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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
分别为5.9±0.9 µ f或83±13 µ f/cm 2; n = 3),尽管阳离子的尺寸非常不同
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。
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