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马敬成 - 界面热流体实验室
审稿人： - ACS Nano（2018、2019） - ACS Omega（2021、2021） - Physical Review Letters（2019、2021） - International Journal of Heat and Mass Transfer（2021、2021、2022） - International Communications of Heat and Mass Transfer（2022、2023、2023、2023） - Applied Thermal Engineering（2019、2024） - Cell Reports Physical Science（2021） - Proceedings of the National Academy of Sciences（2021） - Chemical Society Reviews（2022） - Langmuir（2022、2023） - Advanced Materials Interfaces（2023） - Nature Communications（2023、2023） - Chemical Reviews（2023） - Nature（2024）
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。
非线性经济的神经网络学习
∗ 作者衷心感谢与 Guido Ascari、Roger Farmer、Friedrich Geiecke、Thomas Lubik、Michael McMahon、Leonardo Melosi、Galo Nu˜no、Ernesto Past´en 和 Michael Reiter 的讨论，以及国际计算经济学和金融研讨会、青年经济学家研讨会 (YES)、华沙国际经济会议、计量经济学会冬季会议、非线性动力学和计量经济学会研讨会和 ASSA 会议的 SNDE 会议参与者的有益评论。我们还感谢一位匿名审稿人提出的许多改进本文的建议。† 通讯作者：martin.ellison@economics.ox.ac.uk
伦敦足球协会战略 2024-2028
• 伦敦各地的设施提供商更好地规划、管理和维护足球设施。 • 支持我们庞大的伦敦联赛网络，因为他们的投入和影响力贯穿了整个战略。 • 俱乐部和提供商申请和获取当地资金和资源，以促进其发展。 • 有针对性的劳动力计划，如女子教练、亚洲/英国亚洲教练和裁判计划。 • 与我们的俱乐部和联赛合作并采取积极主动的行动，解决草根比赛中的行为问题。 • 企业部门增加对草根比赛的投资，以发展和扩大当地草根足球机会。 • 继续发展和改进我们的理事会，以确保它尽可能代表伦敦的草根足球
最终艺术心理学：学生指南2024-25
作为最后一年的学生，您可能会考虑在研究生级别申请进一步的学习机会。在这种情况下，要求学校工作人员的学术参考是正常的。希望要求这样的参考的学生应提交：（i）简历的副本； （ii）从他们最近的考试坐下来的成绩单的副本； （iii）参考的预期接收者的详细信息（即，他们所申请的课程或计划的详细信息，包括课程组织者提供的“裁判说明”或同等文档）向他们索取参考的工作人员。请注意以下内容：•您可以自由从学校工作人员选择裁判，但标准参考书将为
Nicole M. Long博士Nicole M. Long博士
Adhoc裁判 - 期刊进行行为大脑研究，大脑，大脑通信，大脑研究，大脑结构和功能，大脑皮层，认知，认知和情感，认知研究：认知研究：原理和影响，通信生物学，通信心理学心理学，意识，意识，认知和认知，脑，EneURO，ENEURO，ENEURO，ENEURO，ENEUROS，NEUROUS，NERUR OFDISERIS neuros neuros obsive obsive obsive of Neuro neuros，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，实验心理学杂志：一般，实验心理学杂志：学习，记忆与认知，学习和记忆，记忆，记忆，记忆和认知，自然沟通，自然人类行为，神经图像，神经心理学，NPJ学习科学，国家科学学院会议论文集
Andrew M.猜：课程 - 普林斯顿
裁判，美国经济杂志：应用经济学，美国政治学杂志，美国政治研究，美国政治学评论，美国社会学评论，英国政治学杂志，剑桥元素，剑桥元素，传播研究，通讯心理学，数字新闻学和政治，环保政治，环保，信息，信息和人类通讯，信息与社会，国际通讯，国际杂志，国际杂志，国际杂志，国际杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，杂志，公共杂志，杂志，公共杂志，新闻，杂志。选举，公众舆论和政党，实验政治学杂志，实验心理学杂志：一般，政治杂志，《公共经济学，新闻与大众传播杂志》杂志
简历 Nico Voigtlender
裁判员专业活动美国经济评论、美国经济评论：洞察、AEJ：应用经济学、AEJ：宏观经济学、AEJ：应用经济学、计量经济学、经济学期刊、经济调查、欧洲经济史评论、国际经济评论、发展经济学期刊、经济行为与组织期刊、经济增长期刊、经济史期刊、经济理论期刊、欧洲经济协会期刊、金融经济学期刊、人力资本期刊、国际经济学期刊、政治经济学期刊、公共经济学期刊、宏观经济动力学、美国国家科学基金会、经济学季刊、经济动力学评论、经济研究评论、科学
贝尔法斯特拳击策略2024-2025计划
BCC“对体育的支持”机会2.1-为俱乐部举办志愿教育活动，目标是40名参与者（可能包括对志愿者的认可）3.1-每年进行1个得分/官方课程，由10名新培训的官员进行10个新培训的官员3.2-与每年进行1次裁判，每年审判俱乐部。每年7.2 - 2次国际赛事7.3 - 200名男性竞争者7.4 - 80名女竞争对手7.5 - 50名访问竞争者7.6 - 200贝尔法斯特竞争者7.7-10名访客官员7.8 - 15贝尔法斯特官员
使用机器学习的高级足球分析系统，
当今可用的高级实时对象检测算法。Yolov5在视频的每个帧中都可以检测各种对象，包括球员，裁判和足球本身。此检测步骤形成了系统的骨干，因为这些对象的准确识别对于跟踪和进一步分析至关重要。为了提高检测性能，该模型在特定于足球比赛的自定义数据集上进行了微调和培训，从而提高了其在动态环境中检测球员，球和其他相关对象的准确性。微调使模型可以学习足球场景的独特功能，例如统一的颜色，球运动和裁判定位，从而确保实时检测中更高的精度。2。通过深度学习模型跟踪：检测到对象后，下一步是跟踪其