XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNBA
NBA更新的MBA安置报告2022-24
Sibm Nagpur是国际共生（被认为是大学）的一部分，重点是塑造熟练的商业领导者。其MBA计划精心制作以满足行业需求，确保学生准备好行业。课程强调了当代课程与企业需求一致的当代课程，并由强大的行业学术界支持 - 安置的联系。我们的MBA旗舰计划提供了一项全面的课程，该课程将严格的学术研究与实用，现实世界的经验融合在一起。通过行业互动，实习和实时项目，我们的学生获得了宝贵的见解和动手经验，为他们在不同部门的领导角色做好准备。拥有高素质，多样化的教职员工和尖端的基础设施，Sibm-Nagpur培养了协作和研究文化。它旨在提供智力领导力，实践解决方案，跨学科研究和跨学科教育。尽管是一个新兴的实体，但Sibm Nagpur还是希望成为以价值为中心的教育的主要提供者，并确定学生的成功。
热烈欢迎NBA专家委员会成员
金奈，IIITDM- Kancheepuram、格鲁吉亚大学、马来西亚普特拉大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学、大学。 ❖ Salizhan Sharipov先生（俄罗斯宇航员）
NBA更新的MBA安置报告2022-24
Sibm Nagpur是国际共生（被认为是大学）的一部分，重点是塑造熟练的商业领导者。其MBA计划精心制作以满足行业需求，确保学生准备好行业。课程强调了当代课程与企业需求一致的当代课程，并由强大的行业学术界支持 - 安置的联系。我们的MBA旗舰计划提供了一项全面的课程，该课程将严格的学术研究与实用，现实世界的经验融合在一起。通过行业互动，实习和实时项目，我们的学生获得了宝贵的见解和动手经验，为他们在不同部门的领导角色做好准备。拥有高素质，多样化的教职员工和尖端的基础设施，Sibm-Nagpur培养了协作和研究文化。它旨在提供智力领导力，实践解决方案，跨学科研究和跨学科教育。尽管是一个新兴的实体，但Sibm Nagpur还是希望成为以价值为中心的教育的主要提供者，并确定学生的成功。
国家篮球协会（NBA）数字国家篮球协会（NBA）数字转型：解释性案例研究Tran
该期刊在波兰参数评估的教育和科学部有20点。附件Derecge教育和科学部长21，2021。 不 32582。 有期刊的独特标识符：201398。 分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。 2019年的部长积分 - 现年20点。 宣布2021年12月21日的教育与科学部长 32582。 有一个独特的杂志ID：201398。 分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。 ©作者2023;本文发表在波兰托伦的Nicolaus Copernicus University的被许可人Open Journal Systems开放访问权限。 本文根据创意共享属性的条款进行分发，该许可允许在任何媒介中使用任何非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和源。 这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-a/4.0/），只要引用了该工作，允许在任何媒介中允许，非商业用途，分发和复制。 作者宣布，关于本文的出版没有利益冲突。 收到：27.03.2023。 修订：27.03.2023。附件Derecge教育和科学部长21，2021。不32582。有期刊的独特标识符：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。2019年的部长积分 - 现年20点。宣布2021年12月21日的教育与科学部长32582。有一个独特的杂志ID：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。©作者2023;本文发表在波兰托伦的Nicolaus Copernicus University的被许可人Open Journal Systems开放访问权限。本文根据创意共享属性的条款进行分发，该许可允许在任何媒介中使用任何非商业用途，分发和复制，前提是原始作者和源。这是根据Creative Commons归因于非商业许可证共享的条款许可的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-a/4.0/），只要引用了该工作，允许在任何媒介中允许，非商业用途，分发和复制。作者宣布，关于本文的出版没有利益冲突。收到：27.03.2023。修订：27.03.2023。接受：08.04.2023。发布：08.04.2023。
机器学习方法可以预测2024 NBA冠军的获胜者
预测NBA冠军的获胜者变得越来越重要，因为有大量数据，联盟的受欢迎程度正在提高。这项研究调查了机器学习的技术，以预测2024 NBA Champi-horship的获胜者。使用和评估三种方法 - 随机森林回归，SVR和线性回归。该过程包括从篮球参考中删除数据，然后分析和选择功能。调查结果表明，根据每个模型，领先的投影团队为2024年，随机森林回归显示了最佳预测。对功能重要性的分析强调了关键的预测指标，例如团队质量评级和球员绩效指标。该研究强调了机器学习在预测运动结果中的能力，并指示了额外研究的领域以改善预测。
使用可解释模型的机器学习方法预测NCAA篮球运动员到达NBA
摘要：在国家篮球协会（NBA）的背景下，在包括体育和篮球在内的各种应用领域中使用了机器学习和知识发现中的预测模型，在这里可以找到相关的预测问题。在本文中，我们应用了监督的机器学习来检查NCAA篮球联盟中的历史和统计数据以及来自NCAA篮球联赛球员的功能，并解决了自动识别NCAA篮球运动员的预测问题，具有极好的机会达到NBA并获得成功。这个问题不容易解决；除其他困难外，许多因素和高度不确定性可能会影响篮球运动员在上述情况下的成功。解决这个预测问题的主要动机之一是为决策者提供相关信息，从而帮助他们改善雇用判断。为此，我们的目标是实现产生可解释的预测模型表示和令人满意的准确性水平的优势，因此，考虑到可解释性和预测精度之间的交易，我们已经投资于白盒分类方法，例如诱导决策树，以及逻辑回归。但是，作为基准，我们认为相关方法是黑框模型的参考。此外，在我们的方法中，我们探索了这些方法与遗传算法相结合，以提高其预测精度并促进特征降低。此外，分析还强调了哪些特征在模型中最重要。结果已经对结果进行了彻底的比较，并且已经强调了表现出色的模型，从而揭示了最佳白盒和黑匣子模型之间的预测精度差异很小。遗传算法和逻辑回归的配对特别值得注意，超过其他模型的预测精度和显着的特征降低，有助于结果的解释性。
克利夫兰骑士队 (34-5)
克利夫兰骑士队结束了 15 连胜的记录。这是骑士队历史上被终结的最长连胜纪录。克利夫兰骑士队本赛季目前战绩为 34-5，创下了 NBA 最佳战绩。骑士队客场战绩为 14-3（胜率为 82.4），也是 NBA 最佳客场战绩。自 12 月 16 日以来，骑士队已经连续赢了 6 场客场比赛，在此期间客场得分以 129.2-113.3 (+15.8) 击败对手。克利夫兰骑士队和俄克拉荷马城雷霆队仍然是本赛季 NBA 中仅有的两支取得 30 场或以上胜利的球队。克利夫兰骑士队本赛季对阵西部联盟对手的战绩为 11-0，并且是 NBA 中唯一一支对阵对方联盟保持不败战绩的球队。这是球队历史上第二次对西部联盟取得11连胜（骑士队从2008年11月3日至2009年1月16日连续11次对西部联盟取得胜利）。