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发表时间：2023-04-24 23:19:36

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AI下载

于红红 yuhonghong 更新于 2020-09-30 09:50:01

资料价格： 2147483647 职币 (1元=100职币)

文件类型：pdf

资料大小：1480KB

行业：IT

职业：IT

标签： IT

资料介绍

ERP (SAP, O racle , 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: [email protected] , [email protected] Mobile: (81)09087479395

Skype:yuhonghong, Wechat:yuhonghong7035

Permission to Work(Visa) Japanese National/Permanent Residence

Current Job Current Annual Income

Position: Technical Director/Manager Y early S alary : JPY57,851,239 CNY ￥ 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 ￥ 40 x10K

Industry: Computers,Software Target Salary : JPY 4,132,231 CNY ￥ >250,000 Month

http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/foresight/index.html 10000 Employees First Class Company Job Type: Full-tim e ( 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 Manage r /Supervisor CTO/CIO

IT Technology Director

Duty Time immediately Job Type: Full-tim e ( 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 sch ERP (SAP, O racle , 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: [email protected] , [email protected] Mobile: (81)09087479395

Skype:yuhonghong, Wechat:yuhonghong7035

Permission to Work(Visa) Japanese National/Permanent Residence

Current Job Current Annual Income

Position: Technical Director/Manager Y early S alary : JPY57,851,239 CNY ￥ 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 ￥ 40 x10K

Industry: Computers,Software Target Salary : JPY 4,132,231 CNY ￥ >250,000 Month

http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/foresight/index.html 10000 Employees First Class Company Job Type: Full-tim e ( 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 Manage r /Supervisor CTO/CIO

IT Technology Director

Duty Time immediately Job Type: Full-tim e ( 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

资源目录树

熟悉车规级嵌入式架构（百度、Momenta、图森等头部公司）熟悉模式识别、机器视觉、深度学习、路径搜索等人工智能技术。熟悉C/C++、Python语言，Matlab、Qt、ROS等开发工具，Linux或QNX开发环境有作为主要负责人的自动驾驶系统产品开发经验。熟悉适用于自动驾驶的高精度地图元素类型和精度要求，掌握激光点云滤波、地图特征提取、地图构建等算法熟悉C/C++等语言，OpenCL、PCL等开发工具，Linux或QNX开发环境熟悉卫星导航、差分定位、惯性导航等基础原理，熟练使用主流组合导航系统，掌握移动物体轨迹推算相关的算法。熟悉C/C++等语言，Matlab、Qt、ROS等开发工具，Linux或QNX开发。负责车端和基站端组合导航系统的选型、部署标定和测试负责组合导航系统的数据解析，车辆轨迹推算算法、导航定位融合算法的开发和测试.在自动驾驶、ADAS领域至少12年以上工作经验，有LKS、ACC等产品开发经验，熟悉车辆转向、驱动、制动和悬架等系统工作机理，掌握预瞄跟踪、PID、模糊控制、MPC等常用车辆运动控制算法，并能够根据车辆动力学特性进行算法优化设计熟悉C/C++等语言，Matlab、Prescan、CodeWarrior等开发工具负责自动驾驶车辆纵向和横向运动控制算法的开发和测试。负责线控车辆底盘执行器的接口对接和性能测试负责基于行为决策任务的自动驾驶车辆动态行驶轨迹规划算法的开发和测试熟悉车辆动力学，掌握自主泊车、变道超车、U-turn等场景的常用轨迹规划算法。包括传统统计/机器学习模型（逻辑回归、打分卡、SVM、随机森林等分类器以及各类评估方法），深度学习模型（RNN/LSTM/GRU、CNN、RL、迁移学习等），图模型（标签传播、knowledge graph）等深入了解不同类型企业的业务模式。熟悉C/C++等语言，Matlab、Prescan、Qt、ROS等开发工具，Linux或QNX开发环境负责毫米波雷达、视觉传感器标定、数据采集、数据解析负责多源信息融合算法的开发和测试熟悉毫米波雷达、视觉传感器检测原理，掌握多源传感器目标融合和跟踪等相关算法熟悉C/C++等语言，Matlab、Qt、ROS等开发工具，Linux或QNX开发环境负责多线激光雷达的标定和数据采集负责多线激光雷达相关算法的开发和测试熟悉多线激光雷达点云处理、点云滤波、分割、特征提取等算法掌握目标物检测、识别、跟踪等相关算法。熟悉C/C++等语言，Matlab、Qt、ROS等开发工具，Linux或QNX开发环境机器学习/数据挖掘等AI相关的算法研发；算法相关的代码库、工具库的封装和发布；AI相关算法的性能优化、工程环境部署；参与搭建和实现分布式深度学习集群。熟练掌握机器学习相关的理论知识和实践技能；熟悉CNN、RNN、LSTM等典型深度学习模型的使用场景和使用方法；熟悉TensorFlow、Caffe、MXNet等主流深度学习框架中的多种；拥有扎实的数学和编程功力。熟悉基本的机器学习算法，了解机器学习在典型行业的应用模式。有开发经验熟悉大数据相关知识，熟悉数据在客户应用系统中的流向以及加工方式，有大数据平台HD/Hbase/Hive等基本组件配置能力。具有独立分析客户需求、设计解决方案的能力，并且有完整项目实施经验。擅长沟通，有能力协调解决团队合作、外部合作中遇到的各类问题。负责公司相关业务、产品和服务的后端开发和维护。
项目职责：
1. 全面负责人工智能/智慧经营业务板块的运营和管理和SAP导入项目的咨询顾问/PM
2. 围绕公司战略规划与目标，制定公司人工智能/智慧战略目标并落实执行，SAP实施
3. 建立平台团队组织体系、业务体系及人员搭建，负责平台团队的管理建设与运营
4. 根据公司的目标要求，制定本业务板块业绩目标及经营发展方案，实现集团的经营管理目标
5. 结合公司与市场的各项资源，制定具体运营规划、发展战略、组织架构和业务模式、进行资源整合策略、成长扩张策略、价格策略等
6. 确定和不断优化智能物联平台业务模式及技术研究实施、技术应用，整合内、外部资源
7. 负责与沟通本业务板块经营发展和计划的执行情况，资金运用情况和盈亏情况
8. 每周填写工作周报，及时提交领导审批
9. 每月制定并编写《月工作计划》并在规定时间节点提交领导审批

20年左右ERP咨询顾问实施经验有SAP(FI/CO、MM、SD、PP、BW、BI SAP HANA)等模块经验
有SAP R/3 (Basis)，SAP R/3 (ASAP)，SAP R/3(在庫/購買管理)
SAP R/3 (管理会計)，SAP R/3 (財務管理)，SAP R/3 (生産管理) ,SAP R/3 BI认证咨询顾问
云技术大数据区块链精通AI人工智能领域人工智能、深度学习、机器学习方法与应用；自然语言处理，自动问答，人机对话系统，情感分析，社交数据挖掘技术专家经验15年以上
人工智能/智能驾驶/AI+Fintech&区块链/未来医疗/网络安全AR/VR机器人开发者智能硬件/物联网/GAIR经验
15年以上嵌入软件开发经验，嵌入式软件开发(Linux/单片机/PLC/DSP…)10年以上。
手机设计和汽车设计電子制御系统電気回路設計经验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咨询顾问经验20年以上以及外企财务经理经验IFRS国际会计基准*咨询顾问经验18年以上。
项目管理经验丰富 25年以上等

与剑桥大学合作计算机视觉、机器学习、人工智能、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、语音识别等领域的计算机科学、数学、统计学A人工智能专家谷歌、微软、亚马逊、facebook、netflix，苹果日本丰田公司
参与过人工智能系统的设计和开发工应用Deep Learning技术，针对语音、视频、图像、文本等富媒体数据
进行建模分析，为相关产品提供.智能化支持，推动业务发展负责Deep Learning领域前沿算法及框架跟踪，
搭建面向企业级应用的大规模Deep Learning计算平台熟悉 CNN 等典型深度学习模型的使用场景和使用方法；
熟悉ResNet、MobileNet 等常用网络结构9. 在图像分类、图像分割、物体识别等相关领域有实践经验；
熟悉 TensorFlow、Caffe、MXNet 等主流深度学习框架中的一种或多种；有论文发表在相关领域
，如 ICIP、ICCV、CVPR、ECCV、SIGGRAPH 等对云计算和云端服务器管理有10年
以上的经验、熟悉阿里云、AWS、Azure、GCP 等; 熟悉C/C++/Python/Java 熟悉计算机网络相关知识、
并有扎实的爬虫项目实际经验、爬虫架构工具如 scrapy、 selenium、 beautiful soup 有了解;熟悉
Hadoop 生态圈及其他大数据技术、如 Spark、 HDFS、Hive、Impala、ElasticSearch、 Cassandra、Kafka
等对自然语言处理 (NLP) 工具与组件经验10年熟悉如Hadoop、Spark、Caffe、Tensorflow等开源工具，
有实际开发经验精通Java/Python/C++熟悉网络编程、多线程、分布式（Hadoop/Hive/Storm）
10年以上实践经验

熟练掌握以太坊/比特币/区块链的原理、机制和相关加密算法者优先熟悉各种数据结构和算法，对密码学，
安全协议和加密算法有研究；熟悉区块链领域，能熟练运用区块链领域各项技术；掌握分布式、高性能、
高可用、高并发的网络编程及代码调优技术；了解IPFS,DAPP等去中心化应用实现机制和运行原理.
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 等大规模分布式计算平台的使用和并行算法的开发经验；
使用过持续集成部署相关工具，关键词：jenkins ansible ci cd gocd gitlab saltstack buildbot
drone concourse对容器、虚拟化有较深经验，关键词: docker kubernetes k8s xen

面向日本银行国库系统提案深度熟悉如下大数据技术的运维和优化：Hadoop, HDFS/MapReduce, HBase,
Hive/Pigand Cascading, Avro／Parquet 格式，Impala, Spark/SparkQL，图像数据库，全文检索
（SOLR／ElasticSearch）。深度熟悉Ansible，Chef 或者Puppet 配置管理工具，
具有同时管理不少于100台物理或虚拟服务器的经验。深度了解云计算平台IaaS/PaaS/SaaS(AWS/Azure
)及其命令行操作深度熟悉企业级目录服务和大数据集成技术和具体操作：基于ActiveDirectory
＋ Kerberos 验证、授权和安全监控深度理解Docker Container 技术背景
和应用场合深度理解数据格式模型(Data Governance)、数据朔源(Data Lineage)、主数据、
元数据(MasterData/Metadata)管理。团队软件开发经验：git／Github/GibLab,CI(Jenkins)
深度学习(DL) /人工智能(AI)数据集标注工具、图像语料数据库人工智能的四个核心能力是语音、图像、
自然语言理解和用户画像图像算法良好的逻辑思维能力能够从海量数据中发现有价值的规律
良好的 SQL 语句功底、熟悉 Python，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 * 善于分析业务、
能将复杂的业务需求转化为数据 /数学模型，对大数据处理和分析工作有热情 * 熟悉大规模数据挖掘、
机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术
20年以上大数据模型建设工作经验熟悉神经网络、深度学习原理并能使用常用的大数据分析平台和
工具（ python，R，SAS）； * 、对互联网用户数据获取有相关工作经验
对于互联网数据风控与建模技术有专研者优先。熟悉使用 Hadoop，Storm，Spark，HBase 等大数据技术平台，
有大规模数据日志处理经验。熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理，图像处理等相关技术和算法；
具备金融风控，互联网反作弊，图像和文本处理，精准营销，推荐系统等相关产品工作经验人工智能与
大数据无人驾驶深度强化学习自然语言处理基于文本的图像合成等方面的项目将重点围绕人工智能、
大数据以及AR/VR、ADAS、⽆⼈机、机器人、IOT、航空航天等科技领域
人工智能由三大要素驱动：数据、算法、算力。通过积累下的海量数据，在 GPU 等高性能芯片支持下，
深度学习可以挖掘数据价值，获得超过人类识别精度的算法，进而实现深度学习部分商业化应用，
让人工智能不再局限于学术研究层面计算机视觉、机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、
语音识别/合成等领域机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器翻译、语音识别/合成等人工智能领域
全球领先企业的25年工作经验；
精通编程语言， Java、C/C++、C#、Python等；在计算机科学顶级会议和期刊如NIPS、ICML、COLT、
CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、UAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV、JMLR、AIJ等发表过论文
，有深度学习学术工程项目经验10年以上熟悉人工智能相关的算法和理论，
特别是神经网络、深度学习、增强学习及迁移学习等。
熟悉SAS, R, Python, Spark SQL, Spark ML等数据分析工具和语言。
有LR/GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM/LDA/DNN/CNN/RNN的研究背景，熟练掌握CUDA编程；
熟练掌握Python/Matlab/C++等利用自主知识产权的深度学习架构、机器视觉、生物智能识别
等人工智能算法、无媒介支付等核心技术，在自动驾驶、智能机器人、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，军工等领域都有深入布局，
居行业领导地位。人工智能应用于制造业（机器人，优化）交通，生物保健，
沟通，机器学习模拟，边缘设备，网络，高性能计算，产品开发（普通），产品开发（视觉检测解决方案）
人机交互（HCI，HRI）
ＡＩ项目案例

银行，医疗保健，保险业，金融科技，制造业，零售业，市场营销，体育分析

由AI人工智能评估系统与生物采集设备构成，自主研发的。进行精神类疾病和认知问题评估时，
解决方案是通过如VR等技术要求患者执行特定任务，过程中由系统采集用户的生理数据，
采用特定的人工智能算法，由系统给出数据分析与判定，作为辅助诊断状态的量化证据。
人工智能评估系统与生物采集设备并不局限于单一疾病种类，仅支撑某一类精神疾病或心理问题，
他们所构建的是一个可扩展的算法平台。在此平台基础上，能够针对多种精神类疾病与认知问题进行算法开发
，并进一步形成不同的产品。平台基础上开发出了毒瘾渴求评估系统，并成功利用同一AI算法平台
拓展到抑郁辅助诊断评估。抑郁辅助诊断评估亦已达到99%准确度，如自闭症、精神分裂、老年痴呆、
暴力倾向、自杀危机等问题的研究和产品开发。

AI建议发型和服装“Beauty JOYON诊断系统”案例。分类，如平衡和骨骼的脸AI刚刚拍摄的整个身体
与相机相比，大约有一千价值的数据，将建议最适合的发型和衣服。被开发，在该公司，
经营如在冈山市美容美发已被告知理发店等地点。在诊断结果的基础
零售商AI工具的商店分析
访问16，000日元/访客号码和可视化的指挥数据。通过利用AI实现不依赖经验和直觉的零售管理
Tableau合格的相关数据科学家和开发人员将致力于学习和利用最先进的AI技术
最终用户喜欢（分销和零售，厂家主）提出的直接服务，系统操作设计，程序规范设计
，要怎么在总掌握使用支持充电面的特点，从服务的运动（手脸认证加alpha我们将提供行动数据）
。具体而言，零售，实体店销售增长（销售数据分析，属性与停留时间的热图过滤器）
制造行业的服务性行业，质量和生产率提高的实时过程分析不（经质检AI）产生故障
，真实行为数据分析服务等转换所有行业人的行为
体育AI车载系统开发的基础设施等某些游戏设计•电子竞技的商业项目，政府机构基础设施建设和大公司。
AI•VR•世界大数据，东芝，日立，松下，NEC（NEC）如体育AI项目
富士胶片先进的技术，即使在战争形势的分析•AR Tsukai在AI新的竞争是体育
，利用AI对VAR东京2020●运输便利/项目Nakuse从管理TOKYO AI交通信息/ PM拥堵，
根据桌上的构建AI“门票价格人工智能分析项目可以从波动的SB Hawks数据中获得有效的防御和运行基础
NEC体育观看与IT之间的关系与体育场的现场观看和通过电视等观看AI项目有关
训练系统AI案例使用NTT DATA头戴式VR显示器
大数据和AI是在“胜利”积极的美国职业体育的商业NBA进步比使用其他方法：
会场调度项目的NTT DoCoMo，AI的互动服务平台
横滨DeNA Baystars跃进的因素是彻底的数据利用AI情况
利用AI技术的数据驱动措施的重要性，例如机器学习和高级图像分析的预测模型正在增加。
在游戏视频数据分析中，有各种分析目标，如投球形式，击球形式，防守，跑垒等。
它是充分利用IT服务的“智能体育场”。例如，在运动场上，在德国曼海姆，
在舞台上如建立风机应用的喜欢缩短安装和风扇，高密度Wi-Fi天线玩家的距离，
它已进行了IT投资，提高生观赏质量。
松下案例
松下使用IT，以便观众可以欣赏作为体育场设备解决方案的一部分。更具体地说，
在数字标牌，多角度摄像头的视频，如实时分布，或者是在一个位置远离赛场，
或戏剧甚至离开或错过现场提供了可以毫无问题享受的解决方案。
大阪下一代AI体育媒体发展！机器学习工程师富士通株式会社AI项目，
使聚集在一起的结果预期的数据的运动，富士通，积极利用物联网•AI在体育，
横滨市和庆应义塾和AI项目的项目启动
，要利用物联网•大数据•AI的优势，推动工业应用和新业务创造，
横滨是在2017年推出的“I•TOP横滨”，“运动数据的未来设计的体育计划领域的实践在实验室”
，由横滨市的学生和市民，通过举办研讨会和对话与横滨的公司和组织参与这项运动创造的利用率
具体想法的运动体验产生的运动数据，继续展示给玩家，赞助商，观众，球迷，如果Fukamere
对客户的理解，你可以赢得现场，屏幕，并在世界舞台上。通过利用SAP软件推广的合理化和
客户数据和操作，玩家与团队绩效的改进分析，场地简单的管理，如收入实现最大化的“可视化”
。智能手机应用程序，网站开发的游戏开发领先的公司•AI，VR系统开发的AI棒球A
I自动确定的职业棒球运动员的脸。在这个过程中实现〜AI几分钟一场比赛3000张照片的
微软是富士的形象工程，先进的技术，即使在战争形势分析•在AI AR Tsukai新的竞争的运动
，对于VAR使用AI的是如何可能我会考虑是否有性行为。
该VAR，是助理裁判对于比赛的重要决定是做由视频监控在一个单独的房间，
以“协助”的决定的系统。基本系统是利用技术来防止虚假指控。具体方法
，暂停的手势表示正方形显示器用双手如果裁判出现了一个微妙的决定了比赛。
如果裁判和助理裁判是需要通过无线裁判取得联系，即使没有误判确保视频，并下定决心，
决定是否合理。这一系列流程称为“审查”。这是AI足球模拟与AI（人工智能）预测
世界上第一个足球比赛的预测。我们挑战使用我们独立开发的AI重现足球比赛。基于模拟，
我们将预测比赛的结果，如J League。团队和卡流向AI实际上是发挥每个球员的比赛日程的100倍
，闘率，如点的数量，预测比赛结果。胜负当然是反击。边路进攻，在进入关键区域，
如可变系统积聚，每场比赛和容易的兼容性，以确定分数战局不仅是战牌，天气，主客场，
在TOTO预测，如近期的每个球员的表现配备必要的仪表板功能。 AI还预测了湍流指数
，例如巨型杀戮的发生概率以及对输赢的预测。我们将继续研究和开发利用各种足球大数据
进行预测所需的仪表板。要定位一个橄榄球比赛视频通过一个单一的相机拍摄，并在获取玩家的位置
，并通过使用图像处理和深度学习，一个系统的橄榄球东芝的战术分析所需的主要打法
自动分类球共同开发。检测使用深度学习视频球员和球，同时跟踪，执行视图和地面相机
领域的联想，让场上球员，球坐标。而且，我们正在进行游戏的自动分类，例如传球，混乱，
踢球等，其特点是位置关系和运动。这使得团队分析师可以在比赛后使用自动分类的统计信息，
专注于更复杂的战术分析。决策支持系统的基础上，客观的观察和数据分析测定，
进行计分实现了“机器人裁判员”，但我认为事实是，只有在目前的情况下，仍然在一个位置，
“支持”的决定我会的。我认为，在技术上也有已经上市的自动化竞争，
而是完全为离开决定的机器，还确定一面，也侧面看，我觉得这个地方如尚未接受莫名其妙。
这同样适用于战术分析，目前的情况也是在以前的橄榄球情况下，尽可能迅速地提供统计数据分析
，为后续的详细的战术分析和具体的战略规划，是一个专家分析这是工作。如果积累了大量游戏的数据，
那么实现AI提出新策略在技术上是可行的。拥有聪明的AI技术的团队总能赢得这样的时间。
就个人而言，充分利用由AI提供的各种分析数据，使人类创造力的高智力活动的合作关系，
比如是我认为理想的。 Rugby的Waseda Racing游戏每年都是一场伟大的战斗，非常令人兴奋
。每一年，但我去观看，时代的变化，它们改变着人们，庆应义塾，橄榄球的早稻田戏剧传统
风格会觉得继续继承。数据同时有效地利用数据，最后到Takabura的谁的发挥玩家的感情，
这是毫无疑问的是，行为是无关什么是AI。无论如何，技术创新经常发生在奥运会和世界杯
等大型活动中。东京或者总是要有点不同的未来的眼光注视着体育AI是在奥运会上任何新技术
提高了竞技体育的利用。不断发展的球员，监理，技术ICT×体育裁判的基础，无论是否存
在数据减少的/可视化AI走运动状态，基础设施运营的优势，球队在体育领域发挥了“
利用信息和通信技术的播放器的全部数据它仍然是/可见的。通过这个数据减少渗透，
现在可以大量堆积的各种数据，这些并通过多方面的分析，提高了游戏的准确性，活动，
或瞄准策略增强了认真的。
用ICT支持运动员的技能提高首先，作为一个熟悉的地方，支持运动员的技能提高。
如果玩家可视化传感器和图像处理的运动，成为作为运动操作可被精确地和直观地掌握，
容易地找到校正点。
代表性示例是检查针对高尔夫球的挥杆动作的形式。也可采取在相机中的高尔夫挥杆的状态的
，但可以考虑诸如客观不良习惯，或用传感器，是或显示所捕获的图像的图像处理，
以更精确的体的移动分析变得容易，并且使高级人员或教练很容易指出要纠正的要点。
此外，在重复练习以更正指出的部分后再次检查表单时，使其可见是很有用的。
不仅形式，竞争本身的数据缩减/可视化的大局，也开始尝试要学习的技能来赢得比赛。
例如，日本风帆协会2017年的夏天，富士通，与青金石半导体合作，共进行的帆板帆船选手的技能为
目的而开展物联网示范实验。
在这种示范，装配有能够记录的GPS信息和传感器信息LAPIS半导体公司开发同时航行帆板的装置中，
分析了富士通云服务收集的数据，在3D模型和图形帆的运动它实现了可视化。
由于可以把握销售操作数据，玩家将检查销售业务，并在3D模型和数值顶级球员的买卖操作之间的差异，
但不能够验证自己的帆船改善。
对手的战术分析
在战斗型职业体育中，它被用作分析对手战术的基本数据。网球，排球，在竞技体育如足球，
尽可能提高他们的技能，以评估对方的战术，是自己组装的战术响应这将是赢得比赛的重要因素。
要分析对手对比赛前玩的游戏数据，准备打战术，如含有的球员的特点，已在业余体育常规进行。
先进试图收集实时的比赛中玩游戏数据，教练将分析从收集的数据中比赛的情况，
有传达战术更有效的玩家发现，并在比赛中的承诺。
例如，女性是WTA（女子网球协会）的职业网球运动协会又推出了比赛期间教练被称为“球场上的教练”
，它可以指示玩家在游戏过程中进入了法庭，并设置一个系统。
教练是一个终端通过在游戏中使用数据，您可以向玩家解释“为什么他们处于劣势”并指示纠正策略。
有消息称，随着越来越多的球员相互竞争，他们会更加有趣地竞争战术。
运动员的状态管理
在团体比赛型专业运动场，帮助球员管理状态的活动正在蔓延。职业体育队的比赛类型，
高年薪的现役球员是团队性能显著的影响，保护球员不受伤害，可以缩短退休期间因伤病可以
说是至高无上的命题。

例如，莱斯特城队的英超联赛中，采用了多种传感器，如GPS和加速度计，以准确掌握负载的消费方式
，在游戏中玩家玩家GPS设备软件的职业橄榄球队我戴着它。
当穿这种游戏中，总行驶距离，行驶的距离以最快的速度，加速度，因为移动数据
，比如减速可以被收集为每个玩家，并与伤害的发生核对这些数据，可以精确地掌握负荷情况
，运动类型和每个运动员的伤害之间的相关性。
这种分析，因为每个玩家都可以被看作是有可能的状态伤害，管理精细的身体状况为每个玩家，
就可以减少伤害的发生休息的球员疲劳积累。
事实上，莱斯特城足球俱乐部在2015-2016赛季英超联赛结束时所有英超联赛球队受伤最少。
AI接管人类判断自动机器学习：提供在竞争中获胜的力量专业体育是体育场内外的激烈竞争。
很少有竞争优势可以产生重大影响，这甚至可能导致获胜和初步辍学之间的差异。
为了让今天的体育特许经营团队在最佳条件下进行战斗，我们需要使用AI自动化并加速竞争的各个方面
。通过这样做你可以：无论是性能，以在未来的变化行动的最大投的投手加强玩家，是否抛出一个滑块，
或者控球后卫命中一个3分球时，向左移动，如果环发生的事是发现了什么
。这是自动机器学习和预测建模的强大功能。每个玩家都有倾向，可以将其作为历史数据点进行收集和分析
，并可用于将来的预测。了解对手做了什么是最大化运动员表现的最好方法，有时可以分开胜利或失败。
提供的优势，在竞争中取胜：增长预测有价值的数据整合潜在的好处，以防止有前途的球员和受伤的
预测改进的自动机器学习提高运营效率
职业体育是体育场内外的激烈竞争。很少有竞争优势可以产生重大影响，这甚至可能导致获胜和
初步辍学之间的差异。为了让今天的体育特许经营团队在最佳条件下进行战斗，
我们需要使用AI自动化并加速竞争的各个方面。通过这样做你可以：无论是性能，
以在未来的变化行动的最大投的投手加强玩家，是否抛出一个滑块，或者控球后卫命中一个3分球时
，向左移动，如果环发生的事是发现了什么。这是自动机器学习和预测建模的强大功能。
每个玩家都有倾向，可以将其作为历史数据点进行收集和分析，并可用于将来的预测
。了解对手做了什么是最大化运动员表现的最好方法，有时可以分开胜利或失败
。预测和预防伤害预期运动员的预测性增长预测性有价值的数据整合增加潜在的利润提高运营效率
在日本，大型的体育赛事，如东京奥运会和残奥会的橄榄球世界杯和东京奥运会继续进行
，技术引进到这项运动，越来越多的人特别是预计需要AI的优势。分析运动×AI的可能性，
不仅限于球员训练和球队战术。 VAR，视频判断）以人工智能为中心的体育数据和技术的演变，
来自世界各地的体育娱乐创作。
2020年东京●交通便利化/项目管理失去TOKYO AI的交通！享受到2020年东京的游客，
实现智能利用复杂的交通网络，安全，顺畅地转移玩家。
例如，东京国际论坛是举重有乐町的阶段如果列车，它是从东京步行距离内，如6站。
即使您住在东京，选择从您到达会场的最佳路线也会丢失。即使是来自海外的访客....
我们的使命是通过丰富可以方便移动的路线搜索应用程序和每个场地的信息，
使游客对活动感到舒适。 “在东京的运动方便舒适”
人工智能（AI）利用交通信息/ PM，桌面建筑市场条件，天气，个人喜好等
大数据计算合理的价格。它的目的是增加上座率，但同时有一个意见，如使措施门票
诈骗昂贵转售，或比人气卡的必要价格已经变得更高，预售票比今天的高门票还存在许多挑战
，例如它可能会很高。横滨FM宣布AI为所有座位实施“票价变更制度”
NTT DoCoMo公司，在交互式AI服务平台“自然的对话平台”，已经开发出了可以根据
比赛的情况改变功能的对话。该功能包括两种技术。一种是集中管理不断变化的游戏情境的技术
，这种情况会实时变化并在对话中反映出来。得分情况，每名球员芽，如明确数量，
以获取有关实时游戏进度的信息的数量，可以用来与用户交互。
Python，Tensorflow（软件库），C ++
Node.js（异步事件驱动的JavaScript环境）
wxPython（GUI创建工具），YOLO（实时对象识别）
Darknet（神经网络环境），Keras（神经网络库）
OpenCV（图像处理库），Docker（虚拟化），R
pytorch（深度学习框架），Jupyter（数据分析工具）
ROS（机器人操作系统）
Anaconda（数据科学包）
MobileNet（移动应用的神经网络）
Gazebo（模拟器），mapviz（2D数据的可视化）
GAN（敌对发电网络），htk（用于语音的HMM学习工具）
Julius（语音识别引擎），sequitur g 2 p（grapheme音素转换）
Picogw（家庭网关应用程序）
echonet-lite（实现智能住宅的通信协议）
MoekadenRoom（虚拟智能屋）
GitHub（开发平台），ONNX（开放格式）
注解，CNTK（微软的深度学习库）
Raspberry Pi，Orange Pi Zero Plus，GPU（算术单元）
Arduino（AVR微电脑），FPGA（半导体IC）
Movidius（深度学习开发工具）
NEC体育观察和IT之间的关系正在观看体育场的现场观看和通过电视等观看
NTT数据训练系统采用VR头戴式显示器
大数据和人工智能活跃于美国职业体育事业NBA的进步除了“胜利”如何使用：场地调度
突破存在的数据驱动利用人工智能技术措施，如预测模型，并与机器学习先进的图像分析日益
重要的横滨DeNA海湾之星的因素是彻底的数据利用率。
在游戏视频数据分析中，有各种分析目标，如投球形式，击球形式，防守，跑垒等。
它是充分利用IT服务的“智能体育场”。例如，在运动场上，在德国曼海姆，在舞台上如建立
风机应用的喜欢缩短安装和风扇，高密度Wi-Fi天线玩家的距离，它已进行了IT投资，提高生观赏质量。
即使在日本，松下也使用IT，以便观众可以享受观看作为体育场设备解决方案的一部分。
更具体地说，在数字标牌，多角度摄像头的视频，如实时分布，或者是在一个位置远离赛场，
或戏剧甚至离开或错过现场提供了可以毫无问题享受的解决方案。
大阪下一代AI体育媒体发展！可以一起收集体育输赢预测数据的机器学习工程师
Fujitsu Limited，Fujitsu，积极利用物联网•AI为体育，从横滨市和庆应义塾大学入手
，要利用物联网•大数据•AI的优势，推动工业应用和新业务创造，横滨是在2017年推出的
“I•TOP横滨”，“运动数据的未来设计的体育计划领域的实践在实验室”，由横滨市的学生和市民
，通过举办研讨会和对话与横滨的公司和组织参与这项运动创造的利用率具体想法的运动体验产生的运动数据
，继续以证明。
这使得可以利用运动数据的有效，预防和伤害，培训技术建设，改善运动的机会，
并通过公司和组织的合作目标和新业务创造。
近年来，有各种传感器的高性能和小型化，同时将能够收集有关体育调节和性能，
以及优秀运动员的人运动数据。
然而，技能和知识，根据限制他们的运动数据的目的妥善收集，
环境也还没有完全具备存储和分析方便，安全的情况。
在“体育数据未来设计实验室”，这和环境改善，通过提供地方去想的运动数据利用对未来的憧憬，当我们在横滨体育的目标是产业活力和新业务创造直到2021三月那里。
体育数据利用的图像如下。
团队运动的实际例子：通过图像分析，并与AI定位数据协作，提供了可检查团队运动的运动以简单的方式，以激活对战略通信之间的团队的环境。例如利用个人：练习和比赛，通过不断获取和存储数据，如一天到一天光锻炼，掌握国家和球队和球员的变化，建设和培训方法，针对个人，体育确保实施者本人可以从数据中得到注意
从SB Hawks数据分析有效防御和运行基础的AI
从行政到零售，现在在各个领域都有很大影响力的IT技术。它在体育界也变得相似。 AI和VR，大数据和IT基础设施，如无线网络连接，现在是从改善的球员的表现来看了看球迷，已经开始深入参与体育的世界。
唐氏机器人，人工智能的出路是在世界上日本女子谷落后录制理由戏已经习惯了“IT强人”，
并分析由AI已经司空见惯一样，是新的运动本身它也很有吸引力。科比喜欢找回来打已在
“AI编辑过的视频，它也被SNS共享被加工成闪耀瞬间的视频，如果这样的享受固定，
原本五人制足球和足球
我想比以前的人更多地踢球。“在这段时间的努力”过后，我希望如此，
是回头看日本发挥在球场上的视频。领导人或杠杆作用，以提高团队的力量，
或分享不来爷爷奶奶看到游戏的孙子，满足用户，增加和竞争群体的等级提升的需求，
也导致足球文化的固定，日本的足球看起来像它可以说是“最先进的世界。”
这种可能性当被问及进一步隐藏我觉得这是技术“”分析AI”，但有一个复杂和困难的图像，
NTTDoCoMo公司给我任何人都易于使用的技术，您可以在未来的发展预期“顶级枪支项目的努力
将从现在开始继续，直到我们决定通过人工智能改变日本足球。
它期望AI和VR AI的自动图像识别功能。如果您可以使用跟踪技术自动输入玩家的游戏
分析师将能够花更多时间分析它们。
作为类似的系统，跟踪系统实际上用于足球和橄榄球。然而，
如排球和篮球“高度信息的应用在尚未应用的应用中仍然很重要”。 AI非常期待。
我对VR的期望是图像培训的成功。通常只有有限的实际生产机会才能体验到您在锻炼时
通常无法体验的高度和速度。通过使用VR和自由视点视频，只要看对方球队中的观点你
是球场上的球员的角度的运动，它就能像对手运动的旋转和在任何地方投放。
例如，在职业棒球中，NTT DATA在16年内开发了一种使用VR头戴式显示器的训练系统。
通过球投手扔，因为它可以包含的视图虚拟体验连击点，在东北乐天金鹰都可以。
17岁以上如火如荼。
大数据和AI是在美国职业体育的商业NBA谁是活跃的“胜利”比使用方法等先进：
会场调度监测手表在观众期待体育的经验，如VR是用眼睛TV或PC的现实，智能手机这是VR技术。
利用VR在您面前传播360度全景图像，您可以像参加体育一样观看体育比赛。
在2016年里约热内卢奥运会上，NBC是美国三大网络之一，目前正与三星合作推出VR视频。
MLB称为在美国，NFL（美式足球）四大职业体育，有NHL（冰球）和NBA（篮球）。
作为NBA任何的“点球成金”的上述例子中，作为一个组织，分析各种数据，
才能赢得对手的大数据，但我们携带下降到战术，在NBA进一步操作的票房，各
我们正在使用大数据来安排团队场地。
在NBA，有30支球队在本赛季的6个月内争夺胜利或失败，但总比赛数量可能是1,230场。
此外，用于游戏的每个团队的场地不仅用于这个NBA比赛，还用于其他体育比赛，音乐会和活动。
由于每个时间表每年都不同，确保比赛场地是一项非常困难的任务。
当然天气情况随着每天早晨的变化而变化，运输方式也相应变化，
因此NBA方面需要及时更新信息和改变安排。现在，仅凭人们的力量，场地的安排变得更加困难。
此外，利用大数据的深度游戏场地的时间表对于在公平的环境中战斗的团队来说也很重要
。牵线搭桥，调度，如在决策和安排比赛场馆的比赛中，球队在公平条件下的最高性能，
以取悦观众，导致增加导致在一段长时间的票房收入。
美国是球队的一个巨大的，移动的距离越长，也从一个事实，即时间差也与隔地这样的例外，
因为夏威夷那里疲劳及气候的差异游戏最大的在东部和西部海岸，两队的条件3小时内由于移动等。
做同样的事情会特别困难。然而，通过数据的力量，新的“公平”被带到体育事业。巨大的资金运动的专业运动，从而使上述所有的观众都能享受到最，为了得到基于在NBA正在推进球员，调度和数据分析的最佳性能。
大数据和人工智能
横滨DeNA Baystars跃进的因素是彻底的数据利用
其中数据的类型和量将要迅速增加的详细数据，田径运动员（高性能弹道测量装置）的传感器数据，
诸如，例如游戏图像的数据，比赛结果，数据分析有年复杂年后。从基于临时验证的数据分析到目前为止，
利用AI技术的数据驱动措施的重要性，例如通过机器学习和高级图像分析的预测模型正在增加。
在游戏视频数据分析中，有各种分析目标，如投球形式，击球形式，防守，跑垒等。近年来，
人们已经注意到姿势估计技术的使用，但是不可能获得能够经得起实际使用的精度。
AI计算机视觉研发工程师正致力于研究和开发与个人视频分析要求相对应的图像分析。此外，
如分析视频数据和养路数据的球员，音，疲劳和关系（受伤的可能性），数据科学家将分析的性能
一个巨大的输入数据已经建立了一个机器学习模型我会的。在构建对应于有限游戏结果中的大量变量
的预测模型之后，验证和解释有效性是非常困难的任务。
推进AI使用最重要的是产生解决工作现场问题的输出。在横滨DeNA海湾之星，与有分析师的专业单位，
以促进数据分析，帮助球队加强，我们把一天的日常业务分析。在DeNA公司的AI系统的一部分
，与分析师的横滨DeNA海湾之星，从数据分析的问题，实际的分析设计一起，
最多报告和核实的密切合作进行，通过转动PDCA循环重复多次，实际我们正在产生积极的产出。
在DeNA的，除了横滨DeNA海湾之星，横滨DeNA的跑步俱乐部，我们正在开发一些体育企业
，如川崎勇敢桑德斯。在未来，我们也积极考虑电子竞技项目的举措。在AI系统，开发人工智能技术
，以支持一个强大的运动队，真正的操作诀窍继续预应力和部署，我们认为，
如果可以增加DeNA公司的整个体育事业的活动。

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