Suchergebnisse - Springer

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  1. 1

    Gamechanger KI im Sport und der Trainingswissenschaft - Können wir der Technologie heute schon vertrauen?

    Fröhlich, M., Dindorf, C., Pieter, A., Bartaguiz, E., Kemmler, W.
    Veröffentlicht in Vertrauen in künstliche Intelligenz (2024)
    “… Springer Vieweg …”
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  2. 2

    Maschinelles Lernen im Hochleistungsskateboarding

    Musa, R. M., Rasid, A. M. A., Samsudin, C. N. C., Majeed, A. P. P. A., Abdullah, M. R. “… Springer Spektrum …”
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  3. 3

    Kognitives Athletiktraining im Handball. Kraft, Ausdauer, Schnelligkeit, Koordination und kognitive Fähigkeiten kombiniert trainieren

    Memmert, D., König, S.
    Veröffentlicht 2025
    “… Springer Spektrum …”
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  4. 4

    Kognitives Athletiktraining im Klettern und Bouldern. Kraft, Ausdauer, Schnelligkeit, Koordination und kognitive Fähigkeiten kombiniert trainieren

    Memmert, D., Medernach, J.
    Veröffentlicht 2025
    “… Springer Spektrum …”
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  5. 5

    Machine learning in sports: Open approach for next play analytics (Maschinelles Lernen im Sport: Offener Ansatz für die Analyse des nächsten Spielzugs)

    Fujii, K.
    Veröffentlicht 2025
    “… Springer Singapore …”
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  6. 6

    Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Sportwissenschaft

    D. Memmert
    Veröffentlicht 2025
    “… Springer Spektrum …”
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  7. 7

    Trainingswissenschaft für die Sportpraxis. Lehrbuch für Studium, Ausbildung und Unterricht im Sport

    A. Ferrauti, T. Wiewelhove
    Veröffentlicht 2025
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  8. 8

    Die Entwicklung von Good Governance im Sport

    Strömberg, J. Z., Horbel, C., Strittmatter, A.-M. “… Springer Gabler …”
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  9. 9

    Augmented intelligence for FIFA predictions (Augmented Intelligence für FIFA-Prognosen)

    Jethuri, K., Emmadi, S. C., Samudrala, S., Natarajan, J., Ghotkar, P., Natu, M. “… Springer …”
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  10. 10

    Mathematical models for off-ball scoring prediction in basketball (Mathematische Modelle zur Prognose von Punkten ohne Ballbesitz im Basketball)

    Kono, R., Fujii, K. “… Springer …”
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  11. 11

    GraphEIV: A framework for estimating the expected immediate value in basketball using graph neural networks (GraphEIV: Ein Framework zur Schätzung des erwarteten unmittelbaren Werts im Basketball unter Verwendung graphischer neuronaler Netze)

    Sá-Freire, B. M., Barbosa, G. R. G., Gonçalves, J. L. L., Schuster, J., Rios-Neto, H. “… Springer …”
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  12. 12

    Characterizing serves in table tennis (Charakteristische Aufschläge im Tischtennis)

    Eradès, A., Papon, T., Vuillemot, R. “… Springer …”
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  13. 13

    Rehabilitation and return to sport of low back injuries (Rehabilitation und Rückkehr zum Sport bei Verletzungen des unteren Rückens)

    Tomaello, L., Gastaldo, M., Cento, F., Tencone, F.
    Veröffentlicht in Orthopaedic Sports Medicine (2025)
    “… Springer …”
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  14. 14

    Praxis der Sporternährung. Ein Leitfaden für Studierende und Fachkräfte der Ernährungs- und Sportwissenschaften

    D. König, A. Carlsohn
    Veröffentlicht 2024
    “… Springer Spektrum …”
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  15. 15

    Leistungsverständnis und Leistungsentwicklung in bewegungsorientierten Jugendkulturen am Beispiel Skateboarding

    Schwier, K., Kilberth, V. “… Springer VS …”
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  16. 16

    Leistung aus sportpädagogischer Perspektive

    D. Wiesche, N. Gissel
    Veröffentlicht 2023
    “… Springer VS …”
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  17. 17

    Eating disorders and competitive sports (Essstörungen und Leistungssport)

    Platen, P.
    Veröffentlicht in Handbook of eating disorders and obesity (2024)
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  18. 18

    Be a champion. 40 facts you didn't know about sports and science (Sei ein Champion. 40 Fakten, die Du nicht über Sport und Wissenschaft wusstest)

    Aftalion, A.
    Veröffentlicht 2024
    “… Springer Nature …”
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  19. 19

    Clephas, C.; Stergiou, P.; Tyreman, H.; Katz, L. (Predicting Olympic success by regression modeling in sport - an analysis of the beginning of the 21st century)

    Clephas, C., Stergiou, P., Tyreman, H., Katz, L. “… Springer …”
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  20. 20

    Using multiple machine learning algorithms to classify distinguishing characteristics between elite defenders and their sub-elite counterparts in professional men`s football (Einsatz mehrerer Algorithmen des maschinellen Lernens zur Klassifizierung von Unterscheidungsmerkmalen zwischen Elite-Verteidigern und ihren Sub-Elite-Gegenspielern im professionellen Männerfußball)

    Phatak, A., Schlenger, J., Jamil, M., Mehta, S., Biermann, H., Memmert, D. “… Springer …”
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