感謝各位的支持,今年的台灣棒球數據分析競賽,有高達一般組33隊,高中職組5隊,合計38隊報名參加,再創新高!
以下是各組的隊名以及題目:
一般組
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編號 |
隊名 |
題目 |
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1 |
三條 |
最佳化棒次模型建構 |
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2 |
高中打籃球大學想丟到110km/hr的女子 |
世界冠軍將落誰手? |
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3 |
左右為男 |
中職教練左右病指數研究-換得合理,還是換得心安? |
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4 |
蝦卵壽司 |
誰是最穩的王牌?先發投手穩定指數WSI:用數據解開投手穩定度之謎 |
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5 |
好想贏道奇 |
2025戰績最好的球隊-密爾瓦基釀酒人 |
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6 |
The Article |
台灣職棒的熟悉度懲罰(TTOP)與局數經濟學 |
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7 |
職棒年鑑愛好者 |
中職球員WAR值試算 |
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8 |
The Almost Surely Estimators |
RECONSTRUCTING PARK AND DEFENSE EFFECTS VIA LAUNCH ANGLE AND
LAUNCH SPEED |
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9 |
球探報告數值量化&看不見的壓力指數 |
球探報告數值量化&看不見的壓力指數 |
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10 |
弗萊爾梅翠絲 |
長距離移動對投打之影響 |
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11 |
數據打擊手 |
漢克阿倫生涯打擊數據分析與啟示 |
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12 |
Let's Go Dbacks |
捕手蹲捕姿勢的演進及ABS引進的探討 |
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13 |
這組還可以 |
中信兄弟隊2025 賽季結果評估 |
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14 |
AAOA |
我不是左右病 中職的左右對位剋制效應 |
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15 |
Ricky隔好帥 |
AI 幫你看球:哪些表現最能決定球員薪水? |
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16 |
飛越OPS |
飛越OPS:以OPS為核心所建立的突破預測系統 |
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17 |
雞腿Bang當 |
利用統計機器學習模型找出影響棒球好壞球判決的因素 |
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18 |
結束無刺有刺一次買夠 |
以新數據衡量打者選球與擊球品質-以MLB為例 |
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19 |
邦邦開花 |
救救殘壘-從串聯效益探討最佳棒次安排及代打決策 |
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20 |
淡江統計隊 |
畢氏定理在台灣職棒(CPBL)勝率預測模型中的準確度實證與應用研究 |
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21 |
Time to Pitch |
當投手也得看時鐘 Pitch clock 下的投打對決 |
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22 |
1569 |
穩定牛棚投手指標分析 |
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23 |
巧克力好棒棒 |
就是這一刻!Momentum探討研究 |
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24 |
壓線大王 |
從「推進價值」重新劃分打者類型 |
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25 |
國體宿舍B403 |
Pure Fastball Quality (PFQ): An Interpretable PCA-Based Metric
Predicting Batted-Ball Outcomes in MLB Pitchers During the 2025 Season |
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26 |
盜底跑不跑 |
盜壘數據研究分析與建模 |
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27 |
洛杉磯日本人隊 |
球員的個人能力 |
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28 |
藍色球隊,藍到顯著 |
美國職棒大聯盟最終排名預測模型之建構 |
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29 |
薯泥蛋餅 |
江坤宇有必要場場先發嗎? |
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30 |
獅子王KTV |
揮棒傾角對擊球表現有差嗎?以機器學習方式建構最佳擊球模型 |
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31 |
勁擊的據人 |
加強版本壘板紀律-DW swing |
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32 |
黃仁勳叫我讀物理 |
「序列到價值 (Seq-to-Value)」:基於 LSTM 的中華職棒捕手守備價值量化分析及馬可夫鏈驗證 |
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33 |
靈感來自Hito大聯盟 |
高飛犧牲打,跑?不跑? |
(註:編號以報名先後順序排列)
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編號 |
隊名 |
題目 |
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H1 |
你愛棒球對不隊 |
在MLB選秀首輪選擇高中投手是不是好的選擇? |
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H2 |
真耐 |
得點圈之鬼的另一面—從投手配球角度再談得點打者 |
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H3 |
教練我想打全壘打 |
利用大數據分析TTO%對擊球結果的影響-以MLB為例 |
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H4 |
2032 Chicago Cubs |
後援投手新數據 Reliever All-Around Rating(RAAR) 後援投手全方位評分 |
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H5 |
CLHS77th111 |
經典賽30人名單分析 |
(註:編號以報名先後順序排列)
以上資料如有缺漏或誤植,還請儘速與台灣棒壘球科學研究會聯繫。
同時由於報名截止時間的最後幾天報名踴躍,也有隊伍表示需要更多時間強化報告內容,因此特地再開放一週時間讓各隊可以更新簡報檔案,修正後的簡報檔案請於11/21晚上11點59分前以email方式寄到台灣棒壘球科學研究會(baseballsciencetw@gmail.com)。一週後主辦單位將開始進行書面審查,後續訊息也會公告於台灣棒壘球科學研究會官方網站。感謝您對台灣棒球數據分析競賽的支持!
也非常感謝 「台灣最值得信賴的群眾集資平台-貝殼放大」,熱情贊助本賽事!

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