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板球数据分析
摘要：这项研究调查了现代数据分析技术在板球领域的应用，板球是一项富含数据的运动，但通常受传统分析方法的限制。使用来自ESPN CRIC-INFO的T20世界杯的数据，这项研究证明了网络刮擦，Python，Pandas和Power BI在将原始数据转换为板球战略家和爱好者的可行见解方面的功能。Bright Data的Web刮擦工具用于有效收集全面的匹配数据，然后通过Python脚本进行了转换和清洁，以确保质量和准确性。熊猫库在数据操作中起着至关重要的作用，可以在许多统计类别上进行有效的分类，分组和计算。最后，Power BI用于创建动态可视化和仪表板，为深入分析提供了交互式平台。这项研究的结果不仅强调了可以通过体育中的先进数据分析获得的关键见解，而且还强调了这些分析工具在从复杂数据集中提取有意义的解释方面的兼容性和强度。这项工作通过识别模式，预测结果并告知板球决策，从而有助于运动分析的不断增长领域。关键字：板球数据分析，网络刮擦，Python，Pandas，Power BI，T20世界杯，ESPN CRIC-INFO，数据转换，数据清洁，数据可视化，体育分析，板球决策，交互式仪表板。I.II。 板球分析与机器学习的播放器绩效预测II。板球分析与机器学习的播放器绩效预测引言随着运动的景观的不断发展，对战略决策制定的数据分析的依赖变得至关重要。板球及其大量的统计和绩效指标，是数据驱动的见解的肥沃基础。T20板球的引入进一步扩大了这一需求，因为游戏的较短格式需要基于实时数据的快速而有影响力的决策。本研究论文着重于利用先进的分析方法提取，处理和分析板球数据，目的是为T20世界杯表演提供增强的见解。这项研究的核心宗旨是当代数据分析工具和技术的凝聚力应用，以探索板球数据的无数方面。该项目展示了Web刮擦在收集板球统计领先的领先机构ESPN CRIC-INFO的广泛板球数据方面的功效。利用了Bright Data的强大网络刮擦功能，本文展示了为体育中任何分析努力构建综合数据集的第一步。随后，本文深入研究Python的出色数据转换和清洁能力，确保收集到的数据的完整性和可用性。python的多功能性和其生态系统中可用的功能强大库，尤其是熊猫，促进了复杂的数据操纵过程。pandas在简化板球数据方面起着关键作用，从而允许诸如合并，重塑和聚合数据集以准备分析等复杂的操作。相关工作是一些与板球，pandas和Power BI（或类似工具）相关的现实世界项目：1。
我们的 2020-24 板球战略摘要......
基层运动和精英运动密不可分；每个郡和英格兰球员都是在当地球场开始他们的旅程。作为这项运动的最高形象大使，精英球队和球员拥有一个独特的平台来设定标准，以吸引和激励场上和场下的人。在球场上，我们将投资人才发展系统，以推动高绩效，并在郡和英格兰球队中产生获胜的表现。在球场上，下一代球员将受到当今英雄的启发。我们将做更多工作，让年轻人与男子、女子和残疾人板球明星建立联系，他们在板球最大的国内和国际舞台上表演并取得胜利。
我们的 2020-24 板球战略
基层运动和精英运动密不可分；每个郡和英格兰球员都是从当地球场开始他们的旅程的。作为这项运动最受瞩目的大使，精英球队和球员拥有一个独特的平台来设定标准，吸引和激励场内场外的人们。在球场上，我们将投资人才发展系统，推动高绩效，并在郡和英格兰球队中产生获胜的表现。在场外，下一代球员将受到当今英雄的启发。我们将做更多工作，让年轻人与男子、女子和残疾人板球明星建立联系，他们在板球最大的国内和国际舞台上表演并取得胜利。
使用智能视觉对板球拍摄的分析...
MCA（ENGG）Gokhale教育协会的R. H. Sapat工程学院，T。A。Kulkarni Vidyanagar，College Road，College Road，Nashik，MH India-MH India-422005摘要：在板球比赛中，评估玩家的绩效变得至关重要，这对于提高技能和整个比赛都至关重要。 传统的射击识别技术通常依赖于手动观察或基本算法，这可能是耗时的，并且会遇到偏见。 这项研究为基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的自动板球识别提供了更好的方法。 建议的方法旨在使用在比赛或训练过程中拍摄的图片数据对板球拍摄进行分类。 CNN体系结构在包含各种板球拍摄的照片（例如驱动器，切割，拉动，钩子等）的数据集上进行培训。 该过程从数据收集开始，该数据涉及从各种来源收集照片。 预处理技术用于标准化图像大小，增强对比度并消除噪声，以确保CNN模型的最佳输入。MCA（ENGG）Gokhale教育协会的R. H. Sapat工程学院，T。A。Kulkarni Vidyanagar，College Road，College Road，Nashik，MH India-MH India-422005摘要：在板球比赛中，评估玩家的绩效变得至关重要，这对于提高技能和整个比赛都至关重要。传统的射击识别技术通常依赖于手动观察或基本算法，这可能是耗时的，并且会遇到偏见。这项研究为基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的自动板球识别提供了更好的方法。建议的方法旨在使用在比赛或训练过程中拍摄的图片数据对板球拍摄进行分类。CNN体系结构在包含各种板球拍摄的照片（例如驱动器，切割，拉动，钩子等）的数据集上进行培训。该过程从数据收集开始，该数据涉及从各种来源收集照片。预处理技术用于标准化图像大小，增强对比度并消除噪声，以确保CNN模型的最佳输入。
2025-28 年板球比赛总体战略
自 2019 年发布《改变女子和女孩板球运动的行动计划》以来，女子和女孩板球运动发展势头强劲，在参与度、途径、表现、形象和人员等五个方面都取得了进步。这与全球女子体育的发展不谋而合，德勤目前估计，到 2024 年，该行业将创造超过 10 亿美元的收入。从性别平等的角度来看，板球需要为女性和女孩提供服务，因为她们历史上没有机会体验板球为男性和男孩带来的乐趣和机会。从观众的角度来看，2023 年的百人板球赛和灰烬杯展示了男女板球并驾齐驱的机会。随着草根队伍的扩大、女子职业比赛结构的发展和英格兰女子国际比赛的精彩赛程（包括 2026 年主办旗舰赛事 ICC 女子 T20 世界杯），未来四年将是加速这一增长的关键，以便每个人，无论性别，都可以说板球是我的一项运动。
使用AI和数据分析来改善板球运动员...
1助理教授，计算机科学，SSCCS-BHAVNAGAR 2计算机科学助理教授，2 nd作者的组织名称摘要：AI是该技术，它使人类生活的革命性变化。AI技术的目的用于复制人类的智能以解决复杂的问题并产生准确的结果。AI在各个领域被广泛使用，例如医学，教育，研究和体育等。在这里，我们介绍了如何使用AI技术来改善板球运动员的概念。关键字：人工智能，机器学习，板球，技术，数据分析1。简介：人工智能（AI）本质上是创建智能机器，至少在某种程度上可以像人类一样思考和行为。这是计算机科学的一个分支，正在迅速发展，并有可能彻底改变我们生活的许多方面。AI的主要目标是复制机器中的人类智能，以解决复杂的问题并自动化任务。AI通过可以从数据中学习和改进的算法来工作。这些算法可以根据该分析分析信息，识别模式并做出决策。AI有可能大大提高各个行业的效率，生产力和解决问题。然而，需要解决有关偏见，隐私和工作流离失所的道德考虑。EAI是一个庞大而令人兴奋的领域，这只是对智能机器世界的一瞥。随着研究的继续，AI准备在塑造我们的未来方面发挥更大的作用。AI - 机器学习和深度学习语言有两种不同的方法2。机器学习：机器学习语言是设计用于数据分析，模型构建和算法开发的工具。与逐步说明的传统编程语言不同，机器学习语言在处理复杂数据集方面表现出色，并操纵统计模型。Python是一种多功能且广泛使用的语言，提供了丰富的机器学习库生态系统，例如Tensorflow，Pytorch和Scikit-Learn。其可读性和广泛的社区支持使其非常适合初学者和专家。语言R通常受到统计学家的青睐，R为数据探索，可视化和构建统计模型提供了强大的环境。这些语言使机器学习工程师可以专注于算法的核心概念，而不是在低级编程细节中陷入困境。
图拉克板球俱乐部前往乌克兰战区
一位安全专家表示，32 岁的奥斯卡·詹金斯 (Oscar Jenkins) 来自墨尔本，但他的社交媒体帖子显示他一直居住在中国，他很可能成为俄罗斯宣传的对象。而一个澳大利亚-乌克兰组织警告称，众所周知，俄罗斯军队会虐待在乌克兰俘虏的俘虏。
在 ... 条件下饲养蟋蟀生产的经济效率
近年来，蟋蟀生产吸引了全球食品部门的广泛关注。然而，产量低、投入资源有限和饲养系统限制了蟋蟀的利用。关于扩大蟋蟀生产的各种投入资源以及如何有效管理这些投入的信息很少。本研究试图确定简易蟋蟀饲养系统的经济效率，使用广义加性随机前沿方法 (GAM-SFA) 来评估新技术下蟋蟀生产的效率。20 日龄的 Acheta domesticus 和 Gryllus bimaculatus 分别在由竹笼、废弃毯子、竹竿和胶合板笼组成的简易笼养系统中饲养。GAM-SFA 用于估计效率得分。结果表明生产效率高。饲料、劳动力和水为正值且显著，为 5%，表明它们对蟋蟀产量的重要性和积极影响。同样，饲料、劳动力、水和废料毯的成本也为正且显著，表明这些投入成本的增加将增加总成本。平均 TE、AE 和 EE 分别为 85%、92% 和 79%，这意味着使用现有技术和生产成本仍有可能提高产量。有必要评估该系统下蟋蟀生产经济效率的关键决定因素。关键词：经济效率、蟋蟀、GAM-SFA、改进系统。引言撒哈拉以南非洲 (SSA) 的农业生产受到资源日益稀缺、土地肥力不断下降、技术有限和可持续农业投资低等因素的影响 (粮农组织，2018 年)。气候变化和极端天气继续破坏产量和生命
蟋蟀 Gryllus bimaculatus 的靶向基因标记
1 德岛大学研究生院技术与科学研究所生命系统系，日本德岛市南城山岛町 201 号，邮编 770-8506 2 有机体与进化生物学系，美国马萨诸塞州剑桥市 Divinity Avenue 16 号，邮编 02138 3 德岛大学生物创新研究中心，日本德岛市明西郡石井町石井 2272-2 号，邮编 779-3233 4 雅盖隆大学生物化学、生物物理与生物技术学院，波兰克拉科夫 30-387 5 霍华德·休斯医学研究所，美国马里兰州 Chevy Chase 市 6 德岛大学，日本德岛市新仓町 2-14 号，邮编 770-8501 7 分子与细胞生物学系，美国马萨诸塞州剑桥市 Divinity Avenue 16 号02138，美国