카우보이 대 텍사스 인의 예측 : 미리보기 및 A.I. 수상자 예상

지금은 보지 마시오. 그러나 카우보이 (지난주의 라이벌과의 관련성있는 보울의 우승자, 정확하게 네가 정확히 예측 한 라이온스)는 조용하게.500까지 상승했다. 평범한 NFC에서 이글스와 공동 2 위 동쪽. 미국 팀을 영원히 지킬 수는 없어. 다들.

한편 휴스턴은 지난주 콜트 전에서 골머리를 앓고있는 경기의 연장전에서 살아남은 끝에 승리를 거두며 마침내 승 행 기록에 등재되었다. 콜츠의 쿼터백 앤드류 럭 (Andrew Luck)은 연장전에서 4 분면 불완전 성을 보였고 텍사스에게 24 초 남은 공을 돌려 주었다. Deshaun Watson은 DeAndre Hopkins에게 오랜 완수를 허용함으로써 휴스턴이 경기에서 승리 한 필드 골을 걷어 찼다. 그 게임의 탁월한 슬로건이었습니다.

이번 주 텍사스 전투로 향하면, 어느 팀도 집에 쓸만한 톤이 없습니다. 1-3시 휴스턴은 정말 0-3-1이어야합니다. 콜츠의 예기치 않은 관용에 앞서 텍사스는 패트리어트 (부끄럽지 않음), 타이탄스 (어쩌면 가능할까?), 자이언츠 (수치 스럽다!)에게 패했다.

J.J. 스와트 앤드 제이드 본 크 로우니 (스매시!), 댈러스는 더 좋은 수비 라인을 가지고있다. 이 게임의 흥미로운 서브 플로트 중 하나는 휴스턴의 D- 라인과 프론트 7에 에스겔 엘리어트를 돌리는 카우보이가 포함될 수 있는지 여부입니다. 그렇다면 댈러스가 우승하는 것을보기가 어렵습니다. 엘리엇이 지금 시점에서 카우보이 전체의 공격이기 때문에 - 블랙 키를 바꿔 쓰면, 제이크는 Big D에서 열차를 굴리는 석탄입니다. 휴스턴은 더 좋은 수신기와 Deshaun Watson, 한 번 Bama를 이길 전기 재능 (대학 미식 축구 결승 경기에서, 그럼에도 불구하고).

이번 주 5 경기 결과를 예측하려면 만장일치 A.I. 스톰 인텔리전스 (swarm intelligence)라고 알려진 것을 사용하여 주간 일정을 예측했습니다. 약 30 명의 NFL 애호가가 함께 하이브 (hive) 정신을 발휘하여 픽을 만들었습니다. 아래 애니메이션에서 볼 수 있듯이, 각 참가자는 작은 금빛 자석을 제어하고 퍽을 가장 가능성있는 결과라고 생각하는 답변쪽으로 끌어 올리는 데 사용했습니다. 사용자가 퍽이 특정 결정을 향해 나아가는 것을 보았을 때 심리적 반응이 나타났습니다. 그들은 아래에서 볼 수있는 합의를 향한 의사 결정을 재조정했습니다. 그것은 인간의 두뇌가 떼로 함께 일하는 인공 지능입니다.

요약하면 H 마을은 집에 있습니다. 더 나은 D 라인. 더 나은 수신기. 2000 년대 초 더 나은 힙합 장면 (Mike Jones, Who?). 텍사스 영원히. Texans 27, Cowboys 23. NFL 전문가들의 무리는 나와 의견이 다르다.

카우보이는 오후 8시 20 분에 텍사스 ​​인들과 놀아요. NBC 방송 일요일.

만장일치 A.I. 이 기사에서 설명한 것처럼 득시글 득시글하다. 예를 들면, 떼는 올해의 오스카상 수상자를 94 %의 정확도로 골랐습니다. 만장일치 A.I. 창업자 루이 로젠버그 (Louis Rosenberg)는 최근의 TEDx 토크에서 군대 정보를 설명했다.

관련 뉴스에서, 만장일치 A.I. 최근 National Hockey League에서 게임을 예측할 수있는 능력에 대한 과학적 연구를 발표했습니다. NHL의 Swarm AI에 대한 200 게임, 20 주간의 연구에서 라스베가스의 기대치를 쉽게 능가 할 수 있었으며 "주중의 피크"는 85 %의 시간이 걸렸으며 170 % ROI. "Art Swarm Intelligence vs. Vegas Betting Markets"이라는 제목의이 논문은 영국 Cambridge에있는 Downing College에서 eSystems Engineering Conference (DeSE 2018)의 IEEE Developments에서 발표되었습니다. 연구와 함께 발표 된 보도 자료에서 공동 저자 인 그레그 윌콕스 (Gregg Wilcox)는이 기술이 스포츠 이외의 사안에도 적용될 수 있다고 말합니다. 스포츠를 예측하는 것은 재미 있지만 현재 재무 예측, 비즈니스 예측 및 의료 진단 등 다양한 영역에 동일한 기술을 적용하고 있습니다. 모두 긍정적 인 결과를 얻었습니다."

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