FetchError: request to https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_turbo/invoke failed, reason: connect ETIMEDOUT 119.23.85.51:443 at ClientRequest. (file:///home/yisa/node_modules/node-fetch/src/index.js:108:11) at ClientRequest.emit (node:events:525:35) at TLSSocket.socketErrorListener (node:_http_client:502:9) at TLSSocket.emit (node:events:513:28) at emitErrorNT (node:internal/streams/destroy:151:8) at emitErrorCloseNT (node:internal/streams/destroy:116:3) at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:82:21) { type: ‘system’, errno: ‘ETIMEDOUT’, code: ‘ETIMEDOUT’, erroredSysCall: ‘connect’ } 随着科技的飞速发展，人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。在体育竞技领域，人工智能的应用也越来越广泛。今天，就让我们来探讨一下人工智能在赛事打分系统中的应用。 赛事打分系统是各类竞技比赛中的重要组成部分，传统的赛事打分主要依赖于评委的主观判断。然而，这种评分方式往往会受到评委个人喜好、情绪、视力等因素的影响，导致评分结果存在一定程度的偏差。为了解决这一问题，人工智能技术应运而生。 人工智能在赛事打分系统中的应用主要体现在以下几个方面： 首先，人工智能能够对选手的表现进行客观评价。通过计算机视觉技术，人工智能可以分析和识别选手的动作、速度、角度等关键数据。结合深度学习算法，计算机可以对选手的表现进行精确评分。这种评分方式不仅减少了人为因素的干扰，还提高了评分的公正性和准确性。 其次，人工智能能够实时处理大量数据。在赛事打分系统中，评委需要对选手的多个动作进行评分。利用人工智能技术，计算机可以实时接收和处理评委的评分信息，迅速计算出选手的平均得分。这大大提高了赛事打分的效率，为比赛节省了宝贵的时间。 此外，人工智能还可以进行数据分析，为选手和教练提供有益的反馈。通过对选手在不同比赛中的表现进行分析，人工智能可以发现选手的优点和不足，为教练制定训练计划提供参考。同时，选手也可以通过人工智能的分析，了解自己的特长和提升空间，从而提高竞技水平。 然而，人工智能在赛事打分系统中的应用也存在一定的问题。比如，人工智能对动作的识别和判断仍然存在一定的误差，需要不断优化算法和完善技术。另外，评委在评分过程中的人文因素难以完全消除，这也为人工智能的全面应用带来了一定的挑战。 总之，人工智能在赛事打分系统中的应用具有显著的优势，为竞技比赛提供了更加公平、公正、高效的评分方式。尽管目前人工智能在赛事打分领域仍存在一些问题，但随着技术的不断进步，相信未来人工智能将在赛事打分领域发挥更大的作用。我们应该关注人工智能技术的发展，充分利用这一先进技术，为我国竞技体育事业做出更大的贡献。赛图 | 赛事AI自动化策划编排