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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。
预测玩家在T20板球比赛中的表现...
这项研究利用机器学习技术来预测击球和保龄球的板球性能指标。通过分析关键统计数据，例如面对球，四分，六和经济速率，我们使用线性回归和随机森林回归制定了预测模型。模型达到了高精度，随机森林的性能特别出色。这些发现强调了运动分析中机器学习的潜力，为球员绩效评估和板球战略制定提供了宝贵的见解。
用视觉变压器网络射击板球击球击球射击
在应用于板球分析的计算机视觉领域中，分类击球镜头带来了巨大的挑战，要求细微的理解和分类。板球投篮的分类至关重要，因为它使玩家有效地评估，适应和执行他们的游戏计划，从而塑造比赛的结果。本文介绍了板球击球照片图像数据集（CBSID），这是一个新的基准数据集，其中包含2160个精心注释的板球镜头图像，这些板球拍摄了七个不同的类别。这项研究的核心目标是开发一个能够有效分类图像中板球击球的强大系统。为了解决这个问题，我们提出了一种基于视觉变压器的微调模型，专门适用于板球射击分类，称为板球击球射击视觉变压器（Shot-Vit）。我们提出的方法证明了出色的性能，在CBSID上实现了92.58％的验证精度。shot-Vit在板球射击分类精度中明显胜过建立的模型，例如VGG19，resnet50，i-alexnet和fit_b32，展示了视觉变压器在超过现有的深度学习体系结构方面的显着功能。视觉变压器具有通过自我注意的机制来捕获图像中的全球环境和远程依赖性的能力，从而实现了有效的特征提取和表示，传统模型可能难以实现。板球击球的准确分类对板球教练，球员发展和比赛分析具有深远的影响。它有可能改变培训方法，为球员和教练提供对击球技巧和策略的精确见解，从而为这项运动的整体进步做出了贡献。
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。
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。
2024 战略 - 世界板球协会
WCA 为球员而存在，我们所做的一切都以球员为中心。我们努力团结一致，受到所有球员、我们的会员球员协会和板球其他主要利益相关者的尊重和重视。我们相信包容性和多样性。我们关心比赛，努力成为思想领袖，通过在所有活动中保持知识渊博、积极、主动和可见性。
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。
文章 家蟋蟀（Acheta domesticus）的基因组和基因工程：可持续农业的资源
1 All Things Bugs LLC，无脊椎动物研究所，2211 Snapper Ln.，俄克拉荷马州俄克拉荷马城 73130，美国 2 美国农业部农业研究服务中心，谷物和动物健康研究中心，1515 College, Ave.，曼哈顿，堪萨斯州 66502，美国 3 北卡罗来纳州立大学昆虫学和植物病理学系，北卡罗来纳州罗利 27695，美国 4 美国农业部农业研究服务中心，Jamie Whitten Delta States 研究中心，141 Experiment Station Road，Stoneville，MS 38776，美国 5 基因组信息学科，计算和统计基因组学分部，国家人类基因组研究所，美国马里兰州贝塞斯达 20894，美国 6 德克萨斯 A&M 大学昆虫学系，德克萨斯州学院城 77843，美国 7 早稻田大学理工学院，2-2 TWIns #02C214，若松町，新宿区，东京 162-8480，日本 * 通讯地址：aaron.t.dossey@allthingsbugs.com
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。
