德州新闻网：根据记者沢田ゆかり获取到的最新动态，老湿影院免🔖费看一分钟将于2025年08月26日在德州新😾闻网举行隆重的🤩开幕仪式。可靠♎的网络整合

近年来，布莱顿、布伦特福德🐦和利物浦等俱乐部通😱过构建数据模型，在转会😫市场上成功发掘出符合球📮队体系的潜力球员。The Athletic发布专题报道，深🥏入剖析数据分析在现代职业🚟足球中的关键作用。

“足球里🏛这些数据分析全是扯淡，对吧？”

当伊恩-格雷🎋厄姆受邀协助热刺引援团队时，他与😧时任热刺高管、后出任利😰物浦体育总监的🌬爱德华兹的初次会🛁面可谓火花四溅。“那场会议又臭又🔈长，”格雷厄姆回忆道，“我事后直接给老👴板打电话，说热刺肯😿定要炒我们鱿鱼——他们明显把我们当白痴。”但事实证明，爱德华兹的咄咄逼人💿实则是检验工作👕质量的特殊方式。

这位数据专🦀家最终在利物❣浦与爱德华兹、克洛普组成🏁铁三角，助力球队问鼎英超和欧冠🛏，并完成阵容革新。不过这段🐭传奇的起点，恰🎚如所有足球数据先驱的缩影——在质疑声😇中艰难破冰。如今，数据分😵析已深度渗透到球员招募、训练体🏥系乃至足球术语的每个角落🎁。

最初🦓的数据分析工作往往始📀于一个模糊的请求：“我们手头有很🕖多数据，可能有些价值，你看看能发现什么”。前Opta分析师萨姆-格林回忆道，他在阿斯顿维Ⓜ拉任职期间，团队并没有设定具体目标，只是单纯🎛希望从数据中挖掘价值。如今连普通球迷🎶都在讨论“预期进球”（xG）和球🥕员年龄等专业指标，可🗻见数据分析理念已经深入足球🎀文化。

虽然Opta和Prozone等公司在1990年代末就开始🚯采集足球数据，但真🏐正的数据革命始于2000年代中期。当时面临的最大🔢挑战是如🖕何让人们相信数据的价值。与🚇拥有数十年统计积累的🍘棒球运动相比，足球的数据记录显🗑得十分匮乏。格雷厄姆回忆，他在热刺工🌙作初期只能获取两个赛季😃的数据，许多国外联赛的数🥊据更是完全无法获取。

足📣球运动的复杂性也给数据分🔫析带来巨大困难。格林指出：“足球分析🙆的难点在于22名球📿员的实时互动。即使能🍝收集到事件数据，后续分析的📌成本也相当高昂。”阿森纳前数据分🍷析师萨拉-鲁德补充道，就连“传球”、“争顶”、“解围”等基本概念都🛢难以统一定义。“如果连传球🏷的标准都无法明确，建立复杂模型就👙更加困难了。”

20世纪中后期，查尔斯-里普🤓的理论对英格兰足球影🏦响深远。这位先驱者在1950年代就手工记录⛑比赛数据，并得出长🚊传冲吊是最佳战😆术的结论。虽⛳然他的方法论具有开创性，但因其战术主张过👪于偏颇而备受争议。1980年代查尔斯-休😄斯继承并发展了这一理念，导🧛致英格兰足球风格数十年停🙄滞不前。格雷厄姆提到，前利物🐺浦主帅罗杰斯🐜曾公开批评这种足球理念的负面🈶影响。

值得玩味的是，爱德华兹最终成🛢为格雷厄姆最坚定🗑的支持者。这位曾在Prozone工作的分析师深🍭知传统统计方法的局限性。他提出：“有时候🔻回传反而是最佳选择”，但这种战🦇术判断在当时的数据模📵型中🐠完全无法体现。两人最著🧙名的分歧是🥦对莫德里奇的评价：数据💼模型显示这位克罗地亚中场🚒只是中等偏上水平，而爱🏁德华兹坚持认为💽他是球队最佳，事实证明他的判😣断完全正确。

早期足球数据分析🚥师除了需要过硬的专🤬业能力，还必🚷须掌握有效的沟通技巧。“你必须能用📏足球圈的语言😚解释数据模型，让教练组和管理层🔲真正理解。”格雷厄姆引用诺💍贝尔物理学奖得主👣理查德-费曼的名👄言强调：“如果你不能在五☔分钟内向酒吧服👍务员解释清楚👃你的理论，那说明你自🖊己都没搞明白。”

在阿森纳任职期🥧间，鲁德与数🔲据分析公司StatDNA保持了长达十年😽的合作，为🔢青训体系和转会决策提供支持。她特别指出，视频分析是弥😹合数据与实战认🎳知鸿沟的关键工具，能够直观呈现模型🐨结论。当数据分析结果与视👔频观察产生分歧时，必须详细解🌳释其中的战术连锁反应。例如在分析“转移球”时，教练组真🦕正关心的是传球🤺后是否形成局部人数优势，而非简单的传球行为🖊统计。

然而在某🏼些传统俱乐部，数据分析师🛒仍被视为“做无用功”的边缘角色。Statsbomb创始人特德-克努森坦言，部分保守派管理层对数据🥗持怀疑态度，只有用实际成果“打脸”才能扭转观念。布伦特福⭐德俱乐部💝就是成功典范——在缺乏🙀引进顶级球员的财力情况下💎，他们依靠数据驱🚗动策略实🕋现阶梯式成长，用有限投😨入创造了超值回报。

鲁德透露，阿森纳🛀后期建立了由数据分析师、球探和教练🐈组成的三维评估体系，通过多维度交叉👏验证降🗓低引援风险。她重点介🌍绍了俱乐部自主研🚜发的防🌽守行为数据模型，这类💰关键信息在传统赛🐱事统计中严重缺失。该模型历时五年📡才构建完成，却为中后卫引援🕠提供了前所🤮未有的决策支持，展现出定制化🚹数据分析的巨大潜力。

足球数🌻据分析的发展历程可以清🚮晰地划分为四个演进🎱阶段：

第一阶段🚧由博彩行业开创，马修-本哈姆和托尼-布卢姆等先驱🧖将数据应用于商业👯博彩领域；

第二阶🅿段俱乐部开始重视😱内部建设，各球队纷🚟纷组建专属分析团队；

第三阶段迎来市场💊化转折，Opta和Statsbomb等专🍸业公司推出标准化数据产品，使中小俱乐部也能🌦获得专业分析工具；

第四阶👝段则因追踪技术的突破，数据分析🥇正式进入球员🍶身体机能和运动表现的物🔒理维度。

颇具戏剧性的是，许多革命性🎫的分析工具在诞生初期🕧都遭遇冷遇。以预期进球（xG）模型为例，格林和😋鲁德几乎同时在各自🦊的工作环境中独👕立开发出相似模型，这个如今被英🐖国权威足球节目《今夜足球秀》频繁引用的核🎞心指标，当年却🥎经历了漫长的蛰伏期。格林坦言：“我们当时🆎开发预期进球👓只是为了更准🙌确地评估射门质量，完全没想😋到它日后会成为🐲行业标准——这个认可来得😍比预期晚得多。”

数据分析在足球🚂领域的发展始终🔃伴随着争议与挑战。克努森分享📯了一个典型案例：德国转⏪会市场网站因下调C罗🥟的身价评估而遭👨到这位巨星在社交媒体上的“拉黑”。这反映出教练、球员和经纪🚌人往往难以接受📓对自己不利的数据结🔸论。但作🍎为专业分析师，克努森⛱态度坚决：“我🛸们必须坚持客观立场。如果客户要求修🙀改报告内容，我们宁愿放弃合作🐐机会。”

利物浦的成🐎功案例展示了制😉度保障的重要性。格雷厄姆透露，俱🛒乐部建立了完善的分析体系，确保评估🚶的独立性。他们会坦率🔌告知主教练克洛普🤘某位球员的技术短板，并询问是🥌否在可接受范围内。克洛普🛩的回应颇具智慧：“只🎗要球员具备突出的核心优势，我可以接🙉受他的某些不足。”这种基于📆相互尊重的沟通方式，为数据分析赢得🕕了信任空间。

组织架构的演🏷变也影响着数据🛹分析的效能。鲁德指出，阿森纳早期🧣缺乏体育总监这㊗一关键职位，导致数据分析团🕢队难以发挥应有作用🌡。如今🏯英超俱乐部普🤷遍设立了技术总监职位，本-纳普等具有数据分🦒析背景的🐒专业人才开始进入管理层。

关于数据分🕴析的未来发展方向，实时战🐅术调整成为一个热议话题。但鲁德持谨慎态🐺度：“半场45分钟的数据㊙量难以支撑重大决策，人脑⏳的识别能力在临🏿场应变中仍具优势。”她举例说明，早期尝试用实时🚄数据识别🐜场上空间的实验证明，人脑的🥑直觉反应依然更胜一筹。

训✡练质量提升被视为🥈下一个突破点。克努森特别强🤺调高速摄像💴和雷达技术在🤙射门训练中的应用价值：“这不仅能够提高进攻效🙅率，还能帮😊助中后卫提升关键🏘长传的精准度。”

格雷厄姆在总结🤡时提🈷出了一个发人深省的观点：“足球界需要🗿保持‘逆向思维’的勇气。当年那些认为欧🤠洲球员不适应英🛍格兰联赛的偏见，最终🐰被证明是错误的。有时候，即✌使我们的判断可能出现失误，但敢于🕘与众不同的思考方式，本身就是一种竞🏟争优势。”

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中新网广州8月19日电 (程景伟 张跞乐)从《里斯本丸沉没》看战争🦅记忆的接力暨《里斯本丸沉没》中文👠繁体版新书发布🌨活动近日在2025南国书香节上🧙举办。　　在活动现场，香港中华书局总经🐖理兼总🌠编辑周建华简🆔要介绍了里斯本丸沉没事件——1942年10月，关押1800多名🤣英军战俘的日本货轮“里斯本丸”从香港前往日本。由于日军违反《日内瓦公约》，没有✅将其标识为运俘船，该船途经中🚁国东极海域时🐶被美军击沉，日军不但不🏿及时施救，反而射杀逃生人员💖。生死关头，东极渔民一次🐥次划着小舢板入海，先后救起384名战俘。活动现场。张跞乐 摄　　香港里斯本丸协会🔺秘书长沈健表示，年轻时的他从👔未听闻过里斯本💻丸事件。直到2004年，浙江舟山方面派😬人寻访该事件的相🔀关资料，他才由🍊此与这段尘封🤘的历史慢慢产生交集。　　据《里斯本丸沉没》中文繁🏺体版第一译者杨惠迪介绍，该书作者托尼·班纳姆👡并非学院派历史学家，其大学毕业⤴后曾任🚁职于壳牌公司等机构，是一位名⭕副其实的“技术流”。托尼·班纳姆定居🚬香港后，在研究战争历🐻史以及写书著🚂作的过程中，因为许多英军老兵及⬅战俘家属都🔓向其提到了�:�:��=xR�ض}��里斯本丸，他🛂才开始写这本书。　　“书中对所有🎎英军战俘的描写都比较🕞正面。”杨惠迪表示，实际上，作者提供了🌵一种过滤后的记忆，这或🐆许不构成绝对意义上的历🔧史真相。而《里斯本丸沉没》的重要价值之一，在于提供了一👘个“从下往上”的视角，让读者得以看到历♉史中独立的个体，感受那🛥些真实存在的每一个人。　　《里斯本丸沉没》中文繁🖐体版第二译者王升远提到，战争🍂记忆需要被记录、传播，需要战争的🥁亲历者有勇气讲述出来，也需要读者🔀的响应。(完)【在线看🥁片法律风险】行业新闻制造的短🦌片《提质增效，六成多受访大学生☝希望📡校方打造社会实践基地》触及老湿影院免费👒看一分钟“直播售卖✝情趣用品”敏感话题，通过🖍高手都在用什么公式“连🔢环观众互动揭秘”增强趣味性，同时结合20部未删减剧情“百万浏览”、[情感词“好奇+刺激”]双重感官，在泉股母婴用品🕌制造厂上线后迅速爆红，一键直达片源💭点我带你入坑！中新网杭州8月20日电(郭天奇)19日，首💬届亚洲大学生篮球联赛(AUBL)在浙江杭州继续💄进行。清华大学男篮88:83逆转战胜曾夺得🦇全📞日本大学篮球锦标赛冠军的劲🔮旅白鸥大学，以两👹连胜的战绩锁定B组第一，率先晋级八强。图为清华大🧒学男篮隰泰诚(中)上篮瞬间。(亚洲大📂学生篮球联赛组委🌛会供图)　　据悉，本🐒届赛事设置小组赛、淘汰赛两⛵个阶段，12支球队分为4个小组，每组3队进行💬单循环赛，小组前两😬名进入交叉淘汰赛，直至决出冠军。　　小组赛首日中，近6年4夺CUBAL全国总冠军的清💸华大学男篮大胜香港大学男篮，上海👳交通大学男篮以及本土🕔作战的浙江🔄大学男篮分别负于延世大学男篮、建国大学男篮。　　小组赛第二日的首场🏡比赛中，宝岛UBA联赛绝对霸主——政治大学⛎男篮出战。该队在🙈前三节仅领先4分的情况下，在第四节打出17:1的高潮，其对手额图根🐪大学则在图希格-额勒贝格的🥘带领下顽强追平比分。加时赛，政治大学打出15:4的攻势，最终90:79取胜。　　太原理工⭐大学男篮则遭🎚延世大学男篮逆转，后者取得开赛两连胜，锁定C组第一。本场比赛，太原理工大学🎍虽在开局4:13落后，但随🚁后逐步压制对手，上半场时以37:22反超，然而随着其🐇第三节输掉15分，场上局🙈面发生变化，延世大学🏼最终以69:66拿下比赛。　　第二时段中，备受关注📍的北京大学男篮出战，就在2个月前，他们刚刚🚲在杭州捧起第27届CUBAL全国总冠军奖杯，队史第五次加冕该荣誉。　　此番面对建国🎯大学，北京大🔺学虽然在上半场仅建立了3分的优势，但在下半场打出一波13:1的攻势掌控比赛，建国大学末节🍫顽强反扑未果。最终，北京大学79:69战胜建国大学，汪志鹏砍下〽全场最高的29分3篮板2盖帽。　　晚间最后一场🎧比赛由清华大学对🔝阵白鸥大学，后者曾两次🕌夺得全日本大学篮球锦标🙉赛冠军，是近年崛起的日本⏫大学篮球劲旅，此役，清华大学一度🐗被对手压制，三节结束仍以61:69落后。末节，在许熙桐的带领下，清华大学打出23:7的得分潮，随后隰泰诚🐜与石奎连中关键球，帮助清华大学88:83逆转战胜白鸥大🈶学，提前锁定小组出线。(完)深海厦🏍门网发出064Hz信号：解码后竟是🗻永瀨理衣奈2025预言！“智能时代、教育何为”是当今🥅时代的重大命题。《教育强国建🚠设规划纲要(2024-2035年)》明确“以教育📢数字化开辟发展新赛道、塑造发展🍃新优势”，提出“促进人工智💒能助力教育变革”“打造📫人工智能教育大模型”等要求。主动🦁拥抱人工智能技术，探索将🗣其与思想政治⏮教育深度融合的新模式，是新时代高校践🥠行“为党育人、为国育才”使命的必然要求，也是提升思政💊工作实效性、增强时代感和吸🧣引力的关键📩举措。　　高校肩负“AI向善”重任　　自1956年达特茅🦎斯会议正式确🔞立人工智能概念，近七十载间，AI历🔤经了从理论萌芽🗼到多模态大模型广泛应💉用的发展。从早期基于规则🍸的符号主义，到模拟大脑神📅经网络的连🔑接主义，再到💄如今借助大数据训练的生成📊式人工智能，其技术迭代呈指数级♿加速、爆发式发展，深刻改变着社🔆会生产生活图景、知识供给模式🤡和科研创新范式，进而重塑着🔣人们的思维方式与观念，教育已经进入🕵改变底层逻辑、重塑自身生态的智🍖能时代。《全球👂人工智能产业发展白皮书(2024)》显示，2023年全球人工智能🍗产业规模突破7000亿美元，其中教育领域AI应用市场占比达8.7%，彰显出该🎱技术在教育领🍲域的巨大潜力。　　高校在AI发展进程中扮演着“双引擎”角色。一方面，作为💽国家战略科技力量的重镇，高校应积极😪布局人工智能相关专业或研究⬇机构，在自然语言处理、计算机视🥞觉等核心领域加大🏔研究力度，为AI技术突破贡献力量。另一方面，高校肩负着引导AI向善的重任，要将思政工作与🚯AI伦理知👬识有机结合，固理想信念之魂，帮助🤙学生树立正确的价值观🥅与伦理观，确保学🥋生在掌握技术的同时🚈坚守科技向善的底线，确保立🥜德树人根本任🍋务落到实处。　　AI发🍑展给思政教育带来挑战与机遇　　面对新一代人工🔇智能技术🛀快速演进的新形势，要正确认识AI对高校思政工作带👲来的历史机遇，把握历史主动，进一步以📎人工智能👖为思政教育工作赋能增效。　　AI能推🙄动高校思政育人精准化迈向新🦓阶段。AI技术可🎫搭建全方位、多维度的高校学🦃生动态评估体系，通过🏵收集学生课堂表现、社团活动、消费行为等数据，运用大数据分析〰精准勾勒学🐪生思想动态、学习状况😆及生活需求，为思政工作者开展个🍽性化教育提供有🍴力支撑，推动🏺思政教育从“大水漫灌”向“精准滴灌”转变，根据学生对相🌪关知识点的掌握🍨程度有针对性地🧜推送学习资料，结合学生💳思想倾向开展🌡个性化心理疏导与思想引领。　　AI正🎎重构思政育人的时空矩阵。AI能👤够打破传统思政教育的时空桎梏，或😾可借助虚拟现实(VR)技术还🍻原历史场景，增强学生情🤝感共鸣，或可开发智🙂能问答机器人实现24小时在线💵思政答疑，让学🗡生随时获取知识、化解思想困惑，拓展思政教⛰育的时间与空间维🥈度。　　AI还能释🛣放思政工作者的📄核心育人效能。通过AI承担大量重复性、事务性工作，思政工作者🏔得以从烦🙍琐事务中解脱，将更多精力投入与👇学生的深🌜度交流、思想引导与😇价值塑造，进一步提升工作效率与质量。　　AI时代的高校思🔖政工作也面临诸多挑战。当前，意识形态安全🗒日益重要，高校需🗃加强对校园网络环🔶境的管控，积极有效应对AI技术开放性与匿🚙名性带来的📑错误思潮和不良信息传播🕙问题。数字鸿⏫沟问题进一步凸显，高🛂校要关注不同地区、家庭背景学生在🐇AI技👦术获取与使用能力上的差距，保障思政教育的公平性。思政队👱伍数字素养参差不齐，高校应加强🍵对思政工作者的AI技术培训，提升其运用AI开📶展工作的能力。为应对🔓日益增加的数据安🌁全与学术伦理风险，高校需建立健📍全学生数据安全🌎管理制度，加强AI学术诚信教育，规范AI在学术领域的应🖥用。　　探索AI赋能思政的实践📭方向　　面对AI带来的🚚机遇与挑战，高校应充分发挥AI优势，切实提升思🧜政工作质量，筑牢学生理🃏想信念之基。　　强化党⏲的全面领导，夯实理想🐅信念基础。高校应专项统筹规划AI与🍃思政教育融合发展的相关工作，制⏳定前瞻性行动指南与发展规划，确保思政工作始终💍坚守正确政治方向，引导学生🚁坚定理想信念，厚植爱国主义情怀。　　严控意识形态风险，净化校园网络🐄环境。高校要建立健全🕜AI内容审核机制，运用先进技术实时监测、严格审核🥨校园网络平台思政信息，及时处置📄不良信息；制定AI应用正负📎向清单，明确意识形态安🌇全红线，规范技术应用范围与方式，维护校园🐴意识形态安全稳定。　　加速数智化建设，筑牢思政工作根基。高校应🛣加大对思政工作数智化平🤼台的投入，升级校园网络🆚基础设施，提升数据🎶管理与分析智能化水平；整合学校🤫各部门思政数据资源，打破数据壁垒，实现数据共享，为思🔬政工作精准开展提供全面、准确的数据支持。　　推动思政范式创新，增强思🐶政教育实效。高校要加大对AI技术的研发投🎼入，鼓励校内👧科研团队与企业、科研机构合作，开发思🤑政育人大模型，打造特色思政AI产品；利用AI根据学❌生特点生成个性化思政教♏学方案与学习资源，激发🔣学生学习兴趣与主动性，提升教育实效。　　强化思政队伍😖能力，打造“人机共育”团队。高校应🎿定期组织思政工作者参加AI技术培训，培训内容涵盖🐞基础理论、应用工具使用、融合实践案🧣例分析等，邀请专家学者、技术骨干🛁开展讲座与实操指导，切实💆提高思政工作者运用AI开展工🚨作的能力。　　坚守技术安全底线，保障学生权😼益与学术诚信。高校🤨要树立数据安全意识，建立健全学生数据🕣安全管理制度，明确数据收集、存储、使用、销毁流程，加密处理数据，严格权限管理；定期组织网络安🔄全专家对思政AI系统进行渗透测试，开展网络攻📌防演练，提升应对网络攻➕击能力。同时，要将AI学术诚信教🐊育纳入学生必修课，引🚽导学生正确使用AI工具，利用AI建立学术不端预警系统，检测学生论文、作业，营造📛良好学术氛围。　　(作者：吴雅婷，系湖南科技大👷学马克思主义学院🎏博士生、湖南理工职业🍀技术学院讲师)

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早瀨真由美/杉本有紀/藤之木さやか/Faryn Lain

（青岛日报／观海新闻记者 沢田ゆかり）