Max大郭（备注：郭佰鑫）
一位运营着公众号体育科学和生成式AI爱好者，喜欢刷X,Github资讯的22级本科生
联系我：MaxGBX 或 gbx1220max@gmail.com
期待本书的话，希望您可以帮我转发传播一下，会考虑译注整理做成PDF
• 书籍信息
• 书名：《体育中的人工智能、优化和数据科学》
• 编辑：莫德·J·布朗丁（Maude J. Blondin）、伊兹托克·菲斯特（Iztok Fister Jr.）、帕诺斯·M·帕达洛斯（Panos M. Pardalos）
• 系列名称：施普林格优化及其应用系列
• 出版社：施普林格·尚姆（Springer Cham）
• 电子书套餐：数学与统计，数学与统计（R0）
• 版权信息：编辑（若适用）和作者，根据与施普林格自然瑞士股份公司的独家许可，2025年版权所有
• 版次：第1版
• 页数：共XI页，353页
• 插图数量：10幅黑白插图，50幅彩色插图
联系我：MaxGBX
❝本书深入探讨了体育领域中数据科学、数据挖掘、机器学习和优化的动态交叉点。它汇编并呈现了这个充满活力和新兴的研究领域的最新成果，全面概述了这些技术如何彻底改变体育分析和表现。
主题涵盖了体育中的人工智能、训练课程的自动化机器学习、计算社会科学和深度学习应用。读者还将探索前沿概念，如体育中的数字孪生和通过数据分析进行的体育预测。本书重点介绍了理论进展和实际案例研究，展示了实际应用。
对于体育科学、数据分析和机器学习相关领域的研究人员、从业者和学生来说，这本书是了解技术对体育的变革性影响的重要资源。无论你是学术学者还是行业专业人士，这本选集都提供了有价值的见解，弥合了研究和实际解决方案之间的差距
《体育中的人工智能、优化和数据科学》作者介绍：
莫德·若泽·布朗丁（Maude Josée Blondin）：自 2020 年 9 月起担任舍布鲁克大学电气与计算机工程系助理教授。她是舍布鲁克大学多目标优化研究实验室（MORE Lab）的负责人，该实验室由她创立，目前有 9 名学生和博士后。她在应用于实际系统的优化和控制方面接受过严格训练，在分布式和多目标优化以及应用于多智能体系统的控制算法方面拥有先进技能（佛罗里达大学电气工程博士及机械与航空航天工程博士后研究）。她在 2021 年出版了一本关于控制优化最新进展的书籍，并共同编辑了两本论文集。她是《SN 运筹学论坛》期刊的编委会成员。她在著名会议和期刊上发表了 20 多篇经同行评审的文章，并为知名会议和高影响因子期刊评审了 55 多篇出版物。她曾八次受邀在国内和国际场合担任客座演讲人。自职业生涯开始（即 2020 年 9 月）以来，她作为项目负责人/共同负责人筹集了超过 62 万美元的资金，作为合作研究者筹集了超过 50 万美元的资金。
伊兹托克·菲斯特（Iztok Fister, Jr.）：分别于 2011 年和 2013 年在马里博尔大学获得计算机科学学士和硕士学位，目前正在该校攻读博士学位。他参与撰写了 100 多篇科学论文。他的研究兴趣包括进化计算、体育数据挖掘以及移动和普适计算。此外，他是多个国际期刊的编委会成员，并在 25 个以上的国际会议中担任程序委员会委员。
帕诺斯·M·帕达洛斯（Panos M. Pardalos）：是佛罗里达大学工业与系统工程荣誉退休教授。此外，他是工业与系统工程的保罗和海蒂·布朗杰出教授。他还是计算机与信息科学系、希腊研究中心和生物医学工程计划的附属教员。他还是应用优化中心的主任。帕达洛斯是全球和组合优化领域的世界领先专家。他最近的研究兴趣包括网络设计问题、电信优化、电子商务、数据挖掘、生物医学应用和大规模计算。
目录
• 编辑文章
• 体育中的人工智能、优化和数据科学
• Maude J. Blondin、Iztok Fister Jr.和Panos M. Pardalos
• 机器学习应用
• 足球比赛结果预测
• Rory Bunker、Calvin Yeung和Keisuke Fujii
• 自行车运动有效性指数预测
• A. Torres、M. A. Yepez、G. Millour、F. Nougarou和F. Domingue
• 生物力学中的机器学习：步行、跑步和体育动作中的关键应用和局限性
• Carlo Dindorf、Fabian Horst、Djordje Slijepčević、Bernhard Dumphart、Jonas Dully、Matthias Zeppelzauer、Brian Horsak和Michael Fröhlich
• 数据分析概述
• 人工智能和机器学习在体育中的数据分析：总体概述和NBA案例研究
• Akemi Gálvez、Vei S. Chan、Sara Pérez-Carabaza和Andrés Iglesias
• 用人工智能和机器学习分析足球表现的生态动力学方法
• Sofia Ferreira、Daniel Carrilho和Duarte Araújo
• 评估足球表现的监督学习方法
• Stefania Corsaro、Giuseppina Dello Ioio、Vincenzo Di Sauro和Zelda Marino
• 技术融合与创新
• 基于路线的自行车训练与数字孪生的融合
• Alen Rajšp和Iztok Fister Jr.
• 人工智能在训练和锻炼中的应用前景
• Arnold Baca
• 规则优化与决策
• 优化足球规则以确保观赏性、公平竞争、客观性和道德性的模糊模型
• Jaime Gil-Lafuente和Domenico Marino
• 足球中的物理效率：相关性、相关性和使用人工智能方法的影响
• Daniel Capanema、Adriano Alves、João Claudino和Adriano Pereira
• 基于PageRank的大学足球招募排名方法
• Sergiy Butenko、Andrew Johnson、Erick Moreno-Centeno和Justin Yates
• 改进毕达哥拉斯胜场-负场期望在优化阵容中的应用
• Alexander F. Almeida、Kevin Dayaratna、Steven J. Miller和Andrew K. Yang
作者介绍Max大郭返回搜狐，查看更多
