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使用机器学习赢得印度超级联赛比赛的分析和预测
信息技术部1,2,3,4,5 Matoshri Aasarabai Polytechnic，Eklahare，Nashik，Maharashtra，印度摘要：印度最受欢迎的运动是板球，并且在全国各地都以不同形式的方式播放，例如T20，ODI，ODI和TEST。印度超级联赛（IPL）是一场全国板球比赛，其中来自印度地区，国家队以及国际队的球员。许多因素，例如直播，广播，电视广播，使该联盟在板球球迷中流行。这是一个开发的模型，旨在使用先前的数据集预测IPL匹配的获胜者。在此模型中，我们使用了诸如预测算法之类的技术，根据前10年的IPL匹配数据集分析python语言的算法，该数据集由Kaggle.com收集，该数据集由Kaggle.com收集，它基本上包含诸如团队播放，场地，胜利者，胜利者，Toss Winner，Toss Winner，Toss Winner，Toss Decision赢得了奔跑，赢得了Winds，Wins wins win by Winters，Ticket和其他许多其他领域和许多其他领域和许多其他领域。最后，模型使我们的准确性约为94％。关键字：数据分析，预测模型，IPL数据分析，数据可视化，处理技术，模型评估与开发，机械学习预测，日期操作，准确性，准确性，匹配冠军，IPL团队，IPL团队，玩家绩效，先前的性能，机器学习，随机森林，森林，分类算法，板球预测>
Golland和Al。 v。美国职业棒球大联盟高级媒体-1：24-CV-0620
3 FCC，信息市场（3月13，2001），第8-11页，可在https://www.ftc.gov/sites/default/default/files/documents/public_events/information-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketplace-marketing-and-exchanging--concement-changanging--consemer-date-data/tresscript.pdf。4参见Web的热门新商品：隐私，《华尔街日报》（2011年2月28日），http：//online.wsj.com/article/sb1000142424052748703529004574576161607640379920274.html。5 FTC CMR的说明。 港口（2009年12月7日），第2期，可在https://www.ftc.gov/sites/default/default/files/documents/public_statements/remarks-ftc-ftc-ftc-exploring-privacy-privacy-privacy- rounttable/091207privacyroundtable.pdf。 6请参阅M. White，大数据知道您现在正在做什么，Time.com（2012年7月31日），http：//moneyland.time.com/2012/07/31/big-data-knows-what-what-what-youre-doing-now-now/-now/。5 FTC CMR的说明。港口（2009年12月7日），第2期，可在https://www.ftc.gov/sites/default/default/files/documents/public_statements/remarks-ftc-ftc-ftc-exploring-privacy-privacy-privacy- rounttable/091207privacyroundtable.pdf。6请参阅M. White，大数据知道您现在正在做什么，Time.com（2012年7月31日），http：//moneyland.time.com/2012/07/31/big-data-knows-what-what-what-youre-doing-now-now/-now/。
足球联盟使用机器学习回归模型Mohamed Rebbouj 1*＆Say Lotfi 1
抽象背景。体育结果预测分析基于博彩应用结果，尚未受到摩洛哥有关组织的学术研究。目标。本研究旨在使用具有弹性净算法的机器学习回归模型来预测足球国家联盟的排名，我们在其中确定了重要特征的预测重量。方法。自2009/2010赛季以来的8个常规球队的历史分数数据集被手动填充并分为9列：赛季，球队，得分，进球差（+/-），比赛（M），比赛赢得（W），比赛（w），匹配（D）（D），比赛丢失（L），进球（F）和（F）和（F）和（a）。然后将其预处理成分类数据，分类哈希和数值。结果。机器学习分析导致R 2得分= 0.999，NRMSE = 0.001和Spearman相关性= 0.997。然而，与2021/2022季节的实际结果相比，预测的排名从8个起到了约5个。结论。与回归分析结果相比，实际结果的排名预测已准确地占75％。通过包括其他参数，这证明数据质量需要更精确。关键字：足球排名，机器学习，回归，预测。引言足球成绩和结果预测一直是Tips和博彩市场专家（1）的重点中心，并且已成为教练，体育科学家，分析师和表现专家的更重要的感兴趣中心；设计最佳实践，训练和竞争任务（2-4）。因此，研究人员已经开始应用数学公式和统计数据（5）来预测结果，而机器学习和智能算法已被普遍使用（6），并将足球结果视为一个分类问题，将一个班级的分类问题（赢得，输掉或抽奖）作为一个类别。但其他研究人员认为该问题是基于数值分析和值的回归模型中预测的数值价值，以预测特定的距离（7）或运动员在跳跃和投掷方面所实现的表现。运动结果预测问题在于要收集的数据，以及考虑对结果的影响的输入功能。一些研究人员专注于团队的历史数据，例如球队的要点，进球差，比赛，得分，丢失，进球，进球和对抗（8）的进球； （9）在最近几周和联盟中使用更多的预测标准作为团队的条件，而质量
视觉空间工作记忆和注意力控制是英雄联盟电子游戏专家、普通玩家和非玩家之间的区别
电子游戏被认为是研究认知与专业知识关系的新兴领域。尽管如此，一些方法实践阻碍了科学进步（例如，异质样本、专业知识定义模糊等）。英雄联盟 (LOL) 是一款大规模玩的电子游戏，其结构定义适中，符合克服当前研究局限性的要求。本研究旨在分析专家级 LOL 玩家、普通 LOL 玩家和非电子游戏玩家之间的认知差异。80 名参与者样本被分为三个不同的专业组。参与者接受了工作记忆、注意力、认知灵活性和抑制的行为测试评估。用于组比较的 Kruskal-Wallis 测试表明，专家在工作记忆测试中的表现明显优于普通玩家和非电子游戏玩家。在注意力测试中，玩家和非电子游戏玩家之间也存在显著差异。讨论了该方法对未来神经科学和人机交互研究的意义。
信息技术总监 Rob Catron
2023 年电子竞技冬季锦标赛于 12 月 12 日星期二在位于肯塔基大学 UK 校园 Cornerstone 的肯塔基大学电子竞技休息室举行。来自全州的 87 名选手和 23 名教练亲临现场，现场观众多达 200 名。Elder 女士在这次活动中为我提供了出色的支持。Link 先生负责我们的扩音器（这是他第一次负责），并管理了以游戏为导向的配乐，团队和教练们非常喜欢。代表学校：Belfry（Madden NFL/Mario Kart）、Collins（Rocket League）、duPont Manual（Rocket League、Super Smash Bros 和 League of Legends）、Great Crossing（Madden/Mario Kart）、Harlan County（League of Legends）、Hart County（Madden）、Highlands（Rocket League）、Madison Central（Super Smash Bros）、Male（League of Legends）、Montgomery County（Rocket League）、Prestonsburg（League of Legends）、Shelby County（Mario Kart）、Shelby Valley（Mario Kart）、St. Xavier（Super Smash Bros）、Trinity-Lou.（Smash Bros）。列出州冠军的游戏名称：英雄联盟 - Hawt Dawgs Varsity、Male Mario Kart™ 8 Deluxe - Burning Rubber Pirates、Belfry Super Smash Bros.™ Ultimate - Manual Crimsons SSBU Varsity、Dupont Manual Madden NFL 24 - GCHS's T. Pigg Madden、Trenton Pigg Great Crossing Rocket League - MoCo Rocket League、Montgomery County 我们有来自肯塔基州东部的优秀代表，包括来自哈兰县、普勒斯顿斯堡、贝尔弗里和谢尔比谷（其中两个以前从未入围过）的队伍。
美国国家橄榄球联盟 (NFL) 过去 10 个赛季的骨科和脑部损伤：数量以及对缺席比赛时间的影响
► ► NFL 赛季存在很大的受伤风险（2018 年因受伤而损失的球员比赛周数占球员比赛周数的 5.7%）。过去十年来，球员安全并未得到改善。► ► 应确定骨科损伤的风险因素，必须使用现有的现代技术来测量和测试比赛中的冲击力，并制定和测试风险管理策略和临床方法，以降低受伤风险，特别是严重受伤的风险。► ► 因脑震荡而导致的脑震荡或缺席时间并没有减少。医务人员、NFL 和球队官员可以联合制定预防措施，以诊断比赛中多次亚脑震荡撞击导致的认知变化，并规划适当的球员管理，例如如果发现风险较大，则让受影响但尚未出现临床脑震荡的球员预防性休息。
机器学习优于回归分析，以预测下赛季的美国职业棒球大联盟球员受伤：从性能和伤害趋势趋势的流行病学和13,982球员的验证，2000-2017
数据库回答复杂问题。ml是人工智能的一个子集，它使用了从经验中学习和改进的计算算法。4,11以其最简单的形式，这涉及使用一组现实世界数据来预测或估计结果。2,4,11这些数据集代表了机器然后能够使用模式认可来从或“学习”来研究和从“学习”中进行推论，以自己做出决定。4这样的结论与实际结果的测试集进行了比较，以量化算法的准确性。随着训练集中的数据的增长，测试重复的数量增加，类似于“体验式学习”，机器的算法变得更加准确和预测性。逻辑回归（LR）代表ML的最原始形式，并且经常在文献中应用。6,7但是，回归分析是静态的，不是预先的，这意味着它不会自动调节以从复杂的数据关系中“学习”，尤其是在添加更多数据输入时。这项研究代表了我们所知的第一次尝试在运动医学文献中应用复杂的ML算法，其中LR与不同的ML算法进行了比较。在这项研究中，从2000年到2017年的玩家志术，伤害和性能指标是最初的训练集，从这些训练集中，机器可以从该训练中学到的关系，以预测带有测试套件的类似概况的未来玩家的最可能结果。此外，可以正确预测损伤的解剖位置可以预防目标。我们假设，尽管有复杂的情况 - iOS会导致DL受伤和放置，但在历史损伤数据中接受培训的ML模型可能能够评估有效性高的MLB参与者的未来伤害风险。我们认为，在所有临床情况下，现代ML算法将比原始LR分析更具有代表性的模型。For the purpose of leveraging available analytics to permit data- driven injury prevention strategies and informed decisions, the objective of this study of MLB players was to (1) char- acterize the epidemiology of injury trends on the DL from 2000 to 2017, (2) determine the validity of an ML model in predicting the injury risk for the subsequent year and ana- tomic injury location, and (3) compare the performance of modern ML算法与LR分析。
国际联盟和免于奴役的权利：第一个被承认为习惯国际法的人权 - 自由：超越美国
英国和外国文件 269（1858 年）[以下简称《伦敦条约》]；《关于更有效地禁止奴隶贩卖的公约》，1831 年 11 月 30 日，英国-法国，18 英国和外国文件 641（1833 年）；《防止奴隶贩卖条约》，1818 年 5 月 4 日，英国-荷兰，5 英国和外国文件 125（1837 年）；《废除奴隶贸易条约》，1817 年 9 月 23 日，英国-西班牙，4 英国和外国文件 33（1838 年）； 《关于废除奴隶贸易更有效手段的条约》，1815 年 1 月 22 日，Gr. Brit.-Port.，2 Hertslet's Com. T.S. 73；《维也纳条约》会议宣言，1815 年 2 月 8 日，3 英国和外国文件 971，引自联合国经济及社会理事会奴隶制特设委员会《禁止奴隶制》；秘书长提交的备忘录，第 3-4 页，联合国文件 ST/SOA/4，联合国销售号 1951.XIV.2 (1951) [以下简称《奴隶制备忘录》]； 《巴黎和平条约》，1814 年 5 月 30 日，1 英国和外国文件 172，引自上文《奴隶制备忘录》，第 3 页。
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首尔国立大学研究生院合作课程AI专业
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