#张国强[超话]#张国强先生早期微博考古小队(笑死,就我自己)开始营业啦!不定期更新哦~[doge]
Day 4
今天是一些博客内容分享[嘻嘻]
p2,p5:与《永远的忠诚》相关,呜呜呜最好最好的沈书记啊[苦涩][苦涩][苦涩]
p3:41岁生日,写得真的又质朴又真诚,简直像个小孩子[苦涩]
p7:父亲去世……不知道他是怎么挺过来的,这段文字,我看到了一个男人的坚强与担当[赞]
p8,p9:这两篇就很有意思了哈哈哈,不知道大家怎么想,我看的时候感觉像极了现在某明星红了以后引来各种各样的议论之后,本人觉得一些内容真的离谱,就吐槽了几句,然后就被网暴了……(虽然我不知道当时是不是这种情况哈)然后就出来道歉了……一这样想就觉得好好笑哈哈哈哈哈他也太可爱了[哈哈][哈哈][哈哈]
Day 4
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p2,p5:与《永远的忠诚》相关,呜呜呜最好最好的沈书记啊[苦涩][苦涩][苦涩]
p3:41岁生日,写得真的又质朴又真诚,简直像个小孩子[苦涩]
p7:父亲去世……不知道他是怎么挺过来的,这段文字,我看到了一个男人的坚强与担当[赞]
p8,p9:这两篇就很有意思了哈哈哈,不知道大家怎么想,我看的时候感觉像极了现在某明星红了以后引来各种各样的议论之后,本人觉得一些内容真的离谱,就吐槽了几句,然后就被网暴了……(虽然我不知道当时是不是这种情况哈)然后就出来道歉了……一这样想就觉得好好笑哈哈哈哈哈他也太可爱了[哈哈][哈哈][哈哈]
“能够用到过年的初级状况短句”
1. 再冷的天 我们也要活得热火朝天。
2. 天下门庭若市 得当独来独往。
3. 被人爱护保重的时间进展你别装。
4. 风趣的魂魄充足撑的起独身只身的光阴。
5. 没有最好的恋爱 也没有特其余友谊。
6. 不要年龄悄悄就一副看破世俗的模样。
7. 连结良多的酷爱和一点点野心。
8. 欠好不坏地过着一天两天。
9. 顺别扭当健康健康风趣有盼无灾无难。
10. 抱负和实际隔着一个生存。
11. 无趣的人总得见机吧。
12. 求爱者闷闷不乐 不爱者清闲安闲。
13. 有点慢热又有点爽朗。
14. 看天气已晚 看好景不长 看世上荒诞事 看暖明灯火旁。
15. 难量的喜好已退席。
16. 有在半起劲半被迫酿成大人了。
17. 这一起人来人往的 不是每件事都得有效果。
18. 时光张狂似水 只想不醉不归。
19. 常常爱 常常爱错 常常爱错不改。
20. 若是你要来 我进展是带着进展和朴拙。
21. 人生很短 经不起往返的夷由。
22. 不怀旧了 读书。
23. 生存嘛 逐步来 全部的好运都在路上。
24. 比来累到必要和本身息争。
25. 听我说 别据说我。
26. 物资的器械来往来来往去 你晓得的 我必要一些魂魄。
27. 清早的太阳给通宵未眠的人今天的进展。
28. 那就和曩昔告个体 祝我爱的人永久刺眼。
1. 再冷的天 我们也要活得热火朝天。
2. 天下门庭若市 得当独来独往。
3. 被人爱护保重的时间进展你别装。
4. 风趣的魂魄充足撑的起独身只身的光阴。
5. 没有最好的恋爱 也没有特其余友谊。
6. 不要年龄悄悄就一副看破世俗的模样。
7. 连结良多的酷爱和一点点野心。
8. 欠好不坏地过着一天两天。
9. 顺别扭当健康健康风趣有盼无灾无难。
10. 抱负和实际隔着一个生存。
11. 无趣的人总得见机吧。
12. 求爱者闷闷不乐 不爱者清闲安闲。
13. 有点慢热又有点爽朗。
14. 看天气已晚 看好景不长 看世上荒诞事 看暖明灯火旁。
15. 难量的喜好已退席。
16. 有在半起劲半被迫酿成大人了。
17. 这一起人来人往的 不是每件事都得有效果。
18. 时光张狂似水 只想不醉不归。
19. 常常爱 常常爱错 常常爱错不改。
20. 若是你要来 我进展是带着进展和朴拙。
21. 人生很短 经不起往返的夷由。
22. 不怀旧了 读书。
23. 生存嘛 逐步来 全部的好运都在路上。
24. 比来累到必要和本身息争。
25. 听我说 别据说我。
26. 物资的器械来往来来往去 你晓得的 我必要一些魂魄。
27. 清早的太阳给通宵未眠的人今天的进展。
28. 那就和曩昔告个体 祝我爱的人永久刺眼。
在运动科学、体能训练和运动表现领域的应用层面发展人工智能技术的首要难点,和其他很多领域一样,是数据量实在太小,但是数据维度又太多。
哪怕是数据化最好的体育项目之一的足球,一场比赛下来产生的标注数据,最多2万出头、跑动数据+生理数据最多也就5百万数据点以内,而且超过70%的跑动数据和生理数据是无效数据。但是就现在的顶级高水平足球比赛分析,光是数据维度就超过2500种,其中超过2000种数据只能使用标注数据,无法使用跑动数据。
更别说数据量少的可怜的体能训练和运动康复了,传统统计学能解决的问题,根本都不需要人工智能出手。
想要从中分析出有价值的结果,基本上属于大海捞针。从目前在高水平竞技体育和体能训练的人工智能应用,基本上也是99.9%的专家知识+0.1%的人工智能技术。
这就导致人工智能技术在体育领域的应用局限性非常大。基于现阶段世界体育的数据量也只能做出一些宏观项目的宏观模式识别、聚类和预测,但想要接近教练和运动员的人脑,那还有十万八千里。
分析几万场比赛,用了N层神经网络,最后得到一个“进球越多的队伍赢球几率越大、丢球越少的队伍输球几率越小”这种让人啼笑皆非的结论,是个教练看到都能吐两升血。这可不是在搞笑,19年真有一篇这个文章[允悲]。
想要在体育当中发展人工智能,首要还是要把数据量提起来,比如建立高采样频率的全测力台和3D动捕覆盖的体育场馆、精准生理学监控、更复杂的标注事件体系。然后才可能考虑深入进入到应用层。
哪怕是数据化最好的体育项目之一的足球,一场比赛下来产生的标注数据,最多2万出头、跑动数据+生理数据最多也就5百万数据点以内,而且超过70%的跑动数据和生理数据是无效数据。但是就现在的顶级高水平足球比赛分析,光是数据维度就超过2500种,其中超过2000种数据只能使用标注数据,无法使用跑动数据。
更别说数据量少的可怜的体能训练和运动康复了,传统统计学能解决的问题,根本都不需要人工智能出手。
想要从中分析出有价值的结果,基本上属于大海捞针。从目前在高水平竞技体育和体能训练的人工智能应用,基本上也是99.9%的专家知识+0.1%的人工智能技术。
这就导致人工智能技术在体育领域的应用局限性非常大。基于现阶段世界体育的数据量也只能做出一些宏观项目的宏观模式识别、聚类和预测,但想要接近教练和运动员的人脑,那还有十万八千里。
分析几万场比赛,用了N层神经网络,最后得到一个“进球越多的队伍赢球几率越大、丢球越少的队伍输球几率越小”这种让人啼笑皆非的结论,是个教练看到都能吐两升血。这可不是在搞笑,19年真有一篇这个文章[允悲]。
想要在体育当中发展人工智能,首要还是要把数据量提起来,比如建立高采样频率的全测力台和3D动捕覆盖的体育场馆、精准生理学监控、更复杂的标注事件体系。然后才可能考虑深入进入到应用层。
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