（原文来自 FiveThirtyEight，译言 linuxor 翻译） 内特·西尔弗（Nate Silver）是个天才数据分析师，曾经在2012年美国总统大选中准确预测了50个州的选举结果，并为了预测棒球选手的成绩而开发了统计工具PECOTA。就是这个内特·西尔弗，新创办了一个使用统计数据来分析所有现象的新闻网站FiveThirtyEight。近日，该网站的体育数据分析师兼作家Benjamin Morris，在彻底分析了有关里奥内尔·梅西这个被认为是当今世界NO.1的足球运动员的各种数据后发现，梅西身
像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会，防守方如何调整布阵……AI轻松设计出的高效战术与真实战术难以区分，并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议！
大数据文摘出品 看过西虹市首富的同学，应该都对这一幕印象深刻。 王多鱼因为守门技术太差，被怀疑踢了假球，教练将他赶出球队之后，换了一只狗来当守门员训练，还撂下一句：那不练的挺好么…… 当然了，这里教练肯定是想说，换只狗守门，也比王多鱼守的好。 先不管王多鱼听了这话怎么想，这条“狗”听了应该是不怎么服气——MIT开发的迷你猎豹（Mini Cheetah）机器狗，能够成功拦下87.5%的射门。 这比英超联赛中最好的职业足球守门员还高（80%）。 当然了，由于机器狗的大小和运动范围有限，实验采取的是这种小门，但
相比于其他体育运动，足球的数据统计和分析工作开展得很晚，而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过，随着大数据时代的到来，这种趋势越来越明显，我们需要做的不仅是搜集数据，而且需要更好的分析数据
谷歌足球环境（Google Research Football ）的介绍可以参看之前的公众号文章：
谷歌 DeepMind 与利物浦足球俱乐部联合推出 TacticAI，通过使用几何深度学习方法，借助预测与生成模型，为专业人士提供战术层面的见解。
足球界最炙手可热的年轻教练既不是勒沃库森的阿隆索、兰斯的斯蒂尔，也不是博洛尼亚的莫塔，它可能是个 AI，来自谷歌 DeepMind。
在之前的公众号我们介绍了谷歌足球环境（Google Research Football ）
在刚刚结束的机器人世界杯中型组决赛中，北京信息科技大学（以下简称“北信科”）水之队以4:1的成绩战胜了荷兰埃茵霍温理工大学代表队，再次赢得冠军！这是继2013年在荷兰埃茵霍温举行的第17届机器人世界杯后的再一次夺冠。今年采用了英特尔RealSense技术的水之队更加如虎添翼，机器人传感器较往年性能提高了50%-80%。 机器人世界杯是当前国际上级别最高、规模最大、影响力最广泛的机器人赛事。透过这项赛事，你可以看到平时只能在科幻电影中看到的智能机器人，你甚至可以接触到人类与机器人的未来发展概况。这个赛事为
今天，谷歌开源了足球模拟环境Google Research Football，智能体可以在这个宛若FIFA的世界里自由踢球，学到更多踢球技巧。
R爬虫&可视化系列文章来到了第五季，我们来聊聊欧洲足球五大联赛。本人作为一个不会踢球的资深球迷，俗称“懂球帝”，今天就与大家用数据分析一下2017-2018赛季欧洲五大联赛的各项指标。
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 大家好，我是小F。 最近不少小伙伴都会熬夜看欧洲杯。今年的欧洲杯相比起往年的欧洲杯来说，可谓是冷门频出，出乎意料。 真的不知道，第一会花落谁家～ 本期小F就和大家分享一下，用Python和Matplotlib绘制一个足球运动员的数据可视化图表。 来看一下C罗的情况，跟老詹一样高龄，真的佩服。 数据来源于下面两个网站，Understat和Fbref。 链接：https://understat.com/ 链接：https://fbref.com/en/ 欧洲足球五大联赛
最近不少小伙伴都会熬夜看欧洲杯。今年的欧洲杯相比起往年的欧洲杯来说，可谓是冷门频出，出乎意料。
AI和机器人专家的长远目标，是创造出具有一般具身智能的代理，它们能够像动物或人类一样，在物理世界中灵活、巧妙地行动。
难得的元旦小假期，没有什么比得上在慵懒的冬日艳阳下放松自己，拿起手机，叫上了许久未一起作战的小伙伴，到王者荣耀中激战了一番，仿佛又回到了当年那个年轻的自己。 厉害不，毕竟当年DD也是王者五十星的水平，哈哈。 不过哪怕是我这样的王者，在去年也被腾讯上线的超强电脑AI绝悟虐的不轻。记得当时有朋友来找我，说是腾讯上线了一个绝悟挑战模式，里面的电脑AI和以往被我们拿来练熟练度的电脑相比，简直就是云泥之别，一关比一关难，据说连一些职业选手组成的车队都翻车了。 听的那么玄乎，头硬的我自然不会轻信，然后随后的几天中，果
2月20日，优必选宣布联手城市足球集团和中国健腾体育产业基金收购四川九牛足球俱乐部。做AI机器人的优必选，牵头收购足球俱乐部，有人看来这有点不务正业，朋友圈干脆有人评价：看不懂。
美国东北大学的计算机科学家 David Bau 非常熟悉这样一个想法：计算机系统变得如此复杂，以至于很难跟踪它们的运行方式。
12月30日，腾讯宣布其人工智能球队摘得首届谷歌足球Kaggle竞赛冠军。该冠军球队来自腾讯AI Lab研发的绝悟WeKick版本，凭借1785.8的总分在与全球顶级技术团队的竞技中以显著优势胜出。
结论：综上可见，东道主法国不仅在纸面实力、大赛底蕴、实际战绩上占优，进攻效率和防守抢断等技战术关键数据也更为出色，葡萄牙则是低开高走，表现中规中矩。目前，媒体风向更多倾向法国夺冠，属于正常偏热。
国足将于9月6日在沈阳奥体中心迎来12强赛的第二个对手伊朗！对于这个对手，中国的球迷可能既陌生又熟悉。在国足与伊朗的交锋中，既有金州惨案这样另球迷伤心的回忆，也有04年亚洲杯半决赛淘汰对手的回忆。那伊朗这个对手到底实力如何呢？
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 最近，整个 AI 社区都沉浸在 ChatGPT 带来的狂欢中，OpenAI 也一跃成为全球最受瞩目的科技公司。然而，同样把「通用人工智能」作为终极目标的 DeepMind 却缺席了这场狂欢。大众不免好奇：DeepMind 最近在忙什么？刚刚，DeepMind 似乎回应了这个问题：他们把一直以来坚持的强化学习带到了物理世界，做出了一些可以自己学习踢足球的具身智能体小机器人。 在很多学者看来，具身智能是通往 AGI 的一个非常有前途的方向，而 ChatGPT 的成功也离不开以强化
---- 新智元报道 编辑：武穆 【新智元导读】DeepMind的研究团队，通过计算机模拟数十年足球比赛的情况，训练AI学会了熟练地控制数字人形足球运动员，但还仅限于足球网络游戏，不能用于机器人硬件上。 今年11月，世界杯又要开赛了。 到时候，不管踢不踢，踢得好还是踢得不好，又会有很多人开始聊足球了。 没办法，谁叫足球是世界第一大运动呢。 不过相比于世界杯，科学家对年度机器人杯3D模拟联盟更感兴趣。 不久前，来自英国人工智能公司DeepMind的研究团队，利用一种加速版运动课程，通过计算机模拟数十
编译|丁一 席雄芬 校对|王婧 数据会对运动队产生一定影响早已不是什么新鲜事了，并且依赖于数据的运动队数量以及对数据的依赖程度都在不断上升。Billy Beane和穷困的Oakland A队的几乎不可能的成功也许是这其中最令人难忘的故事之一（主要是因为它被拍成了电影）。 除此之外，体育杂志《 The Atlantic》最新一期封面文章报道了今年的NBA总决赛，这是被称为“自乔丹时代”之后最受瞩目的勇士队和骑士队的比赛。文章指出“这两支队伍都大量运用数据分析来指导球队如何比赛。”其实并不只是职业联赛在捣弄数字
智媒-多模态与内容生产 ---- 12月19日至20日，由腾讯主办的年度技术盛会2020Techo Park开发者大会于北京顺利召开。本次大会邀请了200多位海内外专家和和数千位参会者就人工智能、多媒体等前沿技术话题展开交流。在视频通信云分论坛上，腾讯多媒体实验室总监李松南进行了《智媒-多模态与内容生产》的主题分享。 腾讯多媒体实验室总监 李松南 智慧媒体是指用人工智能技术重构新闻信息生产与传播全流程的媒体，由智能媒体、智慧媒体和智库媒体三部分构成。近年来，以主流媒体机构为代表的各媒体、企业等积极寻求
上一节我们讨论的都是随机事件，某一个随机事件可能包含若干个随机试验样本空间中的随机结果，如果对于每一个可能的实验结果都关联一个特定的值，这样就形成了一个随机变量。
观众朋友们大家好，您现在看到的是谷歌AI足球比赛的现场，场上身着黄色球衣的是来自清华大学的AI球员。
“数据湖存储”冠军杯是数据湖领域内的世界级赛事，随着云上“数据湖存储”产品理念的逐步普及，今年的比赛也获得了国内外众多球迷的关注。腾讯云以COS、GooseFS、GooseFSx、元数据加速器、COS加速器等球员组成的球队一路披荆斩棘，成为最闪耀的一颗星。 值得一提的是，就在今年上半年举办的“数据湖存储-自动驾驶”行业联赛中，腾讯云存储代表队已通过精湛的技术，给国内外球迷留下了深刻的印象。 而在这个月的“数据湖存储”冠军杯中，腾讯云存储代表队的首发阵容进一步得到升级，每位球员都是各自位置上的佼佼者。下
如果你看过电影《点球成金》，一定会对其中主角用数学方法改造球队印象深刻。如果足球未来也发展成高度数据化，甚至用AI代替人类执教，会不会少了一份激情？
如果要说这段时间最火的VR游戏，那就非《Beat Saber》莫属了。该游戏上线第一周，便在Steam和Oculus上售出了5万份，营收高达100万美元。不仅如此，根据Virtual Reality
谷歌足球（Google Research Football）是Google Brain 开发的一个足球仿真策略游戏。
人工智能等新技术、新材料的突破，不断拓展着人们对机器人的想象空间。智能机器人会比人更强吗？ 一千个人心中有一千个哈姆雷特，而对于机器人的想象，可能就只有一个：像人一样聪明，但拥有超强能力。即使在致力于研究机器人和人工智能的科学家心中，这种看似科幻的想象也激发出他们新的梦想和热情。 不久前，浙江大学和中国科技大学分别在世界机器人比赛的不同项目中夺冠。跟形似机械臂等类型的工业机器人不同，这几款获奖机器人在智能上展现出更高水准，因而引发新的猜想：当人工智能再度崛起，神经科学、生物技术时有突破，机器人是否也寻找到了
卡塔尔世界杯正是进行得火热，十六强队伍已经诞生，后面就是越来越紧张的争夺八强的淘汰赛。目前爆冷的赛果让球迷一度情绪失落，比如：日本2-1战胜西班牙，韩国2-1战胜葡萄牙。
有趣的是，该研究还尝试让一只机器狗踢球，另一只当守门员，两只机器狗自己也能玩挺好：
在一天的学习结束后，你有没有感觉过疲倦？像这样完成需要大量注意力和专注力的任务后的疲倦感被称为精神疲劳。科学家在实验室中设计任务来研究这种感觉。他们发现，当我们精神疲劳时，我们的思维能力和运动能力都会变差。科学家目前还没有明确导致这种情况的原因，但能够确定的是精神疲劳会改变大脑的状态。当我们精神疲劳时，大脑前部有一个被称为前扣带皮层的区域会降低活跃度，让我们感觉不想付出努力去完成工作，这就是为什么精神疲劳时我们的表现会下降。好消息是，科学家找到了减轻精神疲劳的方法，关注当下，听音乐，进行体育锻炼，或者摄入咖啡因都能让人感觉更好。
1 中国成功研发出量子芯片 近日，我国量子计算机研究取得突破性进展，中国科技大学量子实验室成功研发了半导体量子芯片。 据央视新闻8月11日消息，量子芯片相当于未来量子计算机的“大脑”，研制成功后可实
本文转载自：腾讯AI实验室 本文第一部分是中国科学技术大学计算机科学与技术学院副教授吴锋带来的主题演讲，第二部分介绍了腾讯AI Lab在AI研究到应用的布局中，在「AI+游戏」方向的挑战与应对的分析。 3月15日，腾讯AI Lab第二届学术论坛在深圳举行，聚焦人工智能在医疗、游戏、多媒体内容、人机交互等四大领域的跨界研究与应用。全球30位顶级AI专家出席，对多项前沿研究成果进行了深入探讨与交流。腾讯AI Lab还宣布了2018三大核心战略，以及同顶级研究与出版机构自然科研的战略合作（点击 这里 查看详情）。
一方面，体育运动是一种非常吸引人的娱乐方式，链接了世界各地的不同文化。另一方面，很多体育运动往往是复杂的多维系统，包含了过多的展现一个团队或运动员比另一个更好的数据点。像计算机视觉这样的人工智能技术已经准备好对这个系统产生影响。
1950年3月，曾在二战服役的英国皇家空军中校、会计师查尔斯 · 里普(Charles Reep)发现他最喜欢的足球在战术革命上变得停滞不前。
早在去年，阿迪达斯就开始逐渐放弃对硬件的开发。 据外媒报道，阿迪达斯宣布正式退出可穿戴健身硬件领域。今后，其将不再自己生产可穿戴硬件设备，而是将精力专注在软件的开发上。 自2001年，阿迪达斯就开始在可穿戴设备领域进行尝试，并推出了自己的首款产品，一款配备了传感器的运动鞋。直到现在，阿迪达斯在可穿戴设备领域已经打造了多种不同的硬件设备，除了智能运动手环、智能运动鞋等之外，其还曾推出了一款内置传感器的智能足球，可以帮球员提升点球、传球、长传、角球、射门等足球技巧。 此外，不仅仅是针对运动员打造智能运动硬件设备
我们叹息着梅西队员的传球不给力，惊讶于C罗离开皇马转会尤文，嘲笑着内马尔屡见不鲜的假摔，而在足球界，另一批球员正在异军突起，那就是呆萌的机器人。
2013/14赛季英超联赛戏剧性地画上句号，如果说还有什么比最后一轮才决出冠军归属更让人跌破眼镜的，一定是卫冕冠军“红魔”曼联的快速衰落和名不见经传的埃弗顿异军突起。埃弗顿不仅力压曼联，排名甚至高于转
想象你是一个数据科学家，你想要在业余时间根据你朋友在facebook和twitter上发布的信息，来预估你朋友假期要去度假的地方。如果你预测对了，你朋友一定叹为观止，觉得你是锦鲤附身。如果你猜错了也没啥，只不过有点影响身为数据科学家的口碑而已。但如果你和其他人打了赌，就赌这个朋友暑假会去哪里，这时候预测错误的成本就有点高了。也就是说，当模型对错本身不造成很大影响的时候，解释性并不算是很重要的要素。不过当预测模型用于金融、公共事务等重大影响决策时，解释性就显得尤为重要了。
大家好 ，我是米格尔·尼科莱利斯，美国杜克大学神经生物学、神经学和生物医学工程教授。今天我将为大家介绍脑机接口和这一技术从基础科学到应用于神经康复的研究历程。
这届世界杯诞生了不少精彩瞬间，在小组赛中，日本、韩国、沙特接连打败西班牙、葡萄牙、阿根廷等传统强队，摩洛哥也代表非洲球队首次挺进四强，但卡塔尔世界杯不同于往届的一大看点，还在于「元宇宙元素」的加入。
刚开始接触 Cocos Creator 3D，还是通过视频教程，认识到了一些常用组件的用法，以及一些简单功能的实现，然后照葫芦画瓢，修修改改，做了两款简单的3D游戏，一款是模拟投篮的，另一款是模拟足球射门的，前面的推送也都能看到，文章结尾，也有链接，但是想做一些好看一些的场景，就有一些困难了，在百度上找资源，要么是收费的，要么是不完整的，或者有些只有一部分的资源，在查找了一些资料以后，问了下引擎开发的技术大佬，给我推荐了一个不错的3D素材网站，推荐给给大家。
假期刷了几部电影，《无双》剧情很精彩，《动物世界》比较烧脑，其中看到的《最后一球》最让人感动，这种感动来自于团队和集体的共患难，以及共同努力之后收获的喜悦。
由卫冕军法国对上寻求队史第三冠的阿根廷，同时也是两位顶尖球星兼巴黎圣日耳曼队友梅西、姆巴佩的「内战」。
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