AI Scout：使用机器学习来识别足球转会市场中的高价值目标 足球转会市场是大生意。 此回购提供了一个游乐场，用于探索机器俱乐部可以使用机器学习（特别是xgboost ）来预测足球俱乐部转移目标是否可能使用的各种工具。 运行代码 克隆仓库 打开Rproj文件 安装renv （ install.packages("renv") ） 运行renv :: restore（）以安装依赖项 以数字顺序运行R文件夹中的脚本。 最终脚本可为您提供最新数据的预测，供您探索 数据 该项目基于，还包括自2015年以来游戏各版本的数据。 目标 由于数据集提供了每个球员在相应赛季开始时的评分的快照，因此这些评分大致代表了该球员在上个赛季的表现。 因此，对于每个赛季，我们的目标是预测下一个赛季每个球员的整体评分会提高或降低多少。 这样，我们不仅可以利用有关球员的功能（例如FIFA的“潜在”等级；身体和足球属性

高水平乒乓球运动员上交叉综合征的PNF干预效果，张秦，刘锦洁，目的：分析高水平乒乓球运动员的身体姿势和强、弱动作模式与上交叉综合征出现的联系，研究PNF技术对上交叉综合征的干预效果。方法

羽毛球队有男女运动员各n人。给定2 个n×n矩阵P和Q。P[i][j]是男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势；Q[i][j]是女运动员i和男运动员j配合的女运动员竞赛优势。由于技术配合和心理状态等各种因素影响，P[i][j]不一定等于Q[j][i]。男运动员i和女运动员j配对组成混合双打的男女双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i]。设计一个算法，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 编程任务：设计一个算法，对于给定的男女运动员竞赛优势，计算男女运动员最佳配对法，使各组男女双方竞赛优势的总和达到最大。 如下面sample的数据： P= 10 2 3 2 3 4 3 4 5 Q= 2 2 2 3 5 3 4 5 1 最大的男女双方竞赛优势总和为：10*2 + 4*5 + 4*3 = 52 最佳搭配为：（女1，男1）（女2，男3）（女3，男2） Input 输入数据第一行有1 个正整数n (1≤n≤10)。接下来的2n行，每行n个数。前n行是P，后n行是Q.

超等长训练对陈旧性肩袖损伤网球运动员的康复干预，黄鹏，沈清源，目的 研究拟通过对有陈旧性肩袖损伤的网球运动员进行超等长训练的方法，使用等速肌力测试仪比较训练前后肌肉力量特征，探讨这一�

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足球经理 使用数据和机器学习来分析足球运动员。 贡献者： 巴图拉普·雅尔辛 托马斯·麦卡塔夫（Thomas Mecattaf） 莫希什·查克拉瓦蒂（Mohnish Chakravarti） Description：我们几乎每天都在我们的xbox上玩FIFA职业模式。 在此项目中，我们使用基本的机器学习技术（例如线性回归，随机森林和神经网络）分析2015 / 16、2016 / 17、2017 / 18、2018 / 19赛季EPL玩家的游戏FIFA评分和实际表现网络。 有3个笔记本（一个用于抓取，一个用于基本数据分析，一个用于机器学习），以及3个HTML文件，它们更详细地解释了所有这些笔记本和我们的项目 进行此项目的一些动机是： 我们可以了解FIFA中的球员属性和等级吗？ EA Sports不会发布有关球员排名和分配属性值的任何信息。 FIFA球员可以使用此回合为球队的每个职位

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