岱凯正在通过机器学习升级赛事分析和观赛体验环法自行车赛背后的技术黑科技,本文是自行车有关研究生毕业论文范文和环法自行车赛和机器学习和赛事分析有关在职毕业论文范文.
自行车论文参考文献：
王晨
7月1日从德国的杜塞尔多夫出发,7月23日到达巴黎的香榭丽舍大道,又一年的环法自行车赛落下帷幕.今年,除了骑手自身的车技比拼之外,这项精彩的赛事背后还隐藏了很多黑科技.
环法自行车赛主办机构阿莫里体育组织 (Amaury Sport Organisation) 与赛事技术合作伙伴岱凯 (Dimension Data)将机器学习技术带入环法自行车赛赛场.双方共同开发的岱凯数据分析平台引入了机器学习技术和精密的算法,把赛事的即时数据与历史数据相结合,并根据赛事进展提供更深入的分析.双方首次利用预测性分析技术,预测发生不同赛事状况的可能性,例如主车群是否会在某个赛段赶上突围车手.而粉丝可以利用车手个人资料档案,以加深了解车手在哪种赛道环境和比赛情况下表现最佳.
具体来说,即时追踪和数据分析解决方案,通过安装于每部自行车座位下的全球卫星定位系统信号转发器,将它们收集的数据与外部数据相结合,如赛道的坡度、斜度、天气情况以及每个赛车手的速度和历史成绩等,通过机器学习得出车手的实时速度与所在地点、各个车手之间的距离,以及参赛队伍阵容等种种分析结果.
“这些信息可以提供给赛车手,让他能看到自己以及对手在每一个赛段的表现,以此对比来分析彼此的优劣和强弱,进而进行战略和战术上的规划——是要先发制人,还是要维持在主车队中的相对位置,再或者是要不要加入突围手的赛车手等.”岱凯亚太区首席执行官John Lombard介绍,“通过机器学习,能以90%准确度去预测每一个赛段排名前5的赛车手,并且机器学习的能力随着它不断历练而不断提升.”
据统计,环法自行车赛的21个赛段产生并分析超过30亿个数据点,相比去年的1.28亿有显著增加.参赛的22支队伍198位选手在全长3540公里的赛道产生超过1.5亿个有关地理空间和环境的数据.
更完善的环法自行赛数字化解决方案利用了一个完全基于云端的虚拟化数据中心提供所需的运作规模,因而可减少在赛事现场负责操作系统的人员.由于云端可在世界不同地点进行管理,所以这种方案模式同时提供了地理上的灵活性.今年岱凯分布四大洲的技术团队通过配备了最先进数字技术的虚拟工作场所,与?高效的移动协作中心共同工作,一起为环法自行车赛作出贡献.
随着运动领域引入更多科技,观赏体验也因此大幅改进.机器学习等先进技术造就了新方法来提供当前运动领域粉丝所需的赛事细节分析.岱凯中国区首席执行官陆志宏说：“很多人在电视上看环法自行车赛的实时转播,同时我们还通过Twitter向智能手机终端提供第二屏幕服务.在第二屏幕上,观众可以获得实时的数据和对数据的实时分析,包括现在领先的是谁,某一个车队的表现情况,以及预测谁会胜出等.”
另外,网络安全是环法自行车赛的首要关注问题.岱凯云端安全系统于2016年赛事期间侦测出超过140万件可疑访问事件并予以阻截.
此文结束语:该文是一篇大学硕士与自行车本科自行车毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写环法自行车赛和机器学习和赛事分析方面论文范文.
未来世界：有关虚拟现实技术、物联网和机器学习的七个预测
撰文 戴尔营运部门副主席兼客户解决方案部门总裁Jeff Clarke如果你能预测未来,你会用什么方式工作呢我们对全球的业务决策者们进行调查后发现,66的人表示,来自数字初创企业的竞争正在激励他们投资自.
机器学习技术在油气行业的应用场景
摘要机器学习是实现大数据分析的重要技术,为开展在油气行业的广泛应用,进一步提升油藏勘探、油气开采、管输运营、炼化生产及工程建设……业务领域中的分析优化能力,紧密跟踪了国内外油气公司机器学习技术的应用现.
机器学习 和应用
毋庸置疑,机器学习是当前计算机行业最为火热的话题之一 这一概念由亚瑟·塞缪尔于1959 年提出,其定义经过多年的发展,机器学习可以概括为计算机从海量数据中自动分析找出规律,对未知数据进行.
机器新闻写作背景下记者角色的嬗变和升级
【摘要】随着人工智能技术的发展,机器代人写新闻不再是停留在思维和逻辑的推理而是终成事实 机器新闻是科技与传媒的结合,自出现起便引起了业界的极大关注 机器新闻写作虽处于发展阶段,尚未取代传统记者在新闻写.