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World File Search System球中
使用机器学习板球中的球员性能预测分析
玩家性能是比赛结果的最关键参数。根据各种参数选择一组玩家，包括一致性，形式，针对特定对手的表现，特定场地的表现，比赛的比赛，比赛类型等的压力等，都提高了球队赢得比赛的可能性。以下研究旨在根据玩家的性能参数来分析和预测玩家的性能。该问题分为两个部分，即击球表现和保龄球表现。该问题被认为是一个分类问题。跑步得分，而所采用的检票口被分类为不同的范围。天真的贝叶斯，决策树，随机森林和支撑向量机（SVM）是研究中使用的算法。随机森林和决策树几乎是相同的，因此，结果最准确。
一种多季度的机器学习方法，用于检查专业足球中的训练负荷和伤害关系
摘要。目标：本研究的目的是利用机器学习来检查训练负荷与足球伤害之间的关系，并通过一个英国英超俱乐部的多赛季数据集。方法：参与者是35名男性职业足球运动员（年龄25.79±3。75年，范围18-37岁；高度1.80±0.07 m，范围1.63–1.95 m；重量80.70±6.78 kg，范围为66.03-93.70 kg），范围为66.03–93.70 kg），与2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014年一起收集到2014年季度。对133例非接触式伤害进行了检查，总共检查了106个培训负载变量（40个GPS数据，6个个人信息，14个物理数据，4个心理数据，14个ACWR，14 MSWR和14个EWMA数据），高失衡率为0.013。结果：实施了XGBoost和人工神经网络，以使用四个半季节的数据来训练机器学习模型，随后开发的模型随后对下半年的数据进行了测试。在第一个半赛季中，有341次受伤；在接下来的半赛季中，有37次受伤。要解释和可视化每个模型的输出以及每个功能（即训练负载）对模型的贡献，我们使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。 人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。 在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。结论：这是使用人工神经网络和多季节数据集进行伤害预测的第一项研究。我们的结果表明，有可能预测高召回率的伤害，从而确定大多数受伤病例，尽管由于高阶层失衡，精度受到了损害。这种使用机器学习的方法为足球组织和从业人员监测负荷伤害提供了潜在的有价值的见解。
使用基于注意力的DC-GRU网络在板球中的裁判信号识别
计算机视觉在各种运动领域都有广泛的应用，板球是一种具有不同事件类型的复杂游戏，也不例外。在板球比赛中识别裁判员信号对于游戏玩法中的公平而准确的决策至关重要。本文介绍了板球裁判动作视频数据集（Cuavd），这是一个新颖的数据集，旨在检测板球比赛中的裁判姿势。由于裁判拥有对现场发生的事件做出关键判断的权力，因此该数据集旨在为板球中的自动化系统促进自动化系统的发展做出贡献。提出的基于注意力的深卷积GRU网络准确地检测并在视频序列中对各种裁判信号作用进行了分类。该方法在我们准备好的CUAVD数据集和公开可用的数据集上，即HMDB51，YouTube操作和UCF101获得了显着的结果。DC-GRU注意模型表明了其在捕获时间依赖性和准确识别裁判信号作用方面的有效性。与其他高级模型（如传统的CNN体系结构，CNN-LSTM引起关注）和3DCNN+GRU模型相比，提出的模型始终优于识别裁判信号动作。在正确分类裁判员信号视频时，它实现了94.38％的高验证精度。本文还使用诸如F1测量和混乱矩阵之类的性能指标评估了模型，从而确认了它们在识别裁判信号动作方面的有效性。建议的模型在现实生活中具有实际应用，例如体育分析，裁判培训和自动裁判援助系统，在视频中，精确地识别裁判信号是至关重要的。
全球中小型企业资本战略
综合指数描述。该综合指数由所有付费、可自由支配的全球 SMID 投资组合组成，管理规模超过 100 万美元。全球 SMID 被定义为首次购买时处于 MSCI ACWI SMID Cap Net Index 市值范围内的公司。基准是 MSCI ACWI SMID Cap Index。该指数是一个自由流通量调整后的市值指数，旨在衡量 MSCI 定义的 23 个发达市场和 26 个新兴市场的中小型股票市场表现。该指数报告为净股息，这表明股息在扣除预扣税后再投资，使用适用于不享受双重征税协定的非居民机构投资者的税率。MSCI 是此处包含的 MSCI 指数数据的来源和所有者。严禁进一步传播数据。MSCI 对本演示文稿中的任何不准确之处概不负责。综合指数的创建和开始日期为 20 年 6 月 30 日。公司定义。Vaughan Nelson Investment Management（“Vaughan Nelson”）是一家股票、固定收益和平衡投资组合投资管理公司。Vaughan Nelson 是一家独立的投资咨询公司，隶属于 Natixis Investment Managers, LLC。费用。全球 SMID 上限费用表：前 1000 万美元收取 0.90%，接下来的 1500 万美元收取 0.85%，接下来的 2500 万美元收取 0.80%，接下来的 5000 万美元收取 0.75%，超过 1 亿美元的金额收取 0.65%。其他说明。业绩结果在管理费之前列出。整个历史时期的结果按时间加权。账户每日估值，投资组合回报使用月初市值加上每日加权现金流加权。分散度计算基于整个期间内综合投资组合总回报的美元加权平均值。分散百分比 N/A 表示全年投资组合数量等于或少于 5 个或期限少于一年。基准来源为 FactSet。估值来源为洲际交易所 (ICE)。独立核查人员的报告不涵盖基准回报。
机器人表网球中的样品效率增强学习*
摘要 - 强化学习（RL）在各种计算机游戏和模拟中取得了一些令人印象深刻的成功。大多数这些成功都是基于代理可以从中学习的大量情节。在典型的机器人应用中，可行尝试的数量非常有限。在本文中，我们提出了一种应用于乒乓球机器人示例的样品效率RL算法。在乒乓球中，每个中风都有不同的位置，速度和旋转。因此，必须在高维连续状态空间上找到准确的回报。在几个试验中进行学习，该方法嵌入了我们的机器人系统中。通过这种方式，我们可以使用一个步骤的环境。状态空间在击球时间（位置，速度，旋转）时取决于球，而动作是击球时的球拍状态（方向，速度）。开发了一种基于参与者的确定性策略梯度算法，用于加速学习。我们的方法在模拟和在许多具有挑战性的场景中都具有竞争力。在200次培训发作中，无需预先培训即可获得准确的结果。呈现我们实验的视频可在https://youtu.be/uratdol6wpw上获得。
BioBall在水溶性球中包含精确数量的微生物，以实现定量微生物质量的前所未有的精度
56046 N/A链球菌为链球菌NCTC 12696 ATCC19615，CIP1042.26细胞2年 ^所有Bioball菌株和重新填充流体的产品均至少6个月剩余。^^饥饿在日本药典方法（参考JP G8水4.4.2培养基增长促进测试）后，在22°C的无菌纯净水中进行饥饿。*标准偏差<3.5，**标准偏差<4，***标准偏差<4.5，****的平均值在40至60 CFU之间，标准偏差为7 cfu或更少，*****的平均值为67至83 cfu，标准偏差为≤15％。空白BioBall不是“认证的参考材料”。可用菌株
人工智能球探在棒球中的应用 - Digital Kenyon
在进行这项分析之前，我对这项工作的期望是，人工智能能够汇总统计数据并根据这些数据对每位球员做出结论，但无法谈论评估棒球运动员的非统计方面。此外，报告和评估最终受到我提供给人工智能的数据以及在线提供的有关每位球员的信息的限制。将来，我将扩展这个项目，创建关于每位球员的链接和文章列表，这些链接和文章可用于帮助人工智能更多地了解每位球员，以提高其制作全面球探报告的能力。我还将尝试使用尚未参加过美国职业棒球大联盟的球员，因此与那些已经打了很长时间的职业球员相比，他们在网上没有那么多可用的数据。这种分析的一个道德缺陷可能是将人为因素从球探过程中剔除的想法。评估球员的很大一部分是亲自观察他们以及他们如何与所面对的事物互动。人工智能球探过程将删除这一元素，而是完全基于可用的知识。
全球中心：利用启发性研究应对气候变化和清洁能源领域的全球挑战
作为申请流程的一部分，您可以向 CSIRO 或 NSF 提供个人信息。通过参与或提交该计划的申请，您同意将您的个人信息披露给海外，并承认 CSIRO 不再需要遵守与该个人信息相关的澳大利亚隐私原则 8。您必须确保在申请过程中提供个人信息的任何其他人也知晓并同意收集、使用和披露他们自己的个人信息。
概述了早期地球中微生物活性的实验模拟
微生物活性已塑造了整个地球历史上海洋和大气的演变。因此，在早期地球环境条件下对微生物代谢的实验模拟可以提供有关生物地球化学循环以及生命与环境之间的相互作用和共同进化的重要信息，这对外星探索具有重要意义。在这篇综述中，我们讨论了代表地球早期的环境中微生物活性的实验模拟的范围和知识，并从未来的研究中进行了观点。涉及多种物种的包容性实验模拟，并且对与早期地球相似的环境条件有更多限制的培养实验将显着提高我们对地质过去生物地球化学周期的理解。
板球中的一些击球统计数据：定量检查
在板球游戏中，记录的统计类别很丰富。在击球部门，某些统计数据的含义尚不清楚，需要进一步检查。我们分析了三个特定案例的歧义，并提供了替代建议。在这种情况下，我们研究了25名最伟大的击球手的击球统计数据，他们在击球中至少在击球中平均至少50次，至少100次，并在2022年结束了职业。首先，到半个世纪（50年代）的局局得分在50至99之间。任何发展到100的局都会折现。为了计算所有50局或更高的局，我们建议通过将几个世纪（100s）的数量添加到半个世纪中，以引入一个称为总数（σ50）的数量：σ50S= 50s + 100s。该数量与总测试运行高度相关，相关系数为.98456，因此最好代表半世纪的统计数据。第二，几个世纪（100年代）包括多个世纪（双重，三倍和四个世纪），将后者视为单个世纪，尽管双世纪是两个世纪，但三个世纪以来，三个世纪是三个世纪，依此类推。这可能会严重减少击球手的总数。表示最后数量，我们提出了统计信息：σ100S= 100S + 200S + 300S + 400s。在此过程中，σ100与击球平均值的相关系数仅略有增加。第三，一流的板球统计数据包括测试板球统计。未进行测试匹配的头等匹配项的统计信息不单独保留。建议将后者匹配称为其他一类（OFC）匹配。人们希望，由于测试板球的强烈反对，测试击球平均值将小于OFC击球平均值。但是，发现25名伟大的击球手中的一小部分实际上记录了他们的测试平均值高于OFC平均值。这表明许多伟大的击球手能够在测试板球竞技场提高击球表现。