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于紅紅 yuhonghong 更新于

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文件類型︰pdf

資料大小︰1480KB

行業︰IT

職業︰IT

標簽︰ IT 

資料介紹

ERP (SAP, Oracle ,Dynamics, Salesforce )Consultant , Cloud (AWS,Azure,GCP), Blockchain, Artificial intelligence (AI), machine learning (ML) and depth learning (DL) natural language processing NLP, image processing / image recognition / Generation, Speech Recognition ? Composition, Prediction, Big Data Analysis

RACE: Asian - ChinaFemale48 Years old (1970/03/05) Married work  Experience 25 Years Nationality China and the United States

                                               Yuhonghong

5770831, 4-9-35 Shundekicho, Higashi Osaka, Osaka Prefecture, Japan

E-Mail: [email protected], [email protected] Mobile: (81)09087479395

Skype:yuhonghong, Wechat:yuhonghong7035

Permission to Work(Visa) Japanese National/Permanent Residence

 

Current Job                             Current Annual Income

Position: Technical Director/Manager  Yearly Salary: JPY57,851,239CNY350 x10 K (Including basic salary,subsidy,bonus,ROE,etc)  

Company NTTDATA  Japan       Basic Salary: JPY49,586,776 CNY 300x10K

Subsidy :JPY1,652,892 CNY10x10K

Minimum bonus:JPY6,611,570 CNY 40x10K

Industry: Computers,Software     Target Salary: JPY4,132,231CNY>250,000 Month

http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/foresight/index.html 10000Employees First Class Company Job Type: Full-time (Employee)

Core Technology 25 years Work Experience (1999/01 ~Present)

ERP consulting, Cloud technology, Big data, Blockchain, Artificial Intelligence expert((CTO)

Job Preferences

 


Target Salary: JPY4,132,231 CNY>250,000 Month

Function/Position: IT Manager/Supervisor   Technical Director/Manager   Project Manager/Supervisor   CTO/CIO

IT Technology Director

Duty Time  immediately                       Job Type: Full-time (Employee)

EDUCATION

u  Harvard University Computer Science(Ph.D.)The Doctor of Business Administration(Ph.D.)                       2001-032003-03

https://www.harvard.edu/ Overall Result (GPA) A+   have received  scholarships every year

u  Northeastern University                       software engineering Master Degree                                    1996-031999-03

https://www.neu.edu.cn/ Overall Result (GPA) A+   have received  scholarships every year

u  Northeastern University              Computer Science &Technology    BS                     1992-071996-07

u  Northeastern University              Accounting Bachelor Degree            BS                                                                                                 1992-031996-03

SUMMARY OF QUALIFICATION

u  Yu Honghong, born in 1970, Ph.D., is now NTTDATA Headquarters, Researcher of Artificial Intelligence, IEEE Member, ACM Member, and his main research interests are computer vision, multimedia technology, machine learning and so on. In 1992, he entered the Computer Science and Information Department of Northeastern University. In 1996, he obtained a bachelor's degree in computer application and was exempted from studying for a master's degree. In 1999, he obtained a master's degree in computer application. As a research leader and research backbone, he has participated in the research and development of several projects. Some of the results of Harvard's doctoral thesis have been commercial software. So far, as the project leader, he has undertaken research and development work on 863 key projects, sub-projects of the National Science and Technology Support Program, and projects of the National Natural Science Foundation of China. He has published more than 50 research papers, including 12 in SCI and 28 in EI. He has collected 29 articles and obtained 2 invention patents. At present, the School of Information Science of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences teaches the basic course "Computer Vision and Image Understanding" and the professional basic course "Modern Computer Vision".

u  Team management

I am confident in not only the schedule management ability to progress things according to the schERP (SAP, Oracle ,Dynamics, Salesforce )Consultant , Cloud (AWS,Azure,GCP), Blockchain, Artificial intelligence (AI), machine learning (ML) and depth learning (DL) natural language processing NLP, image processing / image recognition / Generation, Speech Recognition ? Composition, Prediction, Big Data Analysis

RACE: Asian - ChinaFemale48 Years old (1970/03/05) Married work  Experience 25 Years Nationality China and the United States

 Yuhonghong

5770831, 4-9-35 Shundekicho, Higashi Osaka, Osaka Prefecture, Japan

E-Mail: [email protected], [email protected] Mobile: (81)09087479395

Skype:yuhonghong, Wechat:yuhonghong7035

Permission to Work(Visa) Japanese National/Permanent Residence

Current Job                             Current Annual Income

Position: Technical Director/Manager  Yearly Salary: JPY57,851,239CNY350 x10 K (Including basic salary,subsidy,bonus,ROE,etc)  

Company NTTDATA  Japan       Basic Salary: JPY49,586,776 CNY 300x10K

Subsidy :JPY1,652,892 CNY10x10K

Minimum bonus:JPY6,611,570 CNY 40x10K

Industry: Computers,Software     Target Salary: JPY4,132,231CNY>250,000 Month

http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/foresight/index.html 10000Employees First Class Company Job Type: Full-time (Employee)

Core Technology 25 years Work Experience (1999/01 ~Present)

ERP consulting, Cloud technology, Big data, Blockchain, Artificial Intelligence expert((CTO)

Job Preferences


Target Salary: JPY4,132,231 CNY>250,000 Month

Function/Position: IT Manager/Supervisor   Technical Director/Manager   Project Manager/Supervisor   CTO/CIO

IT Technology Director

Duty Time  immediately                       Job Type: Full-time (Employee)

EDUCATION

u  Harvard University Computer Science(Ph.D.)The Doctor of Business Administration(Ph.D.)                       2001-032003-03

https://www.harvard.edu/ Overall Result (GPA) A+   have received  scholarships every year

u  Northeastern University                       software engineering Master Degree                                    1996-031999-03

https://www.neu.edu.cn/ Overall Result (GPA) A+   have received  scholarships every year

u  Northeastern University              Computer Science &Technology    BS                     1992-071996-07

u  Northeastern University              Accounting Bachelor Degree            BS                                                                                                 1992-031996-03

SUMMARY OF QUALIFICATION

u  Yu Honghong, born in 1970, Ph.D., is now NTTDATA Headquarters, Researcher of Artificial Intelligence, IEEE Member, ACM Member, and his main research interests are computer vision, multimedia technology, machine learning and so on. In 1992, he entered the Computer Science and Information Department of Northeastern University. In 1996, he obtained a bachelor's degree in computer application and was exempted from studying for a master's degree. In 1999, he obtained a master's degree in computer application. As a research leader and research backbone, he has participated in the research and development of several projects. Some of the results of Harvard's doctoral thesis have been commercial software. So far, as the project leader, he has undertaken research and development work on 863 key projects, sub-projects of the National Science and Technology Support Program, and projects of the National Natural Science Foundation of China. He has published more than 50 research papers, including 12 in SCI and 28 in EI. He has collected 29 articles and obtained 2 invention patents. At present, the School of Information Science of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences teaches the basic course "Computer Vision and Image Understanding" and the professional basic course "Modern Computer Vision".

u  Team management

I am confident in not only the schedule management ability to progress things according to the sch
資源目錄樹
熟悉車規級嵌入式架構(百度多他一、Momenta你听过、圖森等頭部公司)熟悉模式識別要变态、機器視覺时笑、深度學習点小亏、路徑搜索等人工智能技術过跑’。熟悉C/C++大凶、Python語言降低,Matlab一闻、Qt对抗地、ROS等開發工具拥立,Linux或QNX開發環境有作為主要負責人的自動駕駛系統產品開發經驗他找。熟悉適用于自動駕駛的高精度地圖元素類型和精度要求身上竟,掌握激光點雲濾波他几乎、地圖特征提取办公桌、地圖構建等算法熟悉C/C++等語言教诲分,OpenCL乐背、PCL等開發工具花肥,Linux或QNX開發環境熟悉衛星導航谍出现、差分定位地段、慣性導航等基礎原理你内心,熟練使用主流組合導航系統心软,掌握移動物體軌跡推算相關的算法第25秒。熟悉C/C++等語言但遮,Matlab蓝天、Qt围出现、ROS等開發工具告你,Linux或QNX開發别开辟。負責車端和基站端組合導航系統的選型一拼、部署標定和測試 負責組合導航系統的數據解析时盘旋,車輛軌跡推算算法稍微、導航定位融合算法的開發和測試.在自動駕駛圆阵处、ADAS領域至少12年以上工作經驗唐啸点,有LKS知什、ACC等產品開發經驗呜真,熟悉車輛轉向顿时冲、驅動酒化解、制動和懸架等系統工作機理量前,掌握預瞄跟蹤风力、PID时候没、谋铺簦糊控制外面大、MPC等常用車輛運動控制算法互分,並能夠根據車輛動力學特性進行算法優化設計熟悉C/C++等語言够付,Matlab我都交、Prescan手下前、CodeWarrior等開發工具負責自動駕駛車輛縱向和橫向運動控制算法的開發和測試说话冲。負責線控車輛底盤執行器的接口對接和性能測試負責基于行為決策任務的自動駕駛車輛動態行駛軌跡規劃算法的開發和測試熟悉車輛動力學肯带他,掌握自主泊車一条留、變道超車事实、U-turn等場景的常用軌跡規劃算法手伸出。包括傳統統計/機器學習模型(邏輯回歸里第二、打分卡毒素虽、SVM蝠、隨機森林等分類器以及各類評估方法)风风你,深度學習模型(RNN/LSTM/GRU迫下、CNN于协、RL封闭、遷移學習等)最美味,圖模型(標簽傳播蹲坐、knowledge graph)等深入了解不同類型企業的業務模式美景中。熟悉C/C++等語言算出战,Matlab友爱、Prescan你你干、Qt都扫落、ROS等開發工具死仇,Linux或QNX開發環境負責毫米波雷達要实施、視覺傳感器標定实想、數據采集已突出、數據解析負責多源信息融合算法的開發和測試熟悉毫米波雷達好狼牙、視覺傳感器檢測原理实际点,掌握多源傳感器目標融合和跟蹤等相關算法熟悉C/C++等語言此激烈,Matlab攻防双、Qt深度并、ROS等開發工具BOSS拍,Linux或QNX開發環境負責多線激光雷達的標定和數據采集負責多線激光雷達相關算法的開發和測試熟悉多線激光雷達點雲處理发旺盛、點雲濾波杀身、分割预测、特征提取等算法掌握目標物檢測令他吃、識別级很低、跟蹤等相關算法皇宫外。熟悉C/C++等語言打爆她,Matlab落去、Qt碗边、ROS等開發工具意思什,Linux或QNX開發環境機器學習/數據挖掘等AI相關的算法研發;算法相關的代碼庫禁卫竟、工具庫的封裝和發布;AI相關算法的性能優化气吹、工程環境部署;參與搭建和實現分布式深度學習集群你暴露。熟練掌握機器學習相關的理論知識和實踐技能;熟悉CNN母亲柔、RNN毒刺上、LSTM等典型深度學習模型的使用場景和使用方法;熟悉TensorFlow一路爬、Caffe我睁眼、MXNet等主流深度學習框架中的多種;擁有扎實的數學和編程功力题目都。 熟悉基本的機器學習算法性奴,了解機器學習在典型行業的應用模式人陪。有開發經驗熟悉大數據相關知識作孽,熟悉數據在客戶應用系統中的流向以及加工方式喊,有大數據平台HD/Hbase/Hive等基本組件配置能力偷塞。具有獨立分析客戶需求光触手、設計解決方案的能力足肢,並且有完整項目實施經驗我修书。擅長溝通多少都, 有能力協調解決團隊合作帝抛、外部合作中遇到的各類問題暖炉行。 負責公司相關業務族自己、產品和服務的後端開發和維護你解剖。
項目職責︰
1. 全面負責人工智能/智慧經營業務板塊的運營和管理和SAP導入項目的咨詢顧問/PM
2. 圍繞公司戰略規劃與目標正巧触,制定公司人工智能/智慧戰略目標並落實執行气氛很,SAP實施
3. 建立平台團隊組織體系但气味、業務體系及人員搭建防守,負責平台團隊的管理建設與運營
4. 根據公司的目標要求红俊,制定本業務板塊業績目標及經營發展方案住认输,實現集團的經營管理目標
5. 結合公司與市場的各項資源算报仇,制定具體運營規劃宠物加、發展戰略药鼎、組織架構和業務模式杂费、進行資源整合策略生过什、成長擴張策略他拽、價格策略等
6. 確定和不斷優化智能物聯平台業務模式及技術研究實施被探手、技術應用回避玩,整合內灰蒙蒙、外部資源
7. 負責與溝通本業務板塊經營發展和計劃的執行情況算忧伤,資金運用情況和盈虧情況
8. 每周填寫工作周報打算要,及時提交領導審批
9. 每月制定並編寫《月工作計劃》並在規定時間節點提交領導審批

20年左右ERP咨詢顧問實施經驗有SAP(FI/CO情佑坐、MM两场才、SD何强、PP他秦涛、BW口彩、BI SAP HANA)等模塊經驗
有SAP R/3 (Basis)兽留,SAP R/3 (ASAP)远端,SAP R/3(在?管理)
SAP R/3 (管理會)朝无涯,SAP R/3 (?展芾估算,SAP R/3 (生管理) ,SAP R/3 BI認證咨詢顧問
雲技術大數據區塊鏈精通AI人工智能領域人工智能手掌中、深度學習我呆楞、機器學習方法與應用;自然語言處理一路回,自動問答眼泪他,人機對話系統轻纱,情感分析策划什,社交數據挖掘技術專家經驗15年以上
人工智能/智能駕駛/AI+Fintech&區塊鏈/未來醫療/網絡安全AR/VR機器人開發者智能硬件/物聯網/GAIR經驗
15年以上嵌入軟件開發經驗雾区,嵌入式軟件開發(Linux/單片機/PLC/DSP…)10年以上 研究起。
手機設計和汽車設計子制御系統?蓴羋吩O經驗10年以上
20年以上 行肯定连、券系气息出、共?g此话、生?p保系续发展、流通说一,企?IERP系(SAP R/3 书收、SAP ECC三魂环、Oracle EBS)
ERP咨詢顧問經驗20年以上 以及外企財務經理經驗IFRS國際會計基準*咨詢顧問經驗18年以上宣传单。
項目管理經驗豐富 25年以上等

與劍橋大學合作計算機視覺实践课、機器學習先手、人工智能成迷、數據挖掘海盗船、信息檢索唐昊听、自然語言處理收小猫、語音識別等領域的計算機科學中找、數學罪朱雀、統計學A人工智能專家 谷歌申明道、微軟我一共、亞馬遜先攻击、facebook石笋上、netflix结界外,隻果 日本豐田公司
參與過人工智能系統的設計和開發工應用Deep Learning技術最先玩,針對語音一小半、視頻宝宝蹭、圖像一起住、文本等富媒體數據
進行建模分析消耗截,為相關產品提供.智能化支持关小舞,推動業務發展 負責Deep Learning領域前沿算法及框架跟蹤风兄,
搭建面向企業級應用的大規模Deep Learning計算平台熟悉 CNN 等典型深度學習模型的使用場景和使用方法;
熟悉ResNet要使、MobileNet 等常用網絡結構9. 在圖像分類走人、圖像分割魂圣做、物體識別等相關領域有實踐經驗;
熟悉 TensorFlow够学、Caffe吁吁、MXNet 等主流深度學習框架中的一種或多種;有論文發表在相關領域
上月老,如 ICIP大众化、ICCV饭盒盖、CVPR时摇、ECCV莉--、SIGGRAPH 等 對雲計算和雲端服務器管理有10年
以上的經驗龙渊艇、熟悉阿里雲邪眸、AWS这黑暗、Azure加上几、GCP 等; 熟悉C/C++/Python/Java 熟悉計算機網絡相關知識锻炼你、
並有扎實的爬蟲項目實際經驗鞘、爬蟲架構工具如 scrapy死行、 selenium未达、 beautiful soup 有了解;熟悉
Hadoop 生態圈及其他大數據技術常便宜、如 Spark默肩上、 HDFS扒拉、Hive转达、Impala一起开、ElasticSearch打爆她、 Cassandra闪、Kafka
等對自然語言處理 (NLP) 工具與組件經驗10年熟悉如Hadoop桃绯、Spark凭借你、Caffe但一瞅、Tensorflow等開源工具大风,
有實際開發經驗精通Java/Python/C++熟悉網絡編程小圆桌、多線程逼近问、分布式(Hadoop/Hive/Storm)
10年以上實踐經驗

熟練掌握以太坊/比特幣/區塊鏈的原理置带、機制和相關加密算法者優先熟悉各種數據結構和算法天两,對密碼學首处,
安全協議和加密算法有研究; 熟悉區塊鏈領域无民主,能熟練運用區塊鏈領域各項技術;掌握分布式份凝重、高性能玫瑰香、
高可用你肚、高並發的網絡編程及代碼調優技術; 了解IPFS,DAPP等去中心化應用實現機制和運行原理.
掌握Golang颤抖、Nodejs禁跳动、Python声应道、Java精通tensorflow/caffe/pytorch等框架,精通 SSD/ YOLO/
Faster/ RCNN算法精通Spark/Hadoop/Storm 等大規模分布式計算平台的使用和並行算法的開發經驗;
使用過持續集成部署相關工具国帝王,關鍵詞︰jenkins ansible ci cd gocd gitlab saltstack buildbot
drone concourse對容器被开除、虛擬化有較深經驗人很快,關鍵詞: docker kubernetes k8s xen

面向日本銀行國庫系統提案深度熟悉如下大數據技術的運維和優化︰Hadoop, HDFS/MapReduce, HBase,
Hive/Pigand Cascading, Avro/Parquet 格式款5钻,Impala, Spark/SparkQL坦白并,圖像數據庫说辞很,全文檢索
(SOLR/ElasticSearch)这受。 深度熟悉Ansible太好奇,Chef 或者Puppet 配置管理工具滑动都,
具有同時管理不少于100台物理或虛擬服務器的經驗洋地抬。 深度了解雲計算平台IaaS/PaaS/SaaS(AWS/Azure
)及其命令行操作 深度熟悉企業級目錄服務和大數據集成技術和具體操作︰基于ActiveDirectory
+ Kerberos 驗證直接窜、授權和安全監控 深度理解Docker Container 技術背景
和應用場合 深度理解數據格式模型(Data Governance)柱台、數據朔源(Data Lineage)情况出、主數據一部分、
元數據(MasterData/Metadata)管理 肩膀顶。 團隊軟件開發經驗︰git/Github/GibLab,CI(Jenkins)
深度學習(DL) /人工智能(AI)數據集標注工具秦明更、圖像語料數據庫人工智能的四個核心能力是語音阱、圖像晓盗扯、
自然語言理解和用戶畫像圖像算法 良好的邏輯思維能力 能夠從海量數據中發現有價值的規律
良好的 SQL 語句功底朱雀去、熟悉 Python力悄,對數據結構和算法設計有較為深刻的理解 * 善于分析業務纤瘦、
能將復雜的業務需求轉化為數據 /數學模型店中人,對大數據處理和分析工作有熱情 * 熟悉大規模數據挖掘战城战、
機器學習挺困难、自然語言處理跃起、分布式計算等相關技術
20年以上大數據模型建設工作經驗 熟悉神經網絡乎令它、深度學習原理並能使用常用的大數據分析平台和
工具( python秋水算,R城去,SAS); * 院你、對互聯網用戶數據獲取有相關工作經驗
對于互聯網數據風控與建模技術有專研者優先更死。 熟悉使用 Hadoop我夸奖,Storm过敏,Spark挑战书,HBase 等大數據技術平台次倒霉,
有大規模數據日志處理經驗底解决。 熟悉大規模數據挖掘完全偏、機器學習网路、自然語言處理人杂,圖像處理等相關技術和算法;
具備金融風控谁呐喊,互聯網反作弊打败琼,圖像和文本處理御住,精準營銷他队,推薦系統等相關產品工作經驗人工智能與
大數據無人駕駛 深度強化學習 自然語言處理 基于文本的圖像合成 等方面的項目將重點圍繞人工智能999、
大數據以及AR/VR里人打、ADAS电话线、??機志上、機器人昊天宗、IOT1800、航空航天等科技領域
人工智能由三大要素驅動︰數據属性栏、算法苏末站、算力直疼。通過積累下的海量數據色宛,在 GPU 等高性能芯片支持下程中,
深度學習可以挖掘數據價值脸咬,獲得超過人類識別精度的算法厌弃中,進而實現深度學習部分商業化應用世都很,
讓人工智能不再局限于學術研究層面計算機視覺一抖手、機器學習多我、數據挖掘禁暗暗、信息檢索门外走、自然語言處理小内、
語音識別/合成等領域機器學習可紧张、計算機視覺好她、自然語言處理五秒被、機器翻譯果放、語音識別/合成等人工智能領域
全球領先企業的25年工作經驗;
精通編程語言断受, Java一本书、C/C++点眼红、C#顶多、Python等;在計算機科學頂級會議和期刊如NIPS走上你、ICML女仆、COLT丑女连、
CVPR级相仿、ICCV都安分、ECCV果一上、IJCAI冷颤、AAAI毒药啦、UAI别宽广、KDD林立揉、SIGIR岗位可、WWW经对我、ACL四百米、PAMI光’、IJCV他立、JMLR原处、AIJ等發表過論文
接下去,有深度學習學術工程項目經驗10年以上 熟悉人工智能相關的算法和理論乎无,
特別是神經網絡手申请、深度學習话愣、增強學習及遷移學習等垂首。
熟悉SAS, R, Python, Spark SQL, Spark ML等數據分析工具和語言些破书。
有LR/GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM/LDA/DNN/CNN/RNN的研究背景人睡,熟練掌握CUDA編程;
熟練掌握Python/Matlab/C++等利用自主知識產權的深度學習架構灵性般、機器視覺俺躲、生物智能識別
等人工智能算法外地、無媒介支付等核心技術柄小锤,在自動駕駛希望被、智能機器人崖边缘、生物智能光死、AI芯片我则舒,
智能零售炼状态、智慧城市处大都、智慧安防板凳舞、智能教育两人总、宇宙航空日本小行星两边都,軍工等領域都有深入布局实这两,
居行業領導地位踹门进。人工智能應用于制造業(機器人躲避可,優化)交通躲都,生物保?621。?br />溝通冥冥,機器學習模擬浓雾区,邊緣設備龙公处,網絡熟睡,高性能計算洗完,產品開發(普通)边过继,產品開發(視覺檢測解決方案)
人機交互(HCI告诉您,HRI)
AI項目案例

銀行陌考虑,醫療保阶8K,保險業时您,金融科技猪,制造業暗赞叹,零售業上线盯,市場營銷但这样,體育分析

由AI人工智能評估系統與生物采集設備構成里面陈,自主研發的山海经。進行精神類疾病和認知問題評估時你睡,
解決方案是通過如VR等技術要求患者執行特定任務妖娆,過程中由系統采集用戶的生理數據轰鸣,
采用特定的人工智能算法一字,由系統給出數據分析與判定够尝试,作為輔助診斷狀態的量化證據仔细数。
人工智能評估系統與生物采集設備並不局限于單一疾病種類甲胄,僅支撐某一類精神疾病或心理問題相报,
他們所構建的是一個可擴展的算法平台去解。在此平台基礎上人民币,能夠針對多種精神類疾病與認知問題進行算法開發
曾想,並進一步形成不同的產品辫拉。平台基礎上開發出了毒癮渴求評估系統断龙箭,並成功利用同一AI算法平台
拓展到抑郁輔助診斷評估过世。抑郁輔助診斷評估亦已達到99%準確度树我,如自閉癥彤吩咐、精神分裂肆虐、老年痴呆果我做、
暴力傾向打精神、自殺危機等問題的研究和產品開發沉默兄。

AI建議發型和服裝“Beauty JOYON診斷系統”案例丸扔。分類秋风带,如平衡和骨骼的臉AI剛剛拍攝的整個身體
與相機相比校学生,大約有一千價值的數據放地,將建議最適合的發型和衣服痛快类。被開發界中,在該公司透他,
經營如在岡山市美容美發已被告知理發店等地點赞扬道。在診斷結果的基礎
零售商AI工具的商店分析
訪問16装骑兵,000日元/訪客號碼和可視化的指揮數據职业中。通過利用AI實現不依賴經驗和直覺的零售管理
Tableau合格的相關數據科學家和開發人員將致力于學習和利用最先進的AI技術
最終用戶喜歡(分銷和零售泰坦指,廠家主)提出的直接服務拿人,系統操作設計四黑,程序規範設計
场日出,要怎麼在總掌握使用支持充電面的特點狼盗倒,從服務的運動(手臉認證加alpha我們將提供行動數據)
我去做。具體而言护送,零售都高兴,實體店銷售增長(銷售數據分析要配合,屬性與停留時間的熱圖過濾器)
制造行業的服務性行業这飞,質量和生產率提高的實時過程分析不(經質檢AI)產生故障
柜台上,真實行為數據分析服務等轉換所有行業人的行為
體育AI車載系統開發的基礎設施等某些游戲設計?電子競技的商業項目璃塔中,政府機構基礎設施建設和大公司嫩豆腐。
AI?VR?世界大數據仁慈,東芝大呼天,日立夺城,松下餐叉,NEC(NEC)如體育AI項目
富士膠片先進的技術卡这样,即使在戰爭形勢的分析?AR Tsukai在AI新的競爭是體育
我险恶,利用AI對VAR東京2020●運輸便利/項目Nakuse從管理TOKYO AI交通信息/ PM擁堵庆贺我,
根據桌上的構建AI“門票價格人工智能分析項目可以從波動的SB Hawks數據中獲得有效的防御和運行基礎
NEC體育觀看與IT之間的關系與體育場的現場觀看和通過電視等觀看AI項目有關
訓練系統AI案例使用NTT DATA頭戴式VR顯示器
大數據和AI是在“勝利”積極的美國職業體育的商業NBA進步比使用其他方法︰
會場調度項目的NTT DoCoMo我绞,AI的互動服務平台
橫濱DeNA Baystars躍進的因素是徹底的數據利用AI情況
利用AI技術的數據驅動措施的重要性挺急,例如機器學習和高級圖像分析的預測模型正在增加像猫儿。
在游戲視頻數據分析中城根本,有各種分析目標这颗珠,如投球形式依旧走,擊球形式人停下,防守上次除,跑壘等前承受。
它是充分利用IT服務的“智能體育場”但拗。例如人袭去,在運動場上卡一脸,在德國曼海姆他剩,
在舞台上如建立風機應用的喜歡縮短安裝和風扇最西边,高密度Wi-Fi天線玩家的距離黑线跑,
它已進行了IT投資乱吓人,提高生觀賞質量九月过。
松下案例
松下使用IT避讳什,以便觀眾可以欣賞作為體育場設備解決方案的一部分事情更。更具體地說收拾他,
在數字標牌刺激他,多角度攝像頭的視頻昊天宗,如實時分布面扑倒,或者是在一個位置遠離賽場清净,
或戲劇甚至離開或錯過現場提供了可以毫無問題享受的解決方案三缄。
大阪下一代AI體育媒體發展!機器學習工程師富士通株式會社AI項目魂币,
使聚集在一起的結果預期的數據的運動天天抱,富士通唐门,積極利用物聯網?AI在體育贱民,
橫濱市和慶應義塾和AI項目的項目啟動
重任,要利用物聯網?大數據?AI的優勢知恐惧,推動工業應用和新業務創造NPC肯,
橫濱是在2017年推出的“I?TOP橫濱”真坏,“運動數據的未來設計的體育計劃領域的實踐在實驗室”
忧愁,由橫濱市的學生和市民破瓶颈,通過舉辦研討會和對話與橫濱的公司和組織參與這項運動創造的利用率
具體想法的運動體驗產生的運動數據相貌虽,繼續展示給玩家没糊涂,贊助商金光彩,觀眾一咬烂,球迷他方面,如果Fukamere
對客戶的理解合体技,你可以贏得現場大师围,屏幕去转,並在世界舞台上律超总。通過利用SAP軟件推廣的合理化和
客戶數據和操作一套,玩家與團隊績效的改進分析剑割,場地簡單的管理卡绝对,如收入實現最大化的“可視化”
都没碰。智能手機應用程序八我,網站開發的游戲開發領先的公司?AI半句虽,VR系統開發的AI棒球A
I自動確定的職業棒球運動員的臉一紧张。在這個過程中實現?AI幾分鐘一場比賽3000張照片的
微軟是富士的形象工程同获,先進的技術被毁灭,即使在戰爭形勢分析?在AI AR Tsukai新的競爭的運動
怪估计,對于VAR使用AI的是如何可能我會考慮是否有性行為复都找。
該VAR止七十,是助理裁判對于比賽的重要決定是做由視頻監控在一個單獨的房間摔倒声,
以“協助”的決定的系統应付他。基本系統是利用技術來防止虛假指控黄金C。具體方法
场比赛,暫停的手勢表示正方形顯示器用雙手如果裁判出現了一個微妙的決定了比賽BOSS可。
如果裁判和助理裁判是需要通過無線裁判取得聯系月大,即使沒有誤判確保視頻意做,並下定決心珊差点,
決定是否合理边关注。這一系列流程稱為“審查”几步说。這是AI足球模擬與AI(人工智能)預測
世界上第一個足球比賽的預測恢复巅。我們挑戰使用我們獨立開發的AI重現足球比賽地目。基于模擬正中放,
我們將預測比賽的結果狐狸喽,如J League采访差。團隊和卡流向AI實際上是發揮每個球員的比賽日程的100倍
阵感动,率才哀叹,如點的數量我十分,預測比賽結果或许。勝負當然是反擊罗蛇。邊路進攻彤吩咐,在進入關鍵區域出去成,
如可變系統積聚茶接,每場比賽和容易的兼容性隐约,以確定分數戰局不僅是戰牌部分意,天氣极负责,主客場主管,
在TOTO預測太疲倦,如近期的每個球員的表現配備必要的儀表板功能神经绷。 AI還預測了湍流指數
方法交,例如巨型殺戮的發生概率以及對輸贏的預測我念。我們將繼續研究和開發利用各種足球大數據
進行預測所需的儀表板土地上。要定位一個橄欖球比賽視頻通過一個單一的相機拍攝点小事,並在獲取玩家的位置
阵营中,並通過使用圖像處理和深度學習动做饭,一個系統的橄欖球東芝的戰術分析所需的主要打法
自動分類球共同開發俊脸带。檢測使用深度學習視頻球員和球更埋,同時跟蹤率倒,執行視圖和地面相機
領域的聯想爬回他,讓場上球員中气,球坐標一堆堆。而且可拥,我們正在進行游戲的自動分類千找出,例如傳球轻抹,混亂备什,
踢球等中分量,其特點是位置關系和運動人握。這使得團隊分析師可以在比賽後使用自動分類的統計信息管去做,
專注于更復雜的戰術分析吁。決策支持系統的基礎上量众多,客觀的觀察和數據分析測定守反击,
進行計分實現了“機器人裁判員”宝般,但我認為事實是发凌乱,只有在目前的情況下论教导,仍然在一個位置行铸造,
“支持”的決定我會的走过去。我認為含泪玩,在技術上也有已經上市的自動化競爭小臂,
而是完全為離開決定的機器好鸟儿,還確定一面房间说,也側面看我怕我,我覺得這個地方如尚未接受莫名其妙稍微找。
這同樣適用于戰術分析封唐三,目前的情況也是在以前的橄欖球情況下花瓣突,盡可能迅速地提供統計數據分析
单身,為後續的詳細的戰術分析和具體的戰略規劃它兜圈,是一個專家分析這是工作整修。如果積累了大量游戲的數據他茇话,
那麼實現AI提出新策略在技術上是可行的莱克。擁有聰明的AI技術的團隊總能贏得這樣的時間错下去。
就個人而言小明,充分利用由AI提供的各種分析數據人骗,使人類創造力的高智力活動的合作關系此路,
比如是我認為理想的够相。 Rugby的Waseda Racing游戲每年都是一場偉大的戰斗依旧存,非常令人興奮
说出四。每一年我大致,但我去觀看被青白,時代的變化听我说,它們改變著人們四人居,慶應義塾您配合,橄欖球的早稻田戲劇傳統
風格會覺得繼續繼承禁先笑。數據同時有效地利用數據风一样,最後到Takabura的誰的發揮玩家的感情唐三低,
這是毫無疑問的是士衬衫,行為是無關什麼是AI近大。無論如何场面并,技術創新經常發生在奧運會和世界杯
等大型活動中顿时达。東京或者總是要有點不同的未來的眼光注視著體育AI是在奧運會上任何新技術
提高了競技體育的利用媚眼。不斷發展的球員快速退,監理但自己,技術ICT×體育裁判的基礎些各,無論是否存
在數據減少的/可視化AI走運動狀態飞行兽,基礎設施運營的優勢龙王刀,球隊在體育領域發揮了“
利用信息和通信技術的播放器的全部數據它仍然是/可見的雨跑。通過這個數據減少滲透蜷缩成,
現在可以大量堆積的各種數據出一题,這些並通過多方面的分析龙直接,提高了游戲的準確性真象,活動沉默你,
或瞄準策略增強了認真的乎轻微。
用ICT支持運動員的技能提高首先讲过,作為一個熟悉的地方他位置,支持運動員的技能提高算地上。
如果玩家可視化傳感器和圖像處理的運動加重,成為作為運動操作可被精確地和直觀地掌握好好护,
容易地找到校正點做啥。
代表性示例是檢查針對高爾夫球的揮桿動作的形式说意义。也可采取在相機中的高爾夫揮桿的狀態的
源签订,但可以考慮諸如客觀不良習慣精芒,或用傳感器眼圆圆,是或顯示所捕獲的圖像的圖像處理可我身,
以更精確的體的移動分析變得容易句FUCK,並且使高級人員或教練很容易指出要糾正的要點料都极。
此外大祭司,在重復練習以更正指出的部分後再次檢查表單時急忙摇,使其可見是很有用的想要变。
不僅形式我挑事,競爭本身的數據縮減/可視化的大局奉献,也開始嘗試要學習的技能來贏得比賽搀扶起。
例如很欣慰,日本風帆協會2017年的夏天要一抒,富士通被这突,與青金石半導體合作难道西,共進行的帆板帆船選手的技能為
目的而開展物聯網示範實驗要拿回。
在這種示範死敌,裝配有能夠記錄的GPS信息和傳感器信息LAPIS半導體公司開發同時航行帆板的裝置中一束,
分析了富士通雲服務收集的數據台支持,在3D模型和圖形帆的運動它實現了可視化境内。
由于可以把握銷售操作數據拥戴,玩家將檢查銷售業務任务本,並在3D模型和數值頂級球員的買賣操作之間的差異计算好,
但不能夠驗證自己的帆船改善劝我。
對手的戰術分析
在戰斗型職業體育中地关键,它被用作分析對手戰術的基本數據半拍。網球但宿舍,排球够打听,在競技體育如足球刚刚触,
盡可能提高他們的技能要进入,以評估對方的戰術打盹儿,是自己組裝的戰術響應這將是贏得比賽的重要因素起奥。
要分析對手對比賽前玩的游戲數據去救,準備打戰術无聊哦,如含有的球員的特點满意我,已在業余體育常規進行此惨象。
先進試圖收集實時的比賽中玩游戲數據身体达,教練將分析從收集的數據中比賽的情況轴贩卖,
有傳達戰術更有效的玩家發現色彩骤,並在比賽中的承諾毒毒扔。
例如很孤单,女性是WTA(女子網球協會)的職業網球運動協會又推出了比賽期間教練被稱為“球場上的教練”
颓败,它可以指示玩家在游戲過程中進入了法庭彤自,並設置一個系統精灵蚌。
教練是一個終端通過在游戲中使用數據力减弱,您可以向玩家解釋“為什麼他們處于劣勢”並指示糾正策略绕回原。
有消息稱站起身,隨著越來越多的球員相互競爭肯定逃,他們會更加有趣地競爭戰術GVG工。
運動員的狀態管理
在團體比賽型專業運動場脸色,幫助球員管理狀態的活動正在蔓延先想。職業體育隊的比賽類型过世,
高年薪的現役球員是團隊性能顯著的影響收紧,保護球員不受傷害要糗大,可以縮短退休期間因傷病可以
說是至高無上的命題序下。

例如啃食,萊斯特城隊的英超聯賽中一尊类,采用了多種傳感器好可怜,如GPS和加速度計眼疾,以準確掌握負載的消費方式
秩序,在游戲中玩家玩家GPS設備軟件的職業橄欖球隊我戴著它住小舞。
當穿這種游戲中位试炼,總行駛距離同伴摆,行駛的距離以最快的速度目光何,加速度雪雪要,因為移動數據
此好心,比如減速可以被收集為每個玩家级补,並與傷害的發生核對這些數據父债,可以精確地掌握負荷情況
反对我,運動類型和每個運動員的傷害之間的相關性四人都。
這種分析淡黄色,因為每個玩家都可以被看作是有可能的狀態傷害整天拉,管理精細的身體狀況為每個玩家耳熟,
就可以減少傷害的發生休息的球員疲勞積累号斗罗。
事實上城迎击,萊斯特城足球俱樂部在2015-2016賽季英超聯賽結束時所有英超聯賽球隊受傷最少都同时。
AI接管人類判斷自動機器學習︰提供在競爭中獲勝的力量專業體育是體育場內外的激烈競爭小锅。
很少有競爭優勢可以產生重大影響海上,這甚至可能導致獲勝和初步輟學之間的差異寒碜。
為了讓今天的體育特許經營團隊在最佳條件下進行戰斗地般传,我們需要使用AI自動化並加速競爭的各個方面
时放光。通過這樣做你可以︰無論是性能些判断,以在未來的變化行動的最大投的投手加強玩家坐船,是否拋出一個滑塊全因,
或者控球後衛命中一個3分球時族除,向左移動绿旋风,如果環發生的事是發現了什麼
像猫儿。這是自動機器學習和預測建模的強大功能砸东西。每個玩家都有傾向很成熟,可以將其作為歷史數據點進行收集和分析
多口舌,並可用于將來的預測天下时。了解對手做了什麼是最大化運動員表現的最好方法少极,有時可以分開勝利或失敗正中心。
提供的優勢练成,在競爭中取勝︰增長預測有價值的數據整合潛在的好處挑开,以防止有前途的球員和受傷的
預測改進的自動機器學習提高運營效率
職業體育是體育場內外的激烈競爭十八辈。很少有競爭優勢可以產生重大影響右臂正,這甚至可能導致獲勝和
初步輟學之間的差異半月。為了讓今天的體育特許經營團隊在最佳條件下進行戰斗清理,
我們需要使用AI自動化並加速競爭的各個方面双眸算。通過這樣做你可以︰無論是性能疾风双,
以在未來的變化行動的最大投的投手加強玩家海盗站,是否拋出一個滑塊碎语,或者控球後衛命中一個3分球時
代替使,向左移動滚扑,如果環發生的事是發現了什麼令身。這是自動機器學習和預測建模的強大功能大爷。
每個玩家都有傾向它一,可以將其作為歷史數據點進行收集和分析冲中,並可用于將來的預測
挑学。了解對手做了什麼是最大化運動員表現的最好方法域血魂,有時可以分開勝利或失敗
别笑。預測和預防傷害預期運動員的預測性增長預測性有價值的數據整合增加潛在的利潤提高運營效率
在日本事先你,大型的體育賽事遥遥望,如東京奧運會和殘奧會的橄欖球世界杯和東京奧運會繼續進行
亢奋起,技術引進到這項運動多少对,越來越多的人特別是預計需要AI的優勢扭动。分析運動×AI的可能性凶干什,
不僅限于球員訓練和球隊戰術智慧。 VAR毒毒抬,視頻判斷)以人工智能為中心的體育數據和技術的演變鼠目,
來自世界各地的體育娛樂創作吃花瓣。
2020年東京●交通便利化/項目管理失去TOKYO AI的交通!享受到2020年東京的游客别,
實現智能利用復雜的交通網絡入水,安全绊脚石,順暢地轉移玩家空间倒。
例如一次快,東京國際論壇是舉重有樂町的階段如果列車绵密,它是從東京步行距離內小花,如6站种夸张。
即使您住在東京他反,選擇從您到達會場的最佳路線也會丟失好掩盖。即使是來自海外的訪客....
我們的使命是通過豐富可以方便移動的路線搜索應用程序和每個場地的信息正相,
使游客對活動感到舒適另几。 “在東京的運動方便舒適”
人工智能(AI)利用交通信息/ PM手更,桌面建築市場條件记载中,天氣丰唇,個人喜好等
大數據計算合理的價格工离去。它的目的是增加上座率请你,但同時有一個意見活物,如使措施門票
詐騙昂貴轉售被表象,或比人氣卡的必要價格已經變得更高甩甩手,預售票比今天的高門票還存在許多挑戰
雪莲,例如它可能會很高铁锤砸。橫濱FM宣布AI為所有座位實施“票價變更制度”
NTT DoCoMo公司较什,在交互式AI服務平台“自然的對話平台”巨大牛,已經開發出了可以根據
比賽的情況改變功能的對話她必定。該功能包括兩種技術闻讯赶。一種是集中管理不斷變化的游戲情境的技術
想要使,這種情況會實時變化並在對話中反映出來前中式。得分情況他秦涛,每名球員芽一天遇,如明確數量他至少,
以獲取有關實時游戲進度的信息的數量管吃我,可以用來與用戶交互二明自。
Python此倒霉,Tensorflow(軟件庫)很快带,C ++
Node.js(異步事件驅動的JavaScript環境)
wxPython(GUI創建工具)诗词,YOLO(實時對象識別)
Darknet(神經網絡環境)宏,Keras(神經網絡庫)
OpenCV(圖像處理庫)缚锁技,Docker(虛擬化)级差距,R
pytorch(深度學習框架)定住,Jupyter(數據分析工具)
ROS(機器人操作系統)
Anaconda(數據科學包)
MobileNet(移動應用的神經網絡)
Gazebo(模擬器)极品,mapviz(2D數據的可視化)
GAN(敵對發電網絡)心悬,htk(用于語音的HMM學習工具)
Julius(語音識別引擎)灭火器,sequitur g 2 p(grapheme音素轉換)
Picogw(家庭網關應用程序)
echonet-lite(實現智能住宅的通信協議)
MoekadenRoom(虛擬智能屋)
GitHub(開發平台)解青鸾,ONNX(開放格式)
注解自私起,CNTK(微軟的深度學習庫)
Raspberry Pi里面找,Orange Pi Zero Plus红名,GPU(算術單元)
Arduino(AVR微電腦)海魂师,FPGA(半導體IC)
Movidius(深度學習開發工具)
NEC體育觀察和IT之間的關系正在觀看體育場的現場觀看和通過電視等觀看
NTT數據訓練系統采用VR頭戴式顯示器
大數據和人工智能活躍于美國職業體育事業NBA的進步除了“勝利”如何使用︰場地調度
突破存在的數據驅動利用人工智能技術措施你变色,如預測模型多高,並與機器學習先進的圖像分析日益
重要的橫濱DeNA海灣之星的因素是徹底的數據利用率去受罪。
在游戲視頻數據分析中删除,有各種分析目標上一代,如投球形式舔自己,擊球形式果猪仔,防守角落里,跑壘等四百里。
它是充分利用IT服務的“智能體育場”杀出一。例如型前进,在運動場上无差,在德國曼海姆过同,在舞台上如建立
風機應用的喜歡縮短安裝和風扇他希望,高密度Wi-Fi天線玩家的距離手便收,它已進行了IT投資卡默默,提高生觀賞質量我徒弟。
即使在日本胜利固,松下也使用IT妈妈白,以便觀眾可以享受觀看作為體育場設備解決方案的一部分119级。
更具體地說封赏,在數字標牌时我因,多角度攝像頭的視頻毒液中,如實時分布悬挂地,或者是在一個位置遠離賽場兴趣这,
或戲劇甚至離開或錯過現場提供了可以毫無問題享受的解決方案骄阳。
大阪下一代AI體育媒體發展!可以一起收集體育輸贏預測數據的機器學習工程師
Fujitsu Limited扶住,Fujitsu人心烦,積極利用物聯網?AI為體育高级药,從橫濱市和慶應義塾大學入手
冰面上,要利用物聯網?大數據?AI的優勢撩人,推動工業應用和新業務創造苍鹰,橫濱是在2017年推出的
“I?TOP橫濱”速度何,“運動數據的未來設計的體育計劃領域的實踐在實驗室”几步,由橫濱市的學生和市民
关起,通過舉辦研討會和對話與橫濱的公司和組織參與這項運動創造的利用率具體想法的運動體驗產生的運動數據
净自己,繼續以證明点嫉妒。
這使得可以利用運動數據的有效恐吓,預防和傷害雪浪,培訓技術建設遇敌袭,改善運動的機會快乐,
並通過公司和組織的合作目標和新業務創造哧哧。
近年來抬眸,有各種傳感器的高性能和小型化拦住,同時將能夠收集有關體育調節和性能秀才遇,
以及優秀運動員的人運動數據人爱花。
然而毒毒整,技能和知識可惜大,根據限制他們的運動數據的目的妥善收集她负责,
環境也還沒有完全具備存儲和分析方便很开,安全的情況尾鳍。
在“體育數據未來設計實驗室”商品,這和環境改善没解封,通過提供地方去想的運動數據利用對未來的憧憬旧拥,當我們在橫濱體育的目標是產業活力和新業務創造直到2021三月那里职业真。
體育數據利用的圖像如下小舞勾。
團隊運動的實際例子︰通過圖像分析连主力,並與AI定位數據協作耳旁风,提供了可檢查團隊運動的運動以簡單的方式至于迟,以激活對戰略通信之間的團隊的環境九五折。例如利用個人︰練習和比賽倒最,通過不斷獲取和存儲數據都逃跑,如一天到一天光鍛煉王我,掌握國家和球隊和球員的變化几分,建設和培訓方法找灵感,針對個人帐单,體育確保實施者本人可以從數據中得到注意
從SB Hawks數據分析有效防御和運行基礎的AI
從行政到零售我服你,現在在各個領域都有很大影響力的IT技術我轮圈。它在體育界也變得相似被撞。 AI和VR老妈,大數據和IT基礎設施痛感,如無線網絡連接直奔他,現在是從改善的球員的表現來看了看球迷全迟滞,已經開始深入參與體育的世界忘记。
唐氏機器人姑娘说,人工智能的出路是在世界上日本女子谷落後錄制理由戲已經習慣了“IT強人”缺人管,
並分析由AI已經司空見慣一樣讳,是新的運動本身它也很有吸引力翻8倍。科比喜歡找回來打已在
“AI編輯過的視頻小哦,它也被SNS共享被加工成閃耀瞬間的視頻差很多,如果這樣的享受固定他自已,
原本五人制足球和足球
我想比以前的人更多地踢球三排。“在這段時間的努力”過後人作主,我希望如此可没机,
是回頭看日本發揮在球場上的視頻长兄。領導人或杠桿作用人两,以提高團隊的力量千拉远,
或分享不來爺爺奶奶看到游戲的孫子都毁灭,滿足用戶泰坦亲,增加和競爭群體的等級提升的需求根中间,
也導致足球文化的固定我左,日本的足球看起來像它可以說是“最先進的世界被迈。”
這種可能性當被問及進一步隱藏我覺得這是技術“”分析AI”域转化,但有一個復雜和困難的圖像较直,
NTTDoCoMo公司給我任何人都易于使用的技術你眼里,您可以在未來的發展預期“頂級槍支項目的努力
將從現在開始繼續住我要,直到我們決定通過人工智能改變日本足球毛茸茸。
它期望AI和VR AI的自動圖像識別功能我琢磨。如果您可以使用跟蹤技術自動輸入玩家的游戲
分析師將能夠花更多時間分析它們但杰克。
作為類似的系統被我扔,跟蹤系統實際上用于足球和橄欖球爷爷你。然而长人,
如排球和籃球“高度信息的應用在尚未應用的應用中仍然很重要”压上。 AI非常期待送信。
我對VR的期望是圖像培訓的成功创意。通常只有有限的實際生產機會才能體驗到您在鍛煉時
通常無法體驗的高度和速度比竹清。通過使用VR和自由視點視頻皋,只要看對方球隊中的觀點你
是球場上的球員的角度的運動救驾,它就能像對手運動的旋轉和在任何地方投放肩上拍。
例如财力成,在職業棒球中块破石,NTT DATA在16年內開發了一種使用VR頭戴式顯示器的訓練系統民’。
通過球投手扔斗魂场,因為它可以包含的視圖虛擬體驗連擊點像抓住,在東北樂天金鷹都可以金水晶。
17歲以上如火如荼松开胖。
大數據和AI是在美國職業體育的商業NBA誰是活躍的“勝利”比使用方法等先進︰
會場調度監測手表在觀眾期待體育的經驗经拥,如VR是用眼楮TV或PC的現實去观战,智能手機這是VR技術已经蹿。
利用VR在您面前傳播360度全景圖像海水竟,您可以像參加體育一樣觀看體育比賽边两。
在2016年里約熱內盧奧運會上届时我,NBC是美國三大網絡之一一边弄,目前正與三星合作推出VR視頻混去。
MLB稱為在美國选赛都,NFL(美式足球)四大職業體育欣慰状,有NHL(冰球)和NBA(籃球)封存。
作為NBA任何的“點球成金”的上述例子中脸色各,作為一個組織通无阻,分析各種數據吭声,
才能贏得對手的大數據古铜色,但我們攜帶下降到戰術对玩,在NBA進一步操作的票房车边,各
我們正在使用大數據來安排團隊場地种美丽。
在NBA挥,有30支球隊在本賽季的6個月內爭奪勝利或失斚挛缱,但總比賽數量可能是1,230場矮人城。
此外威逼下,用于游戲的每個團隊的場地不僅用于這個NBA比賽携带,還用于其他體育比賽森林里,音樂會和活動实肚。
由于每個時間表每年都不同我漏过,確保比賽場地是一項非常困難的任務菇肠足。
當然天氣情況隨著每天早晨的變化而變化否字,運輸方式也相應變化大好,
因此NBA方面需要及時更新信息和改變安排原地飘。現在去瑞士,僅憑人們的力量笑意坐,場地的安排變得更加困難许多年。
此外麻烦倒,利用大數據的深度游戲場地的時間表對于在公平的環境中戰斗的團隊來說也很重要
始尚。牽線搭橋记载中,調度沉默本,如在決策和安排比賽場館的比賽中但我,球隊在公平條件下的最高性能护你,
以取悅觀眾比较远,導致增加導致在一段長時間的票房收入多伤害。
美國是球隊的一個巨大的罪行,移動的距離越長内裤,也從一個事實这些正,即時間差也與隔地這樣的例外下全,
因為夏威夷那里疲勞及氣候的差異游戲最大的在東部和西部海岸网页上,兩隊的條件3小時內由于移動等城堡去。
做同樣的事情會特別困難对铸造。然而扇并,通過數據的力量想法没,新的“公平”被帶到體育事業登陆点。巨大的資金運動的專業運動甩手,從而使上述所有的觀眾都能享受到最住上,為了得到基于在NBA正在推進球員顺手放,調度和數據分析的最佳性能睁眼时。
大數據和人工智能
橫濱DeNA Baystars躍進的因素是徹底的數據利用
其中數據的類型和量將要迅速增加的詳細數據外围居,田徑運動員(高性能彈道測量裝置)的傳感器數據表情温,
諸如爆钱,例如游戲圖像的數據面问两,比賽結果注力量,數據分析有年復雜年後观点。從基于臨時驗證的數據分析到目前為止决定找,
利用AI技術的數據驅動措施的重要性很快带,例如通過機器學習和高級圖像分析的預測模型正在增加算加入。
在游戲視頻數據分析中焱都,有各種分析目標级放,如投球形式双方人,擊球形式连听都,防守此刻起,跑壘等清思龙。近年來开丝毫,
人們已經注意到姿勢估計技術的使用禽兽二,但是不可能獲得能夠經得起實際使用的精度砍人啦。
AI計算機視覺研發工程師正致力于研究和開發與個人視頻分析要求相對應的圖像分析颜色虽。此外去办,
如分析視頻數據和養路數據的球員地习惯,音跨入,疲勞和關系(受傷的可能性)断收缩,數據科學家將分析的性能
一個巨大的輸入數據已經建立了一個機器學習模型我會的但曾经。在構建對應于有限游戲結果中的大量變量
的預測模型之後魂环突,驗證和解釋有效性是非常困難的任務饱撑。
推進AI使用最重要的是產生解決工作現場問題的輸出暗想。在橫濱DeNA海灣之星威信可,與有分析師的專業單位阵否认,
以促進數據分析痛楚她,幫助球隊加強光神,我們把一天的日常業務分析这没什。在DeNA公司的AI系統的一部分
组满,與分析師的橫濱DeNA海灣之星我绞,從數據分析的問題离顶点,實際的分析設計一起肉可,
最多報告和核實的密切合作進行刺猬,通過轉動PDCA循環重復多次超郁卒,實際我們正在產生積極的產出笋。
在DeNA的休整,除了橫濱DeNA海灣之星放话,橫濱DeNA的跑步俱樂部二龙,我們正在開發一些體育企業
人行道,如川崎勇敢桑德斯才止住。在未來卡你,我們也積極考慮電子競技項目的舉措反对票。在AI系統意一些,開發人工智能技術
够作假,以支持一個強大的運動隊间内,真正的操作訣竅繼續預應力和部署苦折磨,我們認為论别人,
如果可以增加DeNA公司的整個體育事業的活動想抱我。
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