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于紅紅 yuhonghong 更新于 2020-09-30 09:50:01

資料價格：2147483647職幣 (1元=100職幣)

文件類型：pdf

資料大?。?480KB

行業：IT

職業：IT

標簽： IT

資料介紹

ERP (SAP, Oracle ,Dynamics, Salesforce )Consultant , Cloud (AWS,Azure,GCP), Blockchain, Artificial intelligence (AI), machine learning (ML) and depth learning (DL) natural language processing NLP, image processing / image recognition / Generation, Speech Recognition · Composition, Prediction, Big Data Analysis

Yuhonghong

5770831, 4-9-35 Shundekicho, Higashi Osaka, Osaka Prefecture, Japan

E-Mail: yuhong268@gmail.com, yuhong268@aol.com Mobile: (81)09087479395

Skype:yuhonghong, Wechat:yuhonghong7035

Permission to Work(Visa) Japanese National/Permanent Residence

Current Job Current Annual Income

Position: Technical Director/Manager Yearly Salary: JPY57,851,239CNY￥350 x10 K (Including basic salary,subsidy,bonus,ROE,etc)

Company NTTDATA Japan Basic Salary: JPY49,586,776 CNY ￥300x10K

Subsidy :JPY1,652,892 CNY￥10x10K

Minimum bonus:JPY6,611,570 CNY ￥40x10K

Industry: Computers,Software Target Salary: JPY4,132,231CNY￥>250,000 Month

http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/foresight/index.html 10000Employees First Class Company Job Type: Full-time (Employee)

Core Technology 25 years Work Experience (1999/01 ~Present)

ERP consulting, Cloud technology, Big data, Blockchain, Artificial Intelligence expert((CTO)

Job Preferences

Target Salary: JPY4,132,231 CNY￥>250,000 Month

Function/Position: IT Manager/Supervisor Technical Director/Manager Project Manager/Supervisor CTO/CIO

IT Technology Director

Duty Time immediately Job Type: Full-time (Employee)

EDUCATION

u Harvard University Computer Science(Ph.D.)The Doctor of Business Administration(Ph.D.) 2001-03～2003-03

https://www.harvard.edu/ Overall Result (GPA) A+ have received scholarships every year

u Northeastern University software engineering Master Degree 1996-03～1999-03

https://www.neu.edu.cn/ Overall Result (GPA) A+ have received scholarships every year

u Northeastern University Computer Science &Technology BS 1992-07～1996-07

u Northeastern University Accounting Bachelor Degree BS 1992-03～1996-03

SUMMARY OF QUALIFICATION

u Yu Honghong, born in 1970, Ph.D., is now NTTDATA Headquarters, Researcher of Artificial Intelligence, IEEE Member, ACM Member, and his main research interests are computer vision, multimedia technology, machine learning and so on. In 1992, he entered the Computer Science and Information Department of Northeastern University. In 1996, he obtained a bachelor's degree in computer application and was exempted from studying for a master's degree. In 1999, he obtained a master's degree in computer application. As a research leader and research backbone, he has participated in the research and development of several projects. Some of the results of Harvard's doctoral thesis have been commercial software. So far, as the project leader, he has undertaken research and development work on 863 key projects, sub-projects of the National Science and Technology Support Program, and projects of the National Natural Science Foundation of China. He has published more than 50 research papers, including 12 in SCI and 28 in EI. He has collected 29 articles and obtained 2 invention patents. At present, the School of Information Science of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences teaches the basic course "Computer Vision and Image Understanding" and the professional basic course "Modern Computer Vision".

u Team management

I am confident in not only the schedule management ability to progress things according to the schERP (SAP, Oracle ,Dynamics, Salesforce )Consultant , Cloud (AWS,Azure,GCP), Blockchain, Artificial intelligence (AI), machine learning (ML) and depth learning (DL) natural language processing NLP, image processing / image recognition / Generation, Speech Recognition · Composition, Prediction, Big Data Analysis

Yuhonghong

5770831, 4-9-35 Shundekicho, Higashi Osaka, Osaka Prefecture, Japan

E-Mail: yuhong268@gmail.com, yuhong268@aol.com Mobile: (81)09087479395

Skype:yuhonghong, Wechat:yuhonghong7035

Permission to Work(Visa) Japanese National/Permanent Residence

Current Job Current Annual Income

Position: Technical Director/Manager Yearly Salary: JPY57,851,239CNY￥350 x10 K (Including basic salary,subsidy,bonus,ROE,etc)

Company NTTDATA Japan Basic Salary: JPY49,586,776 CNY ￥300x10K

Subsidy :JPY1,652,892 CNY￥10x10K

Minimum bonus:JPY6,611,570 CNY ￥40x10K

Industry: Computers,Software Target Salary: JPY4,132,231CNY￥>250,000 Month

http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/foresight/index.html 10000Employees First Class Company Job Type: Full-time (Employee)

Core Technology 25 years Work Experience (1999/01 ~Present)

ERP consulting, Cloud technology, Big data, Blockchain, Artificial Intelligence expert((CTO)

Job Preferences

Target Salary: JPY4,132,231 CNY￥>250,000 Month

Function/Position: IT Manager/Supervisor Technical Director/Manager Project Manager/Supervisor CTO/CIO

IT Technology Director

Duty Time immediately Job Type: Full-time (Employee)

EDUCATION

u Harvard University Computer Science(Ph.D.)The Doctor of Business Administration(Ph.D.) 2001-03～2003-03

https://www.harvard.edu/ Overall Result (GPA) A+ have received scholarships every year

u Northeastern University software engineering Master Degree 1996-03～1999-03

https://www.neu.edu.cn/ Overall Result (GPA) A+ have received scholarships every year

u Northeastern University Computer Science &Technology BS 1992-07～1996-07

u Northeastern University Accounting Bachelor Degree BS 1992-03～1996-03

SUMMARY OF QUALIFICATION

u Team management

I am confident in not only the schedule management ability to progress things according to the sch

資源目錄樹

熟悉車規級嵌入式架構（百度、Momenta、圖森等頭部公司）熟悉模式識別、機器視覺、深度學習、路徑搜索等人工智能技術。熟悉C/C++、Python語言，Matlab、Qt、ROS等開發工具，Linux或QNX開發環境有作為主要負責人的自動駕駛系統產品開發經驗。熟悉適用于自動駕駛的高精度地圖元素類型和精度要求，掌握激光點云濾波、地圖特征提取、地圖構建等算法熟悉C/C++等語言，OpenCL、PCL等開發工具，Linux或QNX開發環境熟悉衛星導航、差分定位、慣性導航等基礎原理，熟練使用主流組合導航系統，掌握移動物體軌跡推算相關的算法。熟悉C/C++等語言，Matlab、Qt、ROS等開發工具，Linux或QNX開發。負責車端和基站端組合導航系統的選型、部署標定和測試負責組合導航系統的數據解析，車輛軌跡推算算法、導航定位融合算法的開發和測試.在自動駕駛、ADAS領域至少12年以上工作經驗，有LKS、ACC等產品開發經驗，熟悉車輛轉向、驅動、制動和懸架等系統工作機理，掌握預瞄跟蹤、PID、模糊控制、MPC等常用車輛運動控制算法，并能夠根據車輛動力學特性進行算法優化設計熟悉C/C++等語言，Matlab、Prescan、CodeWarrior等開發工具負責自動駕駛車輛縱向和橫向運動控制算法的開發和測試。負責線控車輛底盤執行器的接口對接和性能測試負責基于行為決策任務的自動駕駛車輛動態行駛軌跡規劃算法的開發和測試熟悉車輛動力學，掌握自主泊車、變道超車、U-turn等場景的常用軌跡規劃算法。包括傳統統計/機器學習模型（邏輯回歸、打分卡、SVM、隨機森林等分類器以及各類評估方法），深度學習模型（RNN/LSTM/GRU、CNN、RL、遷移學習等），圖模型（標簽傳播、knowledge graph）等深入了解不同類型企業的業務模式。熟悉C/C++等語言，Matlab、Prescan、Qt、ROS等開發工具，Linux或QNX開發環境負責毫米波雷達、視覺傳感器標定、數據采集、數據解析負責多源信息融合算法的開發和測試熟悉毫米波雷達、視覺傳感器檢測原理，掌握多源傳感器目標融合和跟蹤等相關算法熟悉C/C++等語言，Matlab、Qt、ROS等開發工具，Linux或QNX開發環境負責多線激光雷達的標定和數據采集負責多線激光雷達相關算法的開發和測試熟悉多線激光雷達點云處理、點云濾波、分割、特征提取等算法掌握目標物檢測、識別、跟蹤等相關算法。熟悉C/C++等語言，Matlab、Qt、ROS等開發工具，Linux或QNX開發環境機器學習/數據挖掘等AI相關的算法研發；算法相關的代碼庫、工具庫的封裝和發布；AI相關算法的性能優化、工程環境部署；參與搭建和實現分布式深度學習集群。熟練掌握機器學習相關的理論知識和實踐技能；熟悉CNN、RNN、LSTM等典型深度學習模型的使用場景和使用方法；熟悉TensorFlow、Caffe、MXNet等主流深度學習框架中的多種；擁有扎實的數學和編程功力。熟悉基本的機器學習算法，了解機器學習在典型行業的應用模式。有開發經驗熟悉大數據相關知識，熟悉數據在客戶應用系統中的流向以及加工方式，有大數據平臺HD/Hbase/Hive等基本組件配置能力。具有獨立分析客戶需求、設計解決方案的能力，并且有完整項目實施經驗。擅長溝通，有能力協調解決團隊合作、外部合作中遇到的各類問題。負責公司相關業務、產品和服務的后端開發和維護。
項目職責：
1. 全面負責人工智能/智慧經營業務板塊的運營和管理和SAP導入項目的咨詢顧問/PM
2. 圍繞公司戰略規劃與目標，制定公司人工智能/智慧戰略目標并落實執行，SAP實施
3. 建立平臺團隊組織體系、業務體系及人員搭建，負責平臺團隊的管理建設與運營
4. 根據公司的目標要求，制定本業務板塊業績目標及經營發展方案，實現集團的經營管理目標
5. 結合公司與市場的各項資源，制定具體運營規劃、發展戰略、組織架構和業務模式、進行資源整合策略、成長擴張策略、價格策略等
6. 確定和不斷優化智能物聯平臺業務模式及技術研究實施、技術應用，整合內、外部資源
7. 負責與溝通本業務板塊經營發展和計劃的執行情況，資金運用情況和盈虧情況
8. 每周填寫工作周報，及時提交領導審批
9. 每月制定并編寫《月工作計劃》并在規定時間節點提交領導審批

20年左右ERP咨詢顧問實施經驗有SAP(FI/CO、MM、SD、PP、BW、BI SAP HANA)等模塊經驗
有SAP R/3 (Basis)，SAP R/3 (ASAP)，SAP R/3(在庫/購買管理)
SAP R/3 (管理會計)，SAP R/3 (財務管理)，SAP R/3 (生産管理) ,SAP R/3 BI認證咨詢顧問
云技術大數據區塊鏈精通AI人工智能領域人工智能、深度學習、機器學習方法與應用；自然語言處理，自動問答，人機對話系統，情感分析，社交數據挖掘技術專家經驗15年以上
人工智能/智能駕駛/AI+Fintech&區塊鏈/未來醫療/網絡安全AR/VR機器人開發者智能硬件/物聯網/GAIR經驗
15年以上嵌入軟件開發經驗，嵌入式軟件開發(Linux/單片機/PLC/DSP…)10年以上。
手機設計和汽車設計電子制御系統電気回路設計經驗10年以上
20年以上銀行、証券系、共済、生損保系、流通，企業ERP系（SAP R/3 、SAP ECC、Oracle EBS)
ERP咨詢顧問經驗20年以上以及外企財務經理經驗IFRS國際會計基準*咨詢顧問經驗18年以上。
項目管理經驗豐富 25年以上等

與劍橋大學合作計算機視覺、機器學習、人工智能、數據挖掘、信息檢索、自然語言處理、語音識別等領域的計算機科學、數學、統計學A人工智能專家谷歌、微軟、亞馬遜、facebook、netflix，蘋果日本豐田公司
參與過人工智能系統的設計和開發工應用Deep Learning技術，針對語音、視頻、圖像、文本等富媒體數據
進行建模分析，為相關產品提供.智能化支持，推動業務發展負責Deep Learning領域前沿算法及框架跟蹤，
搭建面向企業級應用的大規模Deep Learning計算平臺熟悉 CNN 等典型深度學習模型的使用場景和使用方法；
熟悉ResNet、MobileNet 等常用網絡結構9. 在圖像分類、圖像分割、物體識別等相關領域有實踐經驗；
熟悉 TensorFlow、Caffe、MXNet 等主流深度學習框架中的一種或多種；有論文發表在相關領域
，如 ICIP、ICCV、CVPR、ECCV、SIGGRAPH 等對云計算和云端服務器管理有10年
以上的經驗、熟悉阿里云、AWS、Azure、GCP 等; 熟悉C/C++/Python/Java 熟悉計算機網絡相關知識、
并有扎實的爬蟲項目實際經驗、爬蟲架構工具如 scrapy、 selenium、 beautiful soup 有了解;熟悉
Hadoop 生態圈及其他大數據技術、如 Spark、 HDFS、Hive、Impala、ElasticSearch、 Cassandra、Kafka
等對自然語言處理 (NLP) 工具與組件經驗10年熟悉如Hadoop、Spark、Caffe、Tensorflow等開源工具，
有實際開發經驗精通Java/Python/C++熟悉網絡編程、多線程、分布式（Hadoop/Hive/Storm）
10年以上實踐經驗

熟練掌握以太坊/比特幣/區塊鏈的原理、機制和相關加密算法者優先熟悉各種數據結構和算法，對密碼學，
安全協議和加密算法有研究；熟悉區塊鏈領域，能熟練運用區塊鏈領域各項技術；掌握分布式、高性能、
高可用、高并發的網絡編程及代碼調優技術；了解IPFS,DAPP等去中心化應用實現機制和運行原理.
掌握Golang、Nodejs、Python、Java精通tensorflow/caffe/pytorch等框架,精通 SSD/ YOLO/
Faster/ RCNN算法精通Spark/Hadoop/Storm 等大規模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發經驗；
使用過持續集成部署相關工具，關鍵詞：jenkins ansible ci cd gocd gitlab saltstack buildbot
drone concourse對容器、虛擬化有較深經驗，關鍵詞: docker kubernetes k8s xen

面向日本銀行國庫系統提案深度熟悉如下大數據技術的運維和優化：Hadoop, HDFS/MapReduce, HBase,
Hive/Pigand Cascading, Avro／Parquet 格式，Impala, Spark/SparkQL，圖像數據庫，全文檢索
（SOLR／ElasticSearch）。深度熟悉Ansible，Chef 或者Puppet 配置管理工具，
具有同時管理不少于100臺物理或虛擬服務器的經驗。深度了解云計算平臺IaaS/PaaS/SaaS(AWS/Azure
)及其命令行操作深度熟悉企業級目錄服務和大數據集成技術和具體操作：基于ActiveDirectory
＋ Kerberos 驗證、授權和安全監控深度理解Docker Container 技術背景
和應用場合深度理解數據格式模型(Data Governance)、數據朔源(Data Lineage)、主數據、
元數據(MasterData/Metadata)管理。團隊軟件開發經驗：git／Github/GibLab,CI(Jenkins)
深度學習(DL) /人工智能(AI)數據集標注工具、圖像語料數據庫人工智能的四個核心能力是語音、圖像、
自然語言理解和用戶畫像圖像算法良好的邏輯思維能力能夠從海量數據中發現有價值的規律
良好的 SQL 語句功底、熟悉 Python，對數據結構和算法設計有較為深刻的理解 * 善于分析業務、
能將復雜的業務需求轉化為數據 /數學模型，對大數據處理和分析工作有熱情 * 熟悉大規模數據挖掘、
機器學習、自然語言處理、分布式計算等相關技術
20年以上大數據模型建設工作經驗熟悉神經網絡、深度學習原理并能使用常用的大數據分析平臺和
工具（ python，R，SAS）； * 、對互聯網用戶數據獲取有相關工作經驗
對于互聯網數據風控與建模技術有專研者優先。熟悉使用 Hadoop，Storm，Spark，HBase 等大數據技術平臺，
有大規模數據日志處理經驗。熟悉大規模數據挖掘、機器學習、自然語言處理，圖像處理等相關技術和算法；
具備金融風控，互聯網反作弊，圖像和文本處理，精準營銷，推薦系統等相關產品工作經驗人工智能與
大數據無人駕駛深度強化學習自然語言處理基于文本的圖像合成等方面的項目將重點圍繞人工智能、
大數據以及AR/VR、ADAS、??機、機器人、IOT、航空航天等科技領域
人工智能由三大要素驅動：數據、算法、算力。通過積累下的海量數據，在 GPU 等高性能芯片支持下，
深度學習可以挖掘數據價值，獲得超過人類識別精度的算法，進而實現深度學習部分商業化應用，
讓人工智能不再局限于學術研究層面計算機視覺、機器學習、數據挖掘、信息檢索、自然語言處理、
語音識別/合成等領域機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器翻譯、語音識別/合成等人工智能領域
全球領先企業的25年工作經驗；
精通編程語言， Java、C/C++、C#、Python等；在計算機科學頂級會議和期刊如NIPS、ICML、COLT、
CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJ等發表過論文
，有深度學習學術工程項目經驗10年以上熟悉人工智能相關的算法和理論，
特別是神經網絡、深度學習、增強學習及遷移學習等。
熟悉SAS, R, Python, Spark SQL, Spark ML等數據分析工具和語言。
有LR/GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM/LDA/DNN/CNN/RNN的研究背景，熟練掌握CUDA編程；
熟練掌握Python/Matlab/C++等利用自主知識產權的深度學習架構、機器視覺、生物智能識別
等人工智能算法、無媒介支付等核心技術，在自動駕駛、智能機器人、生物智能、AI芯片，
智能零售、智慧城市、智慧安防、智能教育、宇宙航空日本小行星，軍工等領域都有深入布局，
居行業領導地位。人工智能應用于制造業（機器人，優化）交通，生物保健，
溝通，機器學習模擬，邊緣設備，網絡，高性能計算，產品開發（普通），產品開發（視覺檢測解決方案）
人機交互（HCI，HRI）
ＡＩ項目案例

銀行，醫療保健，保險業，金融科技，制造業，零售業，市場營銷，體育分析

由AI人工智能評估系統與生物采集設備構成，自主研發的。進行精神類疾病和認知問題評估時，
解決方案是通過如VR等技術要求患者執行特定任務，過程中由系統采集用戶的生理數據，
采用特定的人工智能算法，由系統給出數據分析與判定，作為輔助診斷狀態的量化證據。
人工智能評估系統與生物采集設備并不局限于單一疾病種類，僅支撐某一類精神疾病或心理問題，
他們所構建的是一個可擴展的算法平臺。在此平臺基礎上，能夠針對多種精神類疾病與認知問題進行算法開發
，并進一步形成不同的產品。平臺基礎上開發出了毒癮渴求評估系統，并成功利用同一AI算法平臺
拓展到抑郁輔助診斷評估。抑郁輔助診斷評估亦已達到99%準確度，如自閉癥、精神分裂、老年癡呆、
暴力傾向、自殺危機等問題的研究和產品開發。

AI建議發型和服裝“Beauty JOYON診斷系統”案例。分類，如平衡和骨骼的臉AI剛剛拍攝的整個身體
與相機相比，大約有一千價值的數據，將建議最適合的發型和衣服。被開發，在該公司，
經營如在岡山市美容美發已被告知理發店等地點。在診斷結果的基礎
零售商AI工具的商店分析
訪問16，000日元/訪客號碼和可視化的指揮數據。通過利用AI實現不依賴經驗和直覺的零售管理
Tableau合格的相關數據科學家和開發人員將致力于學習和利用最先進的AI技術
最終用戶喜歡（分銷和零售，廠家主）提出的直接服務，系統操作設計，程序規范設計
，要怎么在總掌握使用支持充電面的特點，從服務的運動（手臉認證加alpha我們將提供行動數據）
。具體而言，零售，實體店銷售增長（銷售數據分析，屬性與停留時間的熱圖過濾器）
制造行業的服務性行業，質量和生產率提高的實時過程分析不（經質檢AI）產生故障
，真實行為數據分析服務等轉換所有行業人的行為
體育AI車載系統開發的基礎設施等某些游戲設計?電子競技的商業項目，政府機構基礎設施建設和大公司。
AI?VR?世界大數據，東芝，日立，松下，NEC（NEC）如體育AI項目
富士膠片先進的技術，即使在戰爭形勢的分析?AR Tsukai在AI新的競爭是體育
，利用AI對VAR東京2020●運輸便利/項目Nakuse從管理TOKYO AI交通信息/ PM擁堵，
根據桌上的構建AI“門票價格人工智能分析項目可以從波動的SB Hawks數據中獲得有效的防御和運行基礎
NEC體育觀看與IT之間的關系與體育場的現場觀看和通過電視等觀看AI項目有關
訓練系統AI案例使用NTT DATA頭戴式VR顯示器
大數據和AI是在“勝利”積極的美國職業體育的商業NBA進步比使用其他方法：
會場調度項目的NTT DoCoMo，AI的互動服務平臺
橫濱DeNA Baystars躍進的因素是徹底的數據利用AI情況
利用AI技術的數據驅動措施的重要性，例如機器學習和高級圖像分析的預測模型正在增加。
在游戲視頻數據分析中，有各種分析目標，如投球形式，擊球形式，防守，跑壘等。
它是充分利用IT服務的“智能體育場”。例如，在運動場上，在德國曼海姆，
在舞臺上如建立風機應用的喜歡縮短安裝和風扇，高密度Wi-Fi天線玩家的距離，
它已進行了IT投資，提高生觀賞質量。
松下案例
松下使用IT，以便觀眾可以欣賞作為體育場設備解決方案的一部分。更具體地說，
在數字標牌，多角度攝像頭的視頻，如實時分布，或者是在一個位置遠離賽場，
或戲劇甚至離開或錯過現場提供了可以毫無問題享受的解決方案。
大阪下一代AI體育媒體發展！機器學習工程師富士通株式會社AI項目，
使聚集在一起的結果預期的數據的運動，富士通，積極利用物聯網?AI在體育，
橫濱市和慶應義塾和AI項目的項目啟動
，要利用物聯網?大數據?AI的優勢，推動工業應用和新業務創造，
橫濱是在2017年推出的“I?TOP橫濱”，“運動數據的未來設計的體育計劃領域的實踐在實驗室”
，由橫濱市的學生和市民，通過舉辦研討會和對話與橫濱的公司和組織參與這項運動創造的利用率
具體想法的運動體驗產生的運動數據，繼續展示給玩家，贊助商，觀眾，球迷，如果Fukamere
對客戶的理解，你可以贏得現場，屏幕，并在世界舞臺上。通過利用SAP軟件推廣的合理化和
客戶數據和操作，玩家與團隊績效的改進分析，場地簡單的管理，如收入實現最大化的“可視化”
。智能手機應用程序，網站開發的游戲開發領先的公司?AI，VR系統開發的AI棒球A
I自動確定的職業棒球運動員的臉。在這個過程中實現?AI幾分鐘一場比賽3000張照片的
微軟是富士的形象工程，先進的技術，即使在戰爭形勢分析?在AI AR Tsukai新的競爭的運動
，對于VAR使用AI的是如何可能我會考慮是否有性行為。
該VAR，是助理裁判對于比賽的重要決定是做由視頻監控在一個單獨的房間，
以“協助”的決定的系統?；鞠到y是利用技術來防止虛假指控。具體方法
，暫停的手勢表示正方形顯示器用雙手如果裁判出現了一個微妙的決定了比賽。
如果裁判和助理裁判是需要通過無線裁判取得聯系，即使沒有誤判確保視頻，并下定決心，
決定是否合理。這一系列流程稱為“審查”。這是AI足球模擬與AI（人工智能）預測
世界上第一個足球比賽的預測。我們挑戰使用我們獨立開發的AI重現足球比賽?；谀M，
我們將預測比賽的結果，如J League。團隊和卡流向AI實際上是發揮每個球員的比賽日程的100倍
，闘率，如點的數量，預測比賽結果。勝負當然是反擊。邊路進攻，在進入關鍵區域，
如可變系統積聚，每場比賽和容易的兼容性，以確定分數戰局不僅是戰牌，天氣，主客場，
在TOTO預測，如近期的每個球員的表現配備必要的儀表板功能。 AI還預測了湍流指數
，例如巨型殺戮的發生概率以及對輸贏的預測。我們將繼續研究和開發利用各種足球大數據
進行預測所需的儀表板。要定位一個橄欖球比賽視頻通過一個單一的相機拍攝，并在獲取玩家的位置
，并通過使用圖像處理和深度學習，一個系統的橄欖球東芝的戰術分析所需的主要打法
自動分類球共同開發。檢測使用深度學習視頻球員和球，同時跟蹤，執行視圖和地面相機
領域的聯想，讓場上球員，球坐標。而且，我們正在進行游戲的自動分類，例如傳球，混亂，
踢球等，其特點是位置關系和運動。這使得團隊分析師可以在比賽后使用自動分類的統計信息，
專注于更復雜的戰術分析。決策支持系統的基礎上，客觀的觀察和數據分析測定，
進行計分實現了“機器人裁判員”，但我認為事實是，只有在目前的情況下，仍然在一個位置，
“支持”的決定我會的。我認為，在技術上也有已經上市的自動化競爭，
而是完全為離開決定的機器，還確定一面，也側面看，我覺得這個地方如尚未接受莫名其妙。
這同樣適用于戰術分析，目前的情況也是在以前的橄欖球情況下，盡可能迅速地提供統計數據分析
，為后續的詳細的戰術分析和具體的戰略規劃，是一個專家分析這是工作。如果積累了大量游戲的數據，
那么實現AI提出新策略在技術上是可行的。擁有聰明的AI技術的團隊總能贏得這樣的時間。
就個人而言，充分利用由AI提供的各種分析數據，使人類創造力的高智力活動的合作關系，
比如是我認為理想的。 Rugby的Waseda Racing游戲每年都是一場偉大的戰斗，非常令人興奮
。每一年，但我去觀看，時代的變化，它們改變著人們，慶應義塾，橄欖球的早稻田戲劇傳統
風格會覺得繼續繼承。數據同時有效地利用數據，最后到Takabura的誰的發揮玩家的感情，
這是毫無疑問的是，行為是無關什么是AI。無論如何，技術創新經常發生在奧運會和世界杯
等大型活動中。東京或者總是要有點不同的未來的眼光注視著體育AI是在奧運會上任何新技術
提高了競技體育的利用。不斷發展的球員，監理，技術ICT×體育裁判的基礎，無論是否存
在數據減少的/可視化AI走運動狀態，基礎設施運營的優勢，球隊在體育領域發揮了“
利用信息和通信技術的播放器的全部數據它仍然是/可見的。通過這個數據減少滲透，
現在可以大量堆積的各種數據，這些并通過多方面的分析，提高了游戲的準確性，活動，
或瞄準策略增強了認真的。
用ICT支持運動員的技能提高首先，作為一個熟悉的地方，支持運動員的技能提高。
如果玩家可視化傳感器和圖像處理的運動，成為作為運動操作可被精確地和直觀地掌握，
容易地找到校正點。
代表性示例是檢查針對高爾夫球的揮桿動作的形式。也可采取在相機中的高爾夫揮桿的狀態的
，但可以考慮諸如客觀不良習慣，或用傳感器，是或顯示所捕獲的圖像的圖像處理，
以更精確的體的移動分析變得容易，并且使高級人員或教練很容易指出要糾正的要點。
此外，在重復練習以更正指出的部分后再次檢查表單時，使其可見是很有用的。
不僅形式，競爭本身的數據縮減/可視化的大局，也開始嘗試要學習的技能來贏得比賽。
例如，日本風帆協會2017年的夏天，富士通，與青金石半導體合作，共進行的帆板帆船選手的技能為
目的而開展物聯網示范實驗。
在這種示范，裝配有能夠記錄的GPS信息和傳感器信息LAPIS半導體公司開發同時航行帆板的裝置中，
分析了富士通云服務收集的數據，在3D模型和圖形帆的運動它實現了可視化。
由于可以把握銷售操作數據，玩家將檢查銷售業務，并在3D模型和數值頂級球員的買賣操作之間的差異，
但不能夠驗證自己的帆船改善。
對手的戰術分析
在戰斗型職業體育中，它被用作分析對手戰術的基本數據。網球，排球，在競技體育如足球，
盡可能提高他們的技能，以評估對方的戰術，是自己組裝的戰術響應這將是贏得比賽的重要因素。
要分析對手對比賽前玩的游戲數據，準備打戰術，如含有的球員的特點，已在業余體育常規進行。
先進試圖收集實時的比賽中玩游戲數據，教練將分析從收集的數據中比賽的情況，
有傳達戰術更有效的玩家發現，并在比賽中的承諾。
例如，女性是WTA（女子網球協會）的職業網球運動協會又推出了比賽期間教練被稱為“球場上的教練”
，它可以指示玩家在游戲過程中進入了法庭，并設置一個系統。
教練是一個終端通過在游戲中使用數據，您可以向玩家解釋“為什么他們處于劣勢”并指示糾正策略。
有消息稱，隨著越來越多的球員相互競爭，他們會更加有趣地競爭戰術。
運動員的狀態管理
在團體比賽型專業運動場，幫助球員管理狀態的活動正在蔓延。職業體育隊的比賽類型，
高年薪的現役球員是團隊性能顯著的影響，保護球員不受傷害，可以縮短退休期間因傷病可以
說是至高無上的命題。

例如，萊斯特城隊的英超聯賽中，采用了多種傳感器，如GPS和加速度計，以準確掌握負載的消費方式
，在游戲中玩家玩家GPS設備軟件的職業橄欖球隊我戴著它。
當穿這種游戲中，總行駛距離，行駛的距離以最快的速度，加速度，因為移動數據
，比如減速可以被收集為每個玩家，并與傷害的發生核對這些數據，可以精確地掌握負荷情況
，運動類型和每個運動員的傷害之間的相關性。
這種分析，因為每個玩家都可以被看作是有可能的狀態傷害，管理精細的身體狀況為每個玩家，
就可以減少傷害的發生休息的球員疲勞積累。
事實上，萊斯特城足球俱樂部在2015-2016賽季英超聯賽結束時所有英超聯賽球隊受傷最少。
AI接管人類判斷自動機器學習：提供在競爭中獲勝的力量專業體育是體育場內外的激烈競爭。
很少有競爭優勢可以產生重大影響，這甚至可能導致獲勝和初步輟學之間的差異。
為了讓今天的體育特許經營團隊在最佳條件下進行戰斗，我們需要使用AI自動化并加速競爭的各個方面
。通過這樣做你可以：無論是性能，以在未來的變化行動的最大投的投手加強玩家，是否拋出一個滑塊，
或者控球后衛命中一個3分球時，向左移動，如果環發生的事是發現了什么
。這是自動機器學習和預測建模的強大功能。每個玩家都有傾向，可以將其作為歷史數據點進行收集和分析
，并可用于將來的預測。了解對手做了什么是最大化運動員表現的最好方法，有時可以分開勝利或失敗。
提供的優勢，在競爭中取勝：增長預測有價值的數據整合潛在的好處，以防止有前途的球員和受傷的
預測改進的自動機器學習提高運營效率
職業體育是體育場內外的激烈競爭。很少有競爭優勢可以產生重大影響，這甚至可能導致獲勝和
初步輟學之間的差異。為了讓今天的體育特許經營團隊在最佳條件下進行戰斗，
我們需要使用AI自動化并加速競爭的各個方面。通過這樣做你可以：無論是性能，
以在未來的變化行動的最大投的投手加強玩家，是否拋出一個滑塊，或者控球后衛命中一個3分球時
，向左移動，如果環發生的事是發現了什么。這是自動機器學習和預測建模的強大功能。
每個玩家都有傾向，可以將其作為歷史數據點進行收集和分析，并可用于將來的預測
。了解對手做了什么是最大化運動員表現的最好方法，有時可以分開勝利或失敗
。預測和預防傷害預期運動員的預測性增長預測性有價值的數據整合增加潛在的利潤提高運營效率
在日本，大型的體育賽事，如東京奧運會和殘奧會的橄欖球世界杯和東京奧運會繼續進行
，技術引進到這項運動，越來越多的人特別是預計需要AI的優勢。分析運動×AI的可能性，
不僅限于球員訓練和球隊戰術。 VAR，視頻判斷）以人工智能為中心的體育數據和技術的演變，
來自世界各地的體育娛樂創作。
2020年東京●交通便利化/項目管理失去TOKYO AI的交通！享受到2020年東京的游客，
實現智能利用復雜的交通網絡，安全，順暢地轉移玩家。
例如，東京國際論壇是舉重有樂町的階段如果列車，它是從東京步行距離內，如6站。
即使您住在東京，選擇從您到達會場的最佳路線也會丟失。即使是來自海外的訪客....
我們的使命是通過豐富可以方便移動的路線搜索應用程序和每個場地的信息，
使游客對活動感到舒適。 “在東京的運動方便舒適”
人工智能（AI）利用交通信息/ PM，桌面建筑市場條件，天氣，個人喜好等
大數據計算合理的價格。它的目的是增加上座率，但同時有一個意見，如使措施門票
詐騙昂貴轉售，或比人氣卡的必要價格已經變得更高，預售票比今天的高門票還存在許多挑戰
，例如它可能會很高。橫濱FM宣布AI為所有座位實施“票價變更制度”
NTT DoCoMo公司，在交互式AI服務平臺“自然的對話平臺”，已經開發出了可以根據
比賽的情況改變功能的對話。該功能包括兩種技術。一種是集中管理不斷變化的游戲情境的技術
，這種情況會實時變化并在對話中反映出來。得分情況，每名球員芽，如明確數量，
以獲取有關實時游戲進度的信息的數量，可以用來與用戶交互。
Python，Tensorflow（軟件庫），C ++
Node.js（異步事件驅動的JavaScript環境）
wxPython（GUI創建工具），YOLO（實時對象識別）
Darknet（神經網絡環境），Keras（神經網絡庫）
OpenCV（圖像處理庫），Docker（虛擬化），R
pytorch（深度學習框架），Jupyter（數據分析工具）
ROS（機器人操作系統）
Anaconda（數據科學包）
MobileNet（移動應用的神經網絡）
Gazebo（模擬器），mapviz（2D數據的可視化）
GAN（敵對發電網絡），htk（用于語音的HMM學習工具）
Julius（語音識別引擎），sequitur g 2 p（grapheme音素轉換）
Picogw（家庭網關應用程序）
echonet-lite（實現智能住宅的通信協議）
MoekadenRoom（虛擬智能屋）
GitHub（開發平臺），ONNX（開放格式）
注解，CNTK（微軟的深度學習庫）
Raspberry Pi，Orange Pi Zero Plus，GPU（算術單元）
Arduino（AVR微電腦），FPGA（半導體IC）
Movidius（深度學習開發工具）
NEC體育觀察和IT之間的關系正在觀看體育場的現場觀看和通過電視等觀看
NTT數據訓練系統采用VR頭戴式顯示器
大數據和人工智能活躍于美國職業體育事業NBA的進步除了“勝利”如何使用：場地調度
突破存在的數據驅動利用人工智能技術措施，如預測模型，并與機器學習先進的圖像分析日益
重要的橫濱DeNA海灣之星的因素是徹底的數據利用率。
在游戲視頻數據分析中，有各種分析目標，如投球形式，擊球形式，防守，跑壘等。
它是充分利用IT服務的“智能體育場”。例如，在運動場上，在德國曼海姆，在舞臺上如建立
風機應用的喜歡縮短安裝和風扇，高密度Wi-Fi天線玩家的距離，它已進行了IT投資，提高生觀賞質量。
即使在日本，松下也使用IT，以便觀眾可以享受觀看作為體育場設備解決方案的一部分。
更具體地說，在數字標牌，多角度攝像頭的視頻，如實時分布，或者是在一個位置遠離賽場，
或戲劇甚至離開或錯過現場提供了可以毫無問題享受的解決方案。
大阪下一代AI體育媒體發展！可以一起收集體育輸贏預測數據的機器學習工程師
Fujitsu Limited，Fujitsu，積極利用物聯網?AI為體育，從橫濱市和慶應義塾大學入手
，要利用物聯網?大數據?AI的優勢，推動工業應用和新業務創造，橫濱是在2017年推出的
“I?TOP橫濱”，“運動數據的未來設計的體育計劃領域的實踐在實驗室”，由橫濱市的學生和市民
，通過舉辦研討會和對話與橫濱的公司和組織參與這項運動創造的利用率具體想法的運動體驗產生的運動數據
，繼續以證明。
這使得可以利用運動數據的有效，預防和傷害，培訓技術建設，改善運動的機會，
并通過公司和組織的合作目標和新業務創造。
近年來，有各種傳感器的高性能和小型化，同時將能夠收集有關體育調節和性能，
以及優秀運動員的人運動數據。
然而，技能和知識，根據限制他們的運動數據的目的妥善收集，
環境也還沒有完全具備存儲和分析方便，安全的情況。
在“體育數據未來設計實驗室”，這和環境改善，通過提供地方去想的運動數據利用對未來的憧憬，當我們在橫濱體育的目標是產業活力和新業務創造直到2021三月那里。
體育數據利用的圖像如下。
團隊運動的實際例子：通過圖像分析，并與AI定位數據協作，提供了可檢查團隊運動的運動以簡單的方式，以激活對戰略通信之間的團隊的環境。例如利用個人：練習和比賽，通過不斷獲取和存儲數據，如一天到一天光鍛煉，掌握國家和球隊和球員的變化，建設和培訓方法，針對個人，體育確保實施者本人可以從數據中得到注意
從SB Hawks數據分析有效防御和運行基礎的AI
從行政到零售，現在在各個領域都有很大影響力的IT技術。它在體育界也變得相似。 AI和VR，大數據和IT基礎設施，如無線網絡連接，現在是從改善的球員的表現來看了看球迷，已經開始深入參與體育的世界。
唐氏機器人，人工智能的出路是在世界上日本女子谷落后錄制理由戲已經習慣了“IT強人”，
并分析由AI已經司空見慣一樣，是新的運動本身它也很有吸引力?？票认矚g找回來打已在
“AI編輯過的視頻，它也被SNS共享被加工成閃耀瞬間的視頻，如果這樣的享受固定，
原本五人制足球和足球
我想比以前的人更多地踢球?！霸谶@段時間的努力”過后，我希望如此，
是回頭看日本發揮在球場上的視頻。領導人或杠桿作用，以提高團隊的力量，
或分享不來爺爺奶奶看到游戲的孫子，滿足用戶，增加和競爭群體的等級提升的需求，
也導致足球文化的固定，日本的足球看起來像它可以說是“最先進的世界?！?br /> 這種可能性當被問及進一步隱藏我覺得這是技術“”分析AI”，但有一個復雜和困難的圖像，
NTTDoCoMo公司給我任何人都易于使用的技術，您可以在未來的發展預期“頂級槍支項目的努力
將從現在開始繼續，直到我們決定通過人工智能改變日本足球。
它期望AI和VR AI的自動圖像識別功能。如果您可以使用跟蹤技術自動輸入玩家的游戲
分析師將能夠花更多時間分析它們。
作為類似的系統，跟蹤系統實際上用于足球和橄欖球。然而，
如排球和籃球“高度信息的應用在尚未應用的應用中仍然很重要”。 AI非常期待。
我對VR的期望是圖像培訓的成功。通常只有有限的實際生產機會才能體驗到您在鍛煉時
通常無法體驗的高度和速度。通過使用VR和自由視點視頻，只要看對方球隊中的觀點你
是球場上的球員的角度的運動，它就能像對手運動的旋轉和在任何地方投放。
例如，在職業棒球中，NTT DATA在16年內開發了一種使用VR頭戴式顯示器的訓練系統。
通過球投手扔，因為它可以包含的視圖虛擬體驗連擊點，在東北樂天金鷹都可以。
17歲以上如火如荼。
大數據和AI是在美國職業體育的商業NBA誰是活躍的“勝利”比使用方法等先進：
會場調度監測手表在觀眾期待體育的經驗，如VR是用眼睛TV或PC的現實，智能手機這是VR技術。
利用VR在您面前傳播360度全景圖像，您可以像參加體育一樣觀看體育比賽。
在2016年里約熱內盧奧運會上，NBC是美國三大網絡之一，目前正與三星合作推出VR視頻。
MLB稱為在美國，NFL（美式足球）四大職業體育，有NHL（冰球）和NBA（籃球）。
作為NBA任何的“點球成金”的上述例子中，作為一個組織，分析各種數據，
才能贏得對手的大數據，但我們攜帶下降到戰術，在NBA進一步操作的票房，各
我們正在使用大數據來安排團隊場地。
在NBA，有30支球隊在本賽季的6個月內爭奪勝利或失敗，但總比賽數量可能是1,230場。
此外，用于游戲的每個團隊的場地不僅用于這個NBA比賽，還用于其他體育比賽，音樂會和活動。
由于每個時間表每年都不同，確保比賽場地是一項非常困難的任務。
當然天氣情況隨著每天早晨的變化而變化，運輸方式也相應變化，
因此NBA方面需要及時更新信息和改變安排?，F在，僅憑人們的力量，場地的安排變得更加困難。
此外，利用大數據的深度游戲場地的時間表對于在公平的環境中戰斗的團隊來說也很重要
。牽線搭橋，調度，如在決策和安排比賽場館的比賽中，球隊在公平條件下的最高性能，
以取悅觀眾，導致增加導致在一段長時間的票房收入。
美國是球隊的一個巨大的，移動的距離越長，也從一個事實，即時間差也與隔地這樣的例外，
因為夏威夷那里疲勞及氣候的差異游戲最大的在東部和西部海岸，兩隊的條件3小時內由于移動等。
做同樣的事情會特別困難。然而，通過數據的力量，新的“公平”被帶到體育事業。巨大的資金運動的專業運動，從而使上述所有的觀眾都能享受到最，為了得到基于在NBA正在推進球員，調度和數據分析的最佳性能。
大數據和人工智能
橫濱DeNA Baystars躍進的因素是徹底的數據利用
其中數據的類型和量將要迅速增加的詳細數據，田徑運動員（高性能彈道測量裝置）的傳感器數據，
諸如，例如游戲圖像的數據，比賽結果，數據分析有年復雜年后。從基于臨時驗證的數據分析到目前為止，
利用AI技術的數據驅動措施的重要性，例如通過機器學習和高級圖像分析的預測模型正在增加。
在游戲視頻數據分析中，有各種分析目標，如投球形式，擊球形式，防守，跑壘等。近年來，
人們已經注意到姿勢估計技術的使用，但是不可能獲得能夠經得起實際使用的精度。
AI計算機視覺研發工程師正致力于研究和開發與個人視頻分析要求相對應的圖像分析。此外，
如分析視頻數據和養路數據的球員，音，疲勞和關系（受傷的可能性），數據科學家將分析的性能
一個巨大的輸入數據已經建立了一個機器學習模型我會的。在構建對應于有限游戲結果中的大量變量
的預測模型之后，驗證和解釋有效性是非常困難的任務。
推進AI使用最重要的是產生解決工作現場問題的輸出。在橫濱DeNA海灣之星，與有分析師的專業單位，
以促進數據分析，幫助球隊加強，我們把一天的日常業務分析。在DeNA公司的AI系統的一部分
，與分析師的橫濱DeNA海灣之星，從數據分析的問題，實際的分析設計一起，
最多報告和核實的密切合作進行，通過轉動PDCA循環重復多次，實際我們正在產生積極的產出。
在DeNA的，除了橫濱DeNA海灣之星，橫濱DeNA的跑步俱樂部，我們正在開發一些體育企業
，如川崎勇敢桑德斯。在未來，我們也積極考慮電子競技項目的舉措。在AI系統，開發人工智能技術
，以支持一個強大的運動隊，真正的操作訣竅繼續預應力和部署，我們認為，
如果可以增加DeNA公司的整個體育事業的活動。

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