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  1. 1

    An ensemble of long short-term memory models to automatically detect end-range movement patterns in men's professional hard court grand slam tennis (Ein Ensemble aus Long Short-Term Memory Modellen zur automatischen Erkennung von Bewegungsmustern in Endbereichen im professionellen Herren-Grand-Slam-Tennis auf Hartplatz)

    Armstrong, C., Peeling, P., Murphy, A., Denman, S., Reid, M.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2026)
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  2. 2

    Automated data and video processing in track cycling (Automatisierte Daten- und Videoverarbeitung im Bahnradfahren)

    Vleeschouwers, T., Decorte, R., Slembrouck, M., Verstockt, S.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2025)
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  3. 3

    Automated detection of quiet eye durations in archery using electrooculography and comparative deep learning models (Automatische Erkennung der Dauer des ruhigen Blicks beim Bogenschießen mithilfe von Elektrookulographie und vergleichenden Deep-Learning-Modellen)

    Sögüt, F., Yanik, H., Degirmenci, E., Kesilmis, I., Çömelekoglu, Ü.
    Veröffentlicht in BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation (2025)
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  4. 4

    A multi-view automatic table tennis umpiring framework (Ein automatisches Tischtennis-Schiedsrichter-System mit mehreren Ansichten)

    Wong, P., Myint, H., Dooley, L., Hopgood, A.
    Veröffentlicht in Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part P: Journal of Sports Engineering and Technology (2024)
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  5. 5

    Automated PTZ framing of track cyclists using timing loops (Automatisierte PTZ-Aufnahme von Bahnradfahrern mit Zeitschleifen)

    Slembrouck, M., Decorte, R., De Bock, J., Verstockt, S.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Cycling (2023)
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  6. 6

    Automated gait analysis based on a marker-free pose estimation model (Automatisierte Ganganalyse auf der Grundlage eines markerfreien Modells zur Schätzung der Körperhaltung)

    Hii, C. S. T., Gan, K. B., Zainal, N., Mohamed Ibrahim, N., Azmin, S., Mat Desa, S. H., van de Warrenburg, B., You, H. W.
    Veröffentlicht in Sensors (2023)
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  7. 7

    Analyse automatique de vidéos de course de natation elite (Automatische Analyse von Videos von Elite-Schwimmrennen)

    Jacquelin, N.
    Veröffentlicht 2022
    Dissertation
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  8. 8

    20. Frühjahrsschule "Technologien im Leistungssport" 7./8. September 2022 in Leipzig

    IAT
    Veröffentlicht 2022
    Kongressband, Tagungsbericht
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  9. 9

    Technologien im Leistungssport 3: Tagungsband zur 19. Frühjahrsschule am 14./15. Mai 2018 in Leipzig

    I. Fichtner
    Veröffentlicht 2018
    Buch
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  10. 10

    Automated offside detection by spatio-temporal analysis of football videos (Automatisierte Erkennung von Abseits durch räumlich-zeitliche Analyse von Fußballvideos)

    Uchida, I., Scott, A., Shishido, H., Kameda, Y.
    Veröffentlicht in ACM International Conference Proceeding Series (2021)
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  11. 11

    Validation of video analysis of marker-less barbell auto-tracking in weightlifting (Validierung der Videoanalyse des markerlosen Langhantel-Autotrackings beim Gewichtheben)

    Nagao, H., Yamashita, D.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2022)
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  12. 12

    Can the use of a single integrated unitary autonomic index provide early clues for eventual eligibility for olympic games? (Kann die Verwendung eines einzigen integrierten einheitlichen autonomen Indexes frühe Anhaltspunkte für eine eventuelle Eignung für Olympische Spiele liefern?)

    Lucini, D., Sala, R., Spataro, A., Malacarne, M., Benzi, M., Tamorri, S., Pagani, M.
    Veröffentlicht in European Journal of Applied Physiology (2018)
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  13. 13

    Real-time detection of events in soccer videos using 3D convolutional neural networks (Echtzeit-Erkennung von Ereignissen in Fußballvideos mit 3D-konvolutionalen neuronalen Netzen)

    Rongved, O. A. N., Hicks, S., Thambawita, V., Stensland, H. H., Zouganeli, E., Johansen, D., Riegler, M., Halvorsen, P.
    Veröffentlicht in IEEE ISM 2020 : IEEE International Symposium on Multimedia (2020)
    Kongressband, Tagungsbericht
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  14. 14

    Innotramp - Pilot zur automatisierten single-sensor Sprungklassifizierung im Turnen

    Hackbarth, M., Rausch, P., Ferger, K.
    Veröffentlicht in spinfortec2020digital: 13. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie" vom 24.-25. September 2020 in Bayreuth (2020)
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  15. 15

    Entwicklung eines Machine-Learning-Tools zur automatisierten Erkennung und Klassifikation von Kopfballereignissen auf der Basis von 3D-Beschleunigungsdaten eines am Kopf getragenen...

    Kern, J., Lober, T., Endo, S., Hermsdörfer, J.
    Veröffentlicht in spinfortec2020digital: 13. Symposium der dvs-Sektion "Sportinformatik und Sporttechnologie" vom 24.-25. September 2020 in Bayreuth (2020)
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  16. 16

    Automatic detection of one-on-one tackles and ruck events using microtechnology in rugby union (Automatische Erkennung von eins-zu-eins-Tackles und Gedränge-Events im Union-Rugby mit Mikrotechnologie)

    Chambers, R. M., Gabbett, T. J., Gupta, R., Josman, C., Bown, R., Stridgeon, P., Cole, M. H.
    Veröffentlicht in Journal of Science and Medicine in Sport (2019)
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  17. 17

    Erarbeitung von photogrammetrischen Auswerteverfahren für den Einsatz schwenkbarer Kameras in der Leistungssportforschung

    Drenk, V.
    Veröffentlicht 1988
    Dissertation
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  18. 18

    Mining automatically estimated poses from video recordings of top athletes (Gewinnung automatische geschätzter Posen aus Videoaufnahmen von Spitzensportlern)

    Lienhart, R., Einfalt, M., Zecha, D.
    Veröffentlicht in International Journal of Computer Science in Sport (2018)
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  19. 19

    Mastering the game of Go without human knowledge (Beherrschung des Spiels Go ohne menschliches Wissen)

    Silver, D., Schrittwieser, J., Simonyan, K., Antonoglou, I., Huang, A., Guez, A., Hubert, T., Baker, L., Lai, M., Bolton, A., Chen, Y., Lillicrap, T., Hui, F., Sifre, L., van den Driessche, G., Graepel, T., Hassabis, D.
    Veröffentlicht in Nature (2017)
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  20. 20

    Mastering chess and shogi by self-play with a general reinforcement learning algorithm (Beherrschung von Schach und Shogi durch selbständiges Spielen mit einem allgemeinen Verstärkungs-Lern-Algorithmus)

    Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Lai, M., Guenz, A., Lanctot, M., Sifre, L., Kumaran, D., Graepel, T., Lillicrap, T., Simonyan, K., Hassabis, D.
    Veröffentlicht 2017
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  • Wissenschaftliche Berichte und Materialien des Bundesinstituts für Sportwissenschaft, 1998, 5 1 Treffer 1
  • Wissenschaftliche Berichte und Materialien des Bundesinstituts für Sportwissenschaft, 1999, 5 1 Treffer 1
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