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板球是一种流行的游戏，新技术对其产生了重大影响。在他们的帮助下，您可以更准确地监视所有游戏过程，甚至控制最小的细节。板球和技术最近并驾齐驱，教练组能够跟踪球的速度，预测球从球棒弹起时球的行进距离以及到达运动场边缘的时间。借助技术，您可以更好地了解游戏的复杂性。几年后，裁判的需求将消失，因为人工智能将取代它。
人工智能和数据科学正在彻底改变包括板球在内的所有行业。 Microsoft正在开发一种技术，该技术允许在比赛期间收集有关击球的详细信息。由印度国家板球队的前队长兼教练创立的Spektacom正在利用AI和物联网探索游戏背后的科学。
板球有两个主要角色：圆顶硬礼帽为球服务，击球手用球拍击球。这里的科学是什么？
前队长兼教练阿尼尔·坎布尔首先从科学角度研究游戏的人之一。Camble于1996年创建了一个评分表样的软件，用于数据分析。当时，印度队在板球战术中首次引入了数字系统，以提高比赛效率。
“在与专业人士的对话中，我们大多听说击球手在比赛中的作用比投球手更重要，”坎布尔解释说。他说，保龄球运动员根本没有权利说球不适合他们。但是，另一方面，板球运动员可以以毫米为单位调整蝙蝠的厚度，也可以以盎司为单位调整其重量。他们可以对蝙蝠进行任何最终影响比赛的改变。
Spektacom就是这样诞生的：一种谨慎监控和分析游戏进度的技术。
人工智能和力量蝙蝠
人工智能和高级分析正在慢慢占领世界。在2017年ICC冠军奖杯上，揭开了顶部装有传感器的新型板球拍的面纱。该技术由英特尔开发，然后进行了完善。这项发明被命名为Power Bat。该技术可以实时提供关于任何影响的四个数据参数：
- 球飞行速度
- 击球手投掷质量
- 击中球拍或其边缘后的球轨迹
- 投掷力
不久后，创建了带有IoT传感器的贴纸。它大约相当于一张信用卡的大小，仅重五克。贴纸以相同的方式记录有关钻头的速度，冲击质量和冲击后扭曲的信息。然后，将这些数据进行组合，并可以将其显示在评论员和查看者的屏幕上，或者传输到应用程序。
传感器贴如何工作？
在蝙蝠的背面，赞助商的贴纸旁边是相同的传感器“贴纸”。它几乎是看不见的。该传感器是独特的，因为它对所有类型的位都同样有效。它使用机器学习来收集信息并对其进行处理，从而使球员和教练能够实时接收比赛统计信息。顺便说一下，传感器贴纸需要充电约90分钟。因此，在运动世界中，“随身携带蝙蝠”一词可能很快就会变得很普遍。
为了使一切正常工作，将贴纸放置在正确的位置很重要。实时数据收集在云中以提供游戏分析...在那里，它们由AI处理，您可以在游戏过程中立即查看预测表和图形。将数据从位传输到转换器以进行及时分析需要的传输速率等于光速。
不幸的是，板球场的水平不够，不能发挥最大的比赛效率。此外，站点上没有无线连接可进行快速数据传输。因此，为了实时发送和显示数据，需要一种新的可靠技术。
微软提出了自己的方法。该公司使用了Stump Box，这是一种节能设备，可通过蓝牙连接到传感器。树桩箱放置在大门后面的地下（这是三个木桩）。数据（例如，冲击特性）从“树桩箱”中获取，并同时显示给评论员。没错，Microsoft平台上的位和设备之间的数据交换仍然存在一些问题。
在板球比赛中使用AI看起来非常令人兴奋且充满希望。科技正在改变我们选择球员和教练的方式。而且，当然，它可以从根本上改变英国，印度，北美，加勒比海地区，南非和澳大利亚最受欢迎的游戏。
触摸贴在位的好处
- 以上功能在移动应用程序中可用。
- 教练可以直观地看到击球手的长处和短处。
- 教练可以建议运动员提高比赛水平。
全国板球联赛如何利用人工智能挑选体育界的超级巨星？
现在我们来谈谈板球中人工智能和机器学习的前景。印度马德拉斯研究所和体育媒体组织ESPNcricinfo（它们都有一个庞大的，最新的板球数据库。）展示了一个独特的技术程序“超级明星”，该程序可以预测球员的命运以及比赛计划。
研究人员试图从数十万参与者中找出几位板球超级巨星。包含详细玩家信息的数据库已经使用复杂的算法和科学方法收集了近十年。这些技术与机器学习相关，后者允许实时访问玩家数据。该技术的另一个优点：它有助于选择过程的透明性。没有人会挑战玩家选择的决定，因为它不是基于人的偏好，而是基于干式计算机分析。该算法实时评估反应速度，评估玩家的动作和整个游戏过程。
但是您需要考虑游戏的另一面。机器学习对人为事件做出反应。即，不可能正确地预测每个特定情况。该算法在定性分析的基础上工作，并告知比赛的命运。例如，一个圆顶硬礼帽可以用尽蝙蝠侠，但并非每次尝试都能成功。鲍勒（Bowler）可能很聪明，可以阻止球队追逐最高的获胜分数，但该算法仅计算他所取得的胜利点。简而言之，这不是计算比赛或球队运气的绝对方法。
预测指标
- 该平台用于预测游戏事件。她：
- 预测服务团队获胜的可能性。
- 预测选择首先击败的球队的获胜几率。
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历史数据使您可以训练预测指标，从而提高预测游戏中各种事件的准确性。然后，度量标准将游戏的结果与已经流入游戏中的信息进行实时比较，以形成结果。
智能统计
所有感兴趣的团体都有机会探索游戏中令人兴奋的新功能，包括压力指数，快速检票口（检票口），玩家素质指数等。该技术根据他在力量比赛中获得或保留的得分以及决定性的过分（连胜）显示出理想的击球手或常礼帽。
选择玩家的数据挖掘策略
体育组织使用这项技术来选择比赛选手，以取得出色的成绩。这种策略还有助于找到最佳的球员顺序。她通过显示保龄球运动员的平均表现并为球队确定最佳球员来帮助教练。
此外，技术有助于提高个人运动员的技能及其整体表现。球队在比赛开始前努力解决自己的薄弱环节，这增加了获胜的机会。
板球中的数据分析技术
AI辅助的机器学习数据有助于识别对手的优势和劣势。团队可以找到与主要竞争对手打交道的新方法。此外，它还帮助教练基于数据的可视化表示来管理团队。可以实时分析小细节，例如田野地图，田野周围的区域等。这构成了团队在现场的培训和工作计划的基础。
技术进步
多年来，技术极大地影响了板球运动，使其更加有趣。 the比赛打开了the片器（这项技术可让您确定球在通往小门的途中是否碰到了蝙蝠）后，赢得了更多的球迷和粉丝。在支柱上）和Hawk-Eye（模拟游戏弹道的软件和硬件组合）。
眼压计可以帮助裁判做出决定，因为它可以确定球是否击中了球拍。英国研究人员Allan Plaskett于1990年代中期首次引入了该设备。当击球手下场将球踢到小门前时，Hawk-Eye协助做出与LBW（小门前腿）有关的最终决定。比赛中使用无人机与摄像机配合使用也令人钦佩，因此必须引起注意。在他们的帮助下，可以方便地分析音高（场中心区域）内发生的情况。
对于蝙蝠侠，
数据科学会影响蝙蝠侠吗？是的，而且非常。总而言之，以下信息将对他有用：
- 比赛中的总跑步次数（分）
- 他打的球数
- 赚来的四和六位数
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因此，该技术已经激励了板球的发展并增加了娱乐性。它可以帮助保龄球手正确地发球，这是板球手无法反映的。反过来，这有助于击球手了解如何有效应对投球手的发球。
预测分析中的机器学习技术可帮助预测游戏胜利或失败的几率。Scott Brooker和Seamus Hogan首先使用此策略来预测运行速度。
另外，板球运动中需要更多的人工智能开发，以使游戏更加精彩。此外，AI减少了对一些昂贵专家的需求，并节省了他们的交通，食物和住宿费用。
简要介绍本质
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