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Suchergebnisse - "mathematic-logical model"

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  1. 1

    An analysis of the 6-h ultra-marathon race using a machine learning approach (Eine Analyse des 6-Stunden-Ultramarathons unter Verwendung eines maschinellen Lernansatzes)

    Thuany, M., Weiss, K., Valero, D., Villiger, E., Andrade, M. S., Nikolaidis, P. T., Scheer, V., de Lira, C. A. B., Vancini, R. L., Cuk, I., Braschler, L., Rosemann, T., Knechtle, B.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  2. 2

    Beyond playing positions: categorizing soccer players based on match-specific running performance using machine learning (Über die Spielpositionen hinaus: Kategorisierung von Fußballspielern anhand ihrer laufspezifischen Leistung im Spiel mithilfe von maschinellem Lernen)

    de Haan, M., van der Zwaard, S., Sanders, J., Beek, P. J., Jaspers, R. T.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Science & Medicine (2025)
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  3. 3

    VO2FITTING software: New insights and practical applications (VO2FITTING software update) (VO2FITTING Software: Neue Einblicke und praktische Anwendungen (VO2FITTING Software Update))

    Monteiro, A. S. M., Azevedo, R. M. S., Zacca, R., Ogonowska-Slodownik, A., Buzzachera, C. F., Vilas-Boas, J. P., Fernandes, R. J.
    Veröffentlicht in Journal of Human Kinetics (2025)
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  4. 4

    Comparison of ground reaction forces and net joint moment predictions: skeletal model versus artificial neural network-based approach (Vergleich der Bodenreaktionskräfte und der Prognose des Nettogelenkmoments: Skelettmodell versus Ansatz auf Basis künstlicher neuronaler Netzwerke)

    Cordero-Sánchez, J., Bazuelo-Ruiz, B., Pérez-Soriano, P., Serrancolí, G.
    Veröffentlicht in Journal of Applied Biomechanics (2025)
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  5. 5

    An empirical model for world record running speeds with distance, age, and sex: anaerobic and aerobic contributions to performance (Ein empirisches Modell für Weltrekordlaufgeschwindigkeiten in Abhängigkeit von Distanz, Alter und Geschlecht: anaerobe und aerobe Anteile Leistung)

    Roy, T. K., Joyner, M. J., Senefeld, J. W., Wiggins, C. C., Secomb, T. W.
    Veröffentlicht in Journal of Applied Physiology (2024)
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  6. 6

    Running functional threshold versus critical power: Same concept but different values (Funktionale Schwelle und kritische Leistung beim Laufen: Gleiches Konzept, aber unterschiedliche Werte)

    Ñancupil-Andrade, A. A., Ruiz-Alias, S. A., Pérez-Castilla, A., Jaén-Carrillo, D., García-Pinillos, F.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Medicine (2023)
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  7. 7

    Comparison of different machine learning models to enhance sacral acceleration-based estimations of running stride temporal variables and peak vertical ground reaction force (Vergleich verschiedener Modelle des maschinellen Lernens zur Verbesserung der auf der sakralen Beschleunigung basierenden Schätzungen der zeitlichen Variablen des Laufschritts und der vertikalen Spitzenbodenreaktionskraft)

    Patoz, A., Lussiana, T., Breine, B., Grindre, C., Malatesta, D.
    Veröffentlicht in Sports Biomechanics (2025)
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  8. 8

    Longitudinal analysis of the 800-m performances of the world's best female long-distance pool swimmer: A case study using critical speed and D' (Längsschnittanalyse der 800-m-Leistungen der weltbesten Langstreckenschwimmerin im Schwimmbad: Eine Fallstudie anhand von kritischer Geschwindigkeit und D')

    Barroso, R., Crivoi do Carmo, E., Foster, C., Skiba, P., Carvalho Barbosa, A.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Science & Coaching (2023)
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  9. 9

    Is Stryd critical power a meaningful parameter for runners? (Ist die kritische Leistung nach Stryd ein sinnvoller Parameter für Läufer?)

    Dearing, C. G., Paton, C. D.
    Veröffentlicht in Biology of Sport (2023)
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  10. 10

    Is the use of the coefficient of variation a valid way to assess the swimming intra-cycle velocity fluctuation? (Ist die Verwendung des Variationskoeffizienten eine valide Methode, um die Schwankung der Schwimmgeschwindigkeit innerhalb eines Zyklus zu bewerten?)

    Gonjo, T., Fernandes, R. J., Vilas-Boas, J. P., Sanders, R.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Medicine in Sport (2023)
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  11. 11

    Identification of subject-specific responses to footwear during running (Identifizierung von subjektspezifischen Reaktionen auf das Schuhwerk beim Laufen)

    Horst, F., Hoitz, F., Slijepcevic, D., Schons, N., Beckmann, H., Nigg, B. M., Schöllhorn, W. I.
    Veröffentlicht in Scientific Reports (2023)
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  12. 12

    Prediction of marathon performance using artificial intelligence (Prognose der Marathonleistung mit künstlicher Intelligenz)

    Lerebourg, L., Saboul, D., Clémençon, M., Coquart, J. B.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Medicine (2023)
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  13. 13

    Is maximal lactate accumulation rate promising for improving 5000-m prediction in running? (Ist die maximale Laktatakkumulationsrate vielversprechend für die Verbesserung der 5000-m-Vorhersage im Laufsport?)

    Quittmann, O. J., Foitschik, T., Vafa, R., Freitag, F. J., Sparmann, N., Nolte, S., Abel, T.
    Veröffentlicht in International Journal of Sports Medicine (2023)
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  14. 14

    Relationship between body shape and performance in Japanese elite collegiate male swimmers: use of a 3-D homologous body model (Beziehung zwischen Körperform und Leistung bei männlichen japanischen Eliteschwimmern: Verwendung eines homologen 3-D-Körpermodells)

    Soma, M., Kashiwagi, Y., Funato, K.
    Veröffentlicht in Japan Journal of Physical Education, Health and Sport Sciences (2022)
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  15. 15

    TRAP: a predictive framework for the assessment of performance in trail running (TRAP: ein prädiktiver Rahmen für die Bewertung der Leistung beim Trail Running)

    Fogliato, R., Oliveira, N. L., Yurko, R.
    Veröffentlicht in Journal of Quantitative Analysis in Sports (2021)
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  16. 16

    Deep learning-based energy expenditure estimation in assisted and non-assisted gait using inertial, EMG, and heart rate wearable Sensors (Deep Learning-basierte Schätzung des Energieverbrauchs beim unterstützten und nicht unterstützten Gang mit Hilfe von Inertial-, EMG- und Herzfrequenzsensoren, die am Körper getragen werden)

    Lopes, J. M., Figueiredo, J., Fonseca, P., Cerqueira, J. J., Vilas-Boas, J. P., Santos, C. P.
    Veröffentlicht in Sensors (2022)
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  17. 17

    Women`s modern pentathlon scoring systems and predictive modelling for decision support (Bewertungssysteme für den modernen Fünfkampf der Frauen und prädiktive Modellierung zur Entscheidungsunterstützung)

    Im, S. H., O'Donoghue, P.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Analytics (2022)
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  18. 18

    {shorts}: An R package for modeling short sprints ((Shorts): Ein R-Paket für die Modellierung kurzer Sprints )

    Jovanovic, M., Vescovi, J.
    Veröffentlicht in International Journal of Strength and Conditioning (2022)
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  19. 19

    Optimizing the training mode of swimmers based on deep learning and data mining technology (Optimierung des Trainingssystems von Schwimmern auf der Grundlage von Deep Learning und Data-Mining-Technologie)

    Liu, S., Sun, S.
    Veröffentlicht in Wireless Communications and Mobile Computing (2022)
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  20. 20

    Mining marathon training data to generate useful user profiles (Auswertung von Marathon-Trainingsdaten zur Generierung nützlicher Benutzerprofile)

    Berndsen, J., Smyth, B., Lawlor, A.
    Veröffentlicht in Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics (2020)
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