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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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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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综述系列 | 多模态深度学习中的网络结构设计和模态融合方法汇总

或者,通过对权值张量施加低秩控制,多模态低秩双线性池(MLB)将双线性池的三维权值张量分解为三个二维权值矩阵[36]。具体的来说,视觉和文字特征向量通过两个输入因子矩阵线性投影到低维矩阵上。...MUTAN是一种基于多模态张量的Tucker decomposition方法,使用Tucker分解[39]将原始的三维权量张量算子分解为低维核心张量和MLB使用的三个二维权量矩阵[40]。...MCB可以看作是一个具有固定对角输入因子矩阵和稀疏固定核张量的MUTAN, MLB可以看作是一个核张量为单位张量的MUTAN。...MCB/MLB融合的双模态表示可以作为注意力模型的输入特征,得到含有注意力的图像特征向量,然后再使用MCB/MLB与文本特征向量融合,形成最终的联合表示[44][45]。...双线性注意网络(BAN)利用MLB融合图像和文本,生成表示注意力分布的双线性注意图,并将其作为权重张量进行双线性pooling,再次融合图像和文本特征[48]。 ?

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