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每個(gè)球員都有相應(yīng)的球員技巧，這些技巧關(guān)系著球員在場(chǎng)上的發(fā)揮，球員的關(guān)鍵技巧甚至決定著一場(chǎng)比賽的最終走向。可是，這么多的技巧，你真的了解它們的含義嗎？本期小編匯總了實(shí)況手游中的全部技巧和解釋，趕快補(bǔ)一補(bǔ)基礎(chǔ)知識(shí)吧！
球員技巧：顯示該球員的獨(dú)特技能。一些球員擁有多個(gè)技能，一些球員無技能。
插花假動(dòng)作：讓球員在高速時(shí)可以執(zhí)行剪刀腳假動(dòng)作。
牛擺尾：讓球員可以執(zhí)行牛擺尾動(dòng)作，就是我們所說的牛尾巴。
施丹式轉(zhuǎn)身：讓球員可以執(zhí)行施丹式轉(zhuǎn)身，也就是馬賽回旋。
海底撈月：讓球員可以背身人球分過和新月式轉(zhuǎn)身。
向后切球并轉(zhuǎn)身：讓球員可以執(zhí)行向后切球。
內(nèi)部彈起：讓球員可以執(zhí)行內(nèi)部彈起動(dòng)作。也就是后拉磕球技能，沒有這個(gè)技能的后拉球是用單腳拉球然后變向，有這個(gè)技能的是用一只腳后拉，然后用另外一只腳磕球。
頭球：能提高頭球的精準(zhǔn)度和砸地頭球的頻率。
遠(yuǎn)距離抽射：讓球員遠(yuǎn)距離踢出精確的弧線射門。
落葉球射門：讓球員更輕松地踢出落葉球射門。
雜技般進(jìn)球：讓球員在尷尬位置或失去平衡的情況下都能傳球和使用腳跟射門。
首次射球：提升首次射門的技術(shù)和精確度。
單觸傳球：提升單觸傳球的技術(shù)和準(zhǔn)確度。
加重傳球：使球員能夠在空中傳球和直傳球時(shí)背轉(zhuǎn)以提高傳球的準(zhǔn)確度。
精確橫傳球：使球員能夠做出精確的弧線橫傳。
外部弧線球：使球員遠(yuǎn)距離時(shí)都能使用外側(cè)射門和傳球。
腳跟絕技：讓球員使用腳跟射門，表示他們會(huì)以對(duì)手無法預(yù)測(cè)的方式傳球或射門。
低空傳球：使球員能夠以低軌跡精確踢出遠(yuǎn)距離空中傳球。
低軌跡球：使球員能夠以低軌跡精確踢出遠(yuǎn)距離低軌跡球。
長(zhǎng)距離投擲：增加長(zhǎng)距離投擲范圍。
GK長(zhǎng)距離投擲：增加守門員投擲的范圍。
蠱惑招：讓球員在持球時(shí)贏得任意球。也就是假摔。
盯人：使球員能夠盯防并不懈追擊對(duì)方球員。
壓迫：經(jīng)常對(duì)對(duì)手持球球員試壓并嘗試奪球的攻擊性球員。
雜耍般解圍：讓球員在處身尷尬位置時(shí)都能用腳解圍。
隊(duì)長(zhǎng)：在球場(chǎng)上擔(dān)任隊(duì)長(zhǎng)，減少整支隊(duì)伍的疲勞效果。
超級(jí)候補(bǔ)：提升球員在比賽尾聲時(shí)以替補(bǔ)身份上場(chǎng)時(shí)的能力。
戰(zhàn)斗精神：可讓球員在壓力、疲勞以及逆境狀態(tài)下表現(xiàn)得更好。
ps：需要補(bǔ)丁和聯(lián)網(wǎng)工具的小伙伴可以關(guān)注小編，并在下方留言
圖為付聰在路邊采集聲音數(shù)據(jù)。
張嘉幸／攝
打開電腦，將采集的風(fēng)聲、雨聲、溪流聲等聲音數(shù)據(jù)輸入，“清洗”掉夾雜其間的噪音，對(duì)助聽器數(shù)據(jù)模型進(jìn)行“訓(xùn)練”，測(cè)試模型在真實(shí)場(chǎng)景的靈敏度……伴隨著手指敲擊鍵盤的“啪嗒啪嗒”聲，騰訊天籟實(shí)驗(yàn)室人工智能訓(xùn)練師付聰一天的工作就此開始。
近幾年，隨著人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，這個(gè)被稱為人工智能訓(xùn)練師的職業(yè)逐漸壯大。作為“數(shù)字職業(yè)”之一，人工智能訓(xùn)練師的出現(xiàn)，加速了人工智能由技術(shù)研發(fā)走向行業(yè)應(yīng)用的過程，將產(chǎn)生較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。
為模型不斷“喂”數(shù)據(jù)
每次出門時(shí)，付聰總會(huì)在耳朵上戴一個(gè)大“耳環(huán)”。
這個(gè)“耳環(huán)”其實(shí)是一個(gè)測(cè)試版的助聽器。“耳環(huán)”里的聲音各式各樣，有呼呼的噪聲，有尖銳刺耳的吵鬧聲……這些經(jīng)過助聽器放大后產(chǎn)生的噪聲，是很多佩戴助聽器的聽障人士長(zhǎng)期面臨的困擾。
付聰和他的團(tuán)隊(duì)正在嘗試?yán)盟惴ㄔO(shè)計(jì)、通過人工智能技術(shù)“訓(xùn)練”數(shù)據(jù)模型，讓助聽器更加“智慧”地降低噪聲，讓聽障人群聽得清、聽得懂、聽得舒服。
付聰解釋說，助聽器數(shù)據(jù)模型很小，因此需要針對(duì)不同場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，很多場(chǎng)景充滿挑戰(zhàn)，“比如一個(gè)聽障人士在餐廳吃飯，周圍有很多人說話，他想跟對(duì)面的人聊天，四周聲音特別嘈雜，作為一個(gè)正常人都可能聽不清楚，更何況一個(gè)有聽力障礙的人？我們希望利用模型，把需要的聲音提取出來，降低噪聲，幫助更多聽障人群”。
理想很豐滿，但是實(shí)際的模型算法研發(fā)過程卻像是一場(chǎng)反復(fù)進(jìn)行的“戰(zhàn)役”。
模型的研發(fā)過程大致分為以下幾步：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)“清洗”、模型訓(xùn)練、場(chǎng)景測(cè)試、調(diào)整算法，經(jīng)過幾次迭代之后再測(cè)試、調(diào)整，“如果測(cè)試結(jié)果不理想，需要把這個(gè)過程再走一遍，直到得到最優(yōu)效果”。付聰說。
數(shù)據(jù)采集要有針對(duì)性。為了讓模型更“聰明”，需要針對(duì)不同場(chǎng)景采集各種特殊數(shù)據(jù)。付聰和團(tuán)隊(duì)成員不僅需要到早晚高峰的地鐵、熱鬧喧天的餐廳、人來人往的馬路等場(chǎng)景，采集數(shù)百個(gè)小時(shí)的聲音數(shù)據(jù)，還要戴上助聽器體驗(yàn)這些聲音的差別，“比如風(fēng)聲，正常人聽到是呼呼聲，但戴上助聽器以后，是很吵的噗噗聲，像是去KTV唱歌，聲音使勁砸到麥克風(fēng)上”。道路騎行、海邊風(fēng)浪……為了采集各種風(fēng)噪數(shù)據(jù)，付聰錄制了多種場(chǎng)景的風(fēng)聲。
數(shù)據(jù)“清洗”是將不需要的數(shù)據(jù)“洗掉”。付聰舉了一個(gè)例子——風(fēng)聲，真實(shí)場(chǎng)景下會(huì)夾雜汽車?guó)Q笛、人交談等聲音。在整理時(shí)要把這些數(shù)據(jù)剔除出來，保留一個(gè)比較純粹的風(fēng)聲，這樣模型才會(huì)“認(rèn)識(shí)”風(fēng)。
模型訓(xùn)練是將“清洗”好的數(shù)據(jù)“喂”給模型。除了采集的特殊數(shù)據(jù)，付聰和他的同事們還會(huì)加入諸如世界各國(guó)的語言和一些非語音聲音等數(shù)據(jù)，“基本涵蓋了人們生活中遇到的所有噪聲和語音”。
和人類不同，人工智能模型在訓(xùn)練過程中，不會(huì)疲憊、煩躁、發(fā)脾氣，它們的“智慧”取決于模型參數(shù)、訓(xùn)練策略、數(shù)據(jù)量等。“它們就像一個(gè)‘孩子’，會(huì)越來越‘聰明’，識(shí)別到越來越多的聲音，我特別有成就感。”付聰說。
考驗(yàn)?zāi)托摹⒓?xì)致和忍受力
模型訓(xùn)練完成后，并不意味立刻能應(yīng)用到聽障人群的助聽器上，還要經(jīng)歷較長(zhǎng)時(shí)間的迭代、調(diào)整過程。
比如，為了讓聽障人群適配到合適的助聽器，傳統(tǒng)方式是患者反復(fù)到線下的驗(yàn)配店去試戴，過程繁雜。付聰解釋說，一般情況下，根據(jù)發(fā)病原因不同可以將聽力下降分為三類：感音神經(jīng)性、傳導(dǎo)性、混合性耳聾；根據(jù)聽力下降的程度不同，分為輕度、中度、重度及極重度耳聾。針對(duì)不同的類型，助聽器的適配方式有所不同。
有沒有可能把適配過程搬到“線上”，利用人工智能算法和深度學(xué)習(xí)能力，讓聽障人群在線上就能做準(zhǔn)確的聽力驗(yàn)配？帶著這個(gè)疑問，付聰開始研發(fā)適配算法。他將這個(gè)過程比喻為做應(yīng)用題，需要查詢國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)、檢索現(xiàn)有方案，根據(jù)具體的使用環(huán)境，利用現(xiàn)有知識(shí)開展合理想象、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、尋找答案。
這個(gè)過程考驗(yàn)人工智能訓(xùn)練師的耐心、細(xì)致。在測(cè)試助聽器音質(zhì)時(shí)，不同的佩戴方式，對(duì)應(yīng)不同的測(cè)試結(jié)果。付聰和同事需要以“N×N”排列組合設(shè)計(jì)不同的佩戴方式，并且不斷重復(fù)試驗(yàn)，來研究其對(duì)音質(zhì)產(chǎn)生的影響。
這個(gè)過程十分考驗(yàn)人工智能訓(xùn)練師的忍受力。“一個(gè)人工智能訓(xùn)練師的基本素養(yǎng)，就是強(qiáng)迫自己聽很多次刺耳的聲音。”付聰表示，這是因?yàn)橛?xùn)練師需要定量衡量聽障患者能正常聽到的聲音極限點(diǎn)，而這些聲音的分貝數(shù)是正常人耳難以忍受的，“很多時(shí)候恨不得把耳機(jī)摔掉。經(jīng)過一天測(cè)試，整個(gè)腦袋都感覺疼”。
經(jīng)過不斷迭代、調(diào)整，內(nèi)置了算法的助聽器終于完成了。最讓付聰難忘的是他們第一次到廣東韶關(guān)捐贈(zèng)產(chǎn)品，他們把助聽器挨個(gè)交到聽障老人手上，開機(jī)、戴設(shè)備、調(diào)整增益……“雖然我對(duì)模型很有信心，但當(dāng)時(shí)還是感覺心提到了嗓子眼，因?yàn)樵诖酥埃先藗兪菬o法正常交流的。”付聰說。
他小心地詢問一個(gè)老人：“您能聽到我在說什么嗎？”
“可以了。”老人緩慢而又堅(jiān)定地從口中說出3個(gè)字。
“那時(shí)候我覺得，我們做的這個(gè)事情挺有意義的。”付聰說。
用技術(shù)解決人類需求
人工智能訓(xùn)練師是一個(gè)需要忍受孤獨(dú)的職業(yè)，因?yàn)樗麄兇罅康臅r(shí)間是在設(shè)計(jì)方案、寫代碼、采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型中度過的。
“我戰(zhàn)勝孤獨(dú)的秘密是興趣。”付聰?shù)膶I(yè)是通信，其中很多課程和信號(hào)處理相關(guān)，他平時(shí)比較喜歡音樂，因此就將自己的興趣和專業(yè)、工作結(jié)合起來，聚焦音頻領(lǐng)域，大學(xué)畢業(yè)后參與了很多有關(guān)音頻信號(hào)處理的工作，經(jīng)歷了音頻算法從傳統(tǒng)算法到人工智能算法，再到大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的各個(gè)階段。
在付聰看來，人工智能技術(shù)是一個(gè)很好的工具，目的是將人類從很多腦力勞動(dòng)中解放出來，用規(guī)模化的方式去替代目前成本較高的個(gè)體勞動(dòng)。對(duì)整個(gè)社會(huì)而言，這是一種生產(chǎn)力的進(jìn)步，有著巨大的社會(huì)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值。
成熟的人工智能技術(shù)是什么樣？付聰認(rèn)為需要經(jīng)過3個(gè)階段：一是感知智能，核心在于模擬人的視覺、聽覺和觸覺等感知能力，比如人臉識(shí)別、語音識(shí)別等；二是認(rèn)知智能，具有人類思維理解、知識(shí)共享、行動(dòng)協(xié)同或博弈等特征，“能夠真正理解人在說什么，根據(jù)一些提示，提供相對(duì)完整的回答”；三是行為智能，也就是像自動(dòng)駕駛一樣，真正可以在物理世界發(fā)揮作用。
達(dá)到這樣的目標(biāo)，需要對(duì)人工智能模型不斷進(jìn)行訓(xùn)練。付聰表示，首先需要針對(duì)問題準(zhǔn)備足夠多的數(shù)據(jù)，“多到盡量涵蓋解決這個(gè)問題時(shí)所遇到的所有情形”；其次需要設(shè)計(jì)很好的算法，并根據(jù)用戶反饋不斷優(yōu)化。
“人工智能技術(shù)領(lǐng)域日新月異，要求人工智能訓(xùn)練師有廣闊的視野、深厚的人文情懷和社會(huì)責(zé)任感，用業(yè)界最新想法、理念和正確的倫理觀來幫助人類解決生產(chǎn)生活中遇到的問題。”付聰說。（彭訓(xùn)文 張嘉幸）
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來源： 人民日?qǐng)?bào)海外版