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亚马逊为MLB提供基于AI的实时统计数据和图表

编译:chux 出品:ATYUN订阅号 亚马逊与美国职业棒球大联盟(MLB)进行合作,云计算交易继续扩展,亚马逊将在本赛季晚些时候为现场棒球比赛提供一套新的实时统计数据和图表。 亚马逊和MLB希望新的统计数据能够让球迷在电视和网络上关注比赛时获得深刻的洞察力。新徽标和品牌将向更广泛的受众展示亚马逊的机器学习技术。 MLB首席技术官说:“基本上我们无法掌握并且不易手动计算这些变量,但我们现在可以将这些变量提供给这些基于云的大型机器学习系统,看看会发生什么。” 这一合作声明是在周二晚上MLB全明星赛之前宣布的。 AI生成的统计数据将在游戏广播期间,MLB.com,MLB At Bat应用以及其他数字频道播放给棒球迷。Gaedtke表示,MLB希望在季后赛开始前的10月份为球迷准备首个这样的数据。

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实战|手把手教你训练一个基于Keras的多标签图像分类器

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    4.27 VR扫描:迪士尼公布“Force Jacket”力反馈套装;MLB推出棒球模拟VR游戏

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    【笔记】双线性池化(Bilinear Pooling)详解、改进及应用

    对于MBP的改进工作,主要是以MLB为基础。MLB的核心是利用Hadamard积来简化bilinear model的操作。 在介绍MLB之前,先介绍一篇承上启下的工作,把bilinear pooling和billinear model建立联系。 更令人欣喜的是,这个结论对于MBP也是适用的,所以后面MLB直接针对bilinear model进行改进。 九、MLB:Multimodal Low-rank Bilinear Pooling 有了上篇工作的介绍,理解MLB就非常容易了,MLB出自ICLR2017的文章《 Hadamard product for 这个表达式与MLB十分相似,可以说是一脉相承。

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    朴素贝叶斯完成新闻分类

    = tf.fit_transform(x_train) x_test = tf.transform(x_test) # 通过朴素贝叶斯进行预测(拉普拉斯平滑系数为设置为1) mlb = MultinomialNB(alpha=1) mlb.fit(x_train, y_train) rate = mlb.score(x_test, y_test) print

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    6.2 VR扫描:火狐浏览器确认其Firefox 55版本将启用WebVR API

    英特尔与MLB签署三年VR直播协议 ? 近日,英特尔宣布,已经和美国职业棒球大联盟(MLB)达成合作伙伴关系,将在接下来3年内使用英特尔的True VR平台直播和点播棒球比赛。 从今年6月6日开始,英特尔会在每周周二实时播放一场MLB比赛。 VRPinea独家点评:继NBA和欧冠赛之后,终于等来了MLB的VR直播。 PTC Vuforia发布一款远程支援AR应用 ?

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    「自然语言处理(NLP)」【爱丁堡大学】基于实体模型的数据文本生成!!

    此外,我们还为MLB创建了一个新的数据集(参见图1)。与ROTOWIRE相比,MLB的摘要更长(约为50%),输入记录更丰富、更结构化(添加了逐场播放)。 此外,MLB数据集在数据大小方面是其5倍(即,成对的表格和比赛摘要)。将我们的实体模型与一系列最近提出的神经结构进行比较,包括编码器-解码器模型。 使用关系生成(RG)计数(#)和精度(P%)评估ROTOWIRE (RW)和MLB测试集,内容选择(CS)精度(P%)和召回(R%),标准化Damerau-Levenshtein距离(DLD%)中的内容排序 对ROTOWIRE (RW)和MLB开发集的Ablation结果使用关系生成(RG)计数(#)和精度(P%)、内容选择(CS)精度(P%)和回忆(R%)、标准化Damerau-Levenshtein距离 在ROTOWIRE和MLB数据集中,比赛摘要中支持和反对的平均数量以及最佳缩放评估(越高越好)。 ? 2 Aced 自然语言NLP(NLG+NLU)资料大全(持续更新....)

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    使用多模式低秩双线性注意力网络融合的并行意图和插槽预测(CS AI)

    我们提出了使用MLB(多模式低秩双线性注意力网络)融合来提高意图和学习时间的性能。据我们所知,这是对基于文本的问题使用这种技术的首次尝试。 原文标题:Parallel Intent and Slot Prediction using MLB Fusion 作者:Anmol Bhasin, Bharatram Natarajan, Gaurav We posit the usage of MLB (Multimodal Low-rank Bilinear Attention Network) fusion for improvement in

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    Scikit-Learn教程:棒球分析 (一)

    一个scikit-learn教程,通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。 # Create lists from mlb_runs_per_game dictionary lists = sorted(mlb_runs_per_game.items()) x, y = zip MLB runs per Game plt.plot(x, y) plt.title('MLB Yearly Runs per Game') plt.xlabel('Year') plt.ylabel( 'MLB Runs per Game') plt.show() ? 在第二部分中,您将看到如何使用分类模型来预测哪些球员进入MLB名人堂。

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    Audi电动化之路

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    赛事直播、教学培训……VR牵手体育,会摩擦出怎样的火花?

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    人工智能与信息生命周期

    基于Mlb的机构物理和数字信息分类,为信息增加结构、上下文和元数据,可使其更加好用。由此产生的丰富内容,可以在跨机构的治理和工作流方面增强自动化。 丰富基于Mlb的分类,解锁黑暗数据。 集成分析以从丰富的数据中获得见解。 应用和制定用户留存、隐私和安全政策以降低风险。 将工作流自动化。

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    如何将HTML表格转换成精美的PDF

    doc.html(document.querySelector("#styledTable"), { callback: function(doc) { doc.save("MLB rows.length - 1].push(cellData); return rows; }, []); var docDefinition = { header: { text: "MLB tableData: { margin: 12, }, }, }; pdfMake.createPdf(docDefinition).download("MLB YOUR_API_KEY_HERE", { test: true, // test documents are free, but watermarked type: "pdf", name: "MLB @page { margin-top: 80px; margin-bottom: 80px; @top { content: "MLB World Series Winners";

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