


ChatGPT révèle un impact terrifiant : quand les robots dominent l'arène sportive
Ces derniers temps, il semble que tout le monde discute du dernier projet d'IA ChatGPT, avec des réactions allant de l'enthousiasme à la peur. En fait, ChatGPT est devenu un tel phénomène culturel que son site Web est actuellement surchargé et n’est même pas accessible à tout moment. L'ensemble de l'expérience utilisateur est comme appeler une hotline du service client. L'autre partie laissera d'abord votre numéro de téléphone et enverra une notification par SMS lorsqu'un siège disponible sera disponible.
Dans le même temps, la technologie de l'IA affecte déjà diverses industries, notamment celle du sport, ce qui a un impact profond, voire perturbateur. La raison est simple : la prédiction des résultats revêt une grande importance dans le sport, et les décisions en temps réel basées sur ces résultats peuvent souvent inverser le cours de la bataille. Ce type d'idée de prévision basée sur l'analyse des données n'est pas nouveau. Les Oakland Athletics et leur directeur général Billy Beane peuvent mobiliser un salaire total de seulement 44 millions de dollars, mais ils s'appuient sur des calculs mathématiques pour calculer le salaire total des meilleures équipes. comme les Yankees à 100 millions de dollars ont eu un jeu de va-et-vient. Le film "Moneyball" avec Brad Pitt est basé sur cela.
La base théorique de "Moneyball" est l'analyse statistique, telle que le taux de frappe et le taux de base. Bean estime que cette méthode de prévision est plus stable et plus fiable que l’intuition commerciale traditionnelle. À l’époque, Lew Wolff, propriétaire d’Oakland Athletics, avait fait un gros pari et avait décidé de donner une chance à Beane avant que sa théorie ne soit pleinement testée. Wolff a déclaré franchement: "À l'époque, les gens pensaient que j'étais complètement fou de laisser Beane s'appuyer sur des statistiques plutôt que sur des experts en baseball pour porter des jugements.
Aujourd'hui, toutes les grandes ligues sportives ont introduit l'IA. Son propre système d'exploitation, en particulier tous les aspects de l'IA. " participation des supporters.
La NFL utilise la puissance d'Amazon pour collecter des informations sur l'IA. Ils ont lancé un outil d'IA contenant 7 ensembles de modèles d'IA, qui peuvent être utilisés pour prédire la valeur de cette décision avant de passer le ballon, puis évaluer les performances de passe du quarterback. La NBA a également intégré l’IA dans les outils de participation pour aider les fans à effectuer une analyse approfondie des performances de l’équipe sous presque tous les angles imaginables.
Bien que ChatGPT n'implique pas encore d'analyse prédictive, ses puissantes performances ont prouvé que l'IA peut produire des décisions de haute qualité en collectant de grandes quantités de données. Ces décisions peuvent être étroitement liées aux joueurs et à la progression du jeu, tout en apportant soutien et influence à des personnes importantes telles que les recruteurs, les entraîneurs et les dirigeants de club qui peuvent influencer le résultat du match.
Qu'il s'agisse d'effectuer un remplacement, de commencer le jeu au début ou d'entrer en jeu au milieu et à la fin, ces problèmes traditionnels sur le terrain seront résolus grâce à l'analyse de l'IA.
Dans un match de baseball, la décision la plus importante est sans aucun doute quand remplacer et quand choisir de remplacer. Les mêmes problèmes liés à la sélection des remplaçants et au temps de jeu se posent également au basket-ball et au football. Chaque phase du jeu est différente et chaque jeu génère des tonnes de statistiques. Grâce à la puissance de l’IA, nous pouvons examiner des millions de points de données en temps réel, et les conclusions qui en sont tirées sont naturellement beaucoup plus fiables que la prédiction grossière de Beane basée uniquement sur le taux de coups durs et le pourcentage de base. De cette façon, le fait de savoir si et quand un athlète débutera, ainsi que la performance attendue et la probabilité de blessure tout au long de sa carrière, deviendront un indicateur que l'IA peut prédire.
Mais cette tendance de développement est vraiment effrayante. Un bon exemple est celui des Lakers, qui ont du mal à trouver le bon partenaire pour LeBron James. Grâce à l'IA avancée, les équipes n'ont plus besoin de s'appuyer sur des rapports de dépistage ou sur une pure intuition. Les données indiqueront directement le candidat le mieux adapté. De ce point de vue, les managers professionnels et les scouts peuvent être éliminés par l’apprentissage automatique.
Le coach ne sera peut-être pas épargné non plus. L'analyse prédictive indiquera quand l'équipe doit effectuer des remplacements et quelle est la stratégie de confrontation optimale actuelle. Imaginez un robot coach traçant rapidement les données et comprenant essentiellement l'ensemble du processus avant la fin du jeu. Mais l’IA peut-elle s’entendre harmonieusement avec une superstar comme James ? Si les athlètes et les robots ont des concepts différents, comment doit se dérouler la compétition ?
Il y a toujours des gens qui pensent que la diffusion complète de l’IA créera un monde dystopique. Je ne pense pas, après tout, tout n'est que spéculation. James, qu'en penses-tu ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Traiter efficacement 7 millions d'enregistrements et créer des cartes interactives avec la technologie géospatiale. Cet article explore comment traiter efficacement plus de 7 millions d'enregistrements en utilisant Laravel et MySQL et les convertir en visualisations de cartes interactives. Exigences initiales du projet de défi: extraire des informations précieuses en utilisant 7 millions d'enregistrements dans la base de données MySQL. Beaucoup de gens considèrent d'abord les langages de programmation, mais ignorent la base de données elle-même: peut-il répondre aux besoins? La migration des données ou l'ajustement structurel est-il requis? MySQL peut-il résister à une charge de données aussi importante? Analyse préliminaire: les filtres et les propriétés clés doivent être identifiés. Après analyse, il a été constaté que seuls quelques attributs étaient liés à la solution. Nous avons vérifié la faisabilité du filtre et établi certaines restrictions pour optimiser la recherche. Recherche de cartes basée sur la ville

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Ingénieur backend à distance Emploi Vacant Société: Emplacement du cercle: Bureau à distance Type d'emploi: Salaire à temps plein: 130 000 $ - 140 000 $ Description du poste Participez à la recherche et au développement des applications mobiles Circle et des fonctionnalités publiques liées à l'API couvrant l'intégralité du cycle de vie de développement logiciel. Les principales responsabilités complètent indépendamment les travaux de développement basés sur RubyOnRails et collaborent avec l'équipe frontale React / Redux / Relay. Créez les fonctionnalités de base et les améliorations des applications Web et travaillez en étroite collaboration avec les concepteurs et le leadership tout au long du processus de conception fonctionnelle. Promouvoir les processus de développement positifs et hiérarchiser la vitesse d'itération. Nécessite plus de 6 ans de backend d'applications Web complexe

MySQL peut renvoyer les données JSON. La fonction JSON_Extract extrait les valeurs de champ. Pour les requêtes complexes, envisagez d'utiliser la clause pour filtrer les données JSON, mais faites attention à son impact sur les performances. Le support de MySQL pour JSON augmente constamment, et il est recommandé de faire attention aux dernières versions et fonctionnalités.

La clé primaire MySQL ne peut pas être vide car la clé principale est un attribut de clé qui identifie de manière unique chaque ligne dans la base de données. Si la clé primaire peut être vide, l'enregistrement ne peut pas être identifié de manière unique, ce qui entraînera une confusion des données. Lorsque vous utilisez des colonnes entières ou des UUIdes auto-incrémentales comme clés principales, vous devez considérer des facteurs tels que l'efficacité et l'occupation de l'espace et choisir une solution appropriée.

Une explication détaillée des attributs d'acide de base de données Les attributs acides sont un ensemble de règles pour garantir la fiabilité et la cohérence des transactions de base de données. Ils définissent comment les systèmes de bases de données gérent les transactions et garantissent l'intégrité et la précision des données même en cas de plantages système, d'interruptions d'alimentation ou de plusieurs utilisateurs d'accès simultanément. Présentation de l'attribut acide Atomicité: une transaction est considérée comme une unité indivisible. Toute pièce échoue, la transaction entière est reculée et la base de données ne conserve aucune modification. Par exemple, si un transfert bancaire est déduit d'un compte mais pas augmenté à un autre, toute l'opération est révoquée. BeginTransaction; UpdateAccountSsetBalance = Balance-100Wh

Clause SQLLIMIT: Contrôlez le nombre de lignes dans les résultats de la requête. La clause limite dans SQL est utilisée pour limiter le nombre de lignes renvoyées par la requête. Ceci est très utile lors du traitement de grands ensembles de données, des affichages paginés et des données de test, et peut améliorer efficacement l'efficacité de la requête. Syntaxe de base de la syntaxe: selectColumn1, Column2, ... FromTable_NamelimitNumber_Of_Rows; Number_OF_ROWS: Spécifiez le nombre de lignes renvoyées. Syntaxe avec décalage: selectColumn1, Column2, ... FromTable_Namelimitoffset, numéro_of_rows; décalage: sauter
