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火眼金睛與0.4秒的判斷：中華職棒鐵面裁判蘇建文的三千站場(限量作者親簽版)

為了解決mlb世界大賽冠軍的問題，作者蘇建文 這樣論述：

【限量作者親簽版】 亞洲「現役唯一」執法超過三千場職棒裁判，中華職棒例行賽、主審、總冠軍賽站場數皆臺灣史上第一人，您不知道的臺灣之光──蘇建文 王貞治盛讚蘇建文：「如果主審都能有像他這樣果斷的判決，相信能得到每個人的認可。」 各方媒體名人讚賞推薦： 蔡其昌（中華職棒大聯盟會長、立法院副院長）、楊清瓏（中華職棒大聯盟秘書長）、周駿勝（中華職棒大聯盟技術長）、紀華文（中華職棒大聯盟裁判）、黃步昌（資深棒球主播）、彭政閔（社團法人台灣火星人運動發展協會理事長、中信兄弟棒球隊副領隊）、馮勝賢（財團法人桃園市體育發展基金會執行長）、謝文憲（台灣運動好事協會理事長）、劉柏君（國際棒球裁判）、羅志朋（《

自由時報》棒球線記者）、曾文誠（資深球評）、潘忠韋（棒球球評）、徐展元（熱血棒球主播）、常富寧（體育主播）、卓君澤（資深運動媒體人）、楊東遠（運動視界主編）、林東緯（知名體育主播）、盧建彰（導演、作者）、豹子腿方昶詠（棒球YouTuber）、耿伯軒（MLB聖地牙哥教士隊球探）、Mike（九局上半節目主持人）   *** 1991年 ， 在妻子鼓勵下決定參加面試，在當時日籍裁判柏木敏夫點出 「非科班出身者仍可透過訓練成為優秀裁判」的一言襄助， 從此走上職棒裁判之路。 執法至今，一晃眼三十年過去，看盡了職棒的是非風雨，也嘗盡了酸甜苦辣── 當親情被工作拉扯時， 當比賽場上誤判發生時， 當簽賭案爆發

時， 一而再再而三的身心都被一顆圓圓的棒球重擊下， 蘇建文說：「我們不是主角，沒有噓聲就是一個好的比賽、好的裁判。」 輕描淡寫，卻一語道盡全天下裁判的內心獨白。 從喊PLAY BALL開始，究竟是什麼樣的「熱忱」讓他堅持下去？ 本書完整揭露職棒裁判最真實的心聲與甘苦的心路歷程， 如何活出0.4秒判斷下的精采裁判人生！    

mlb世界大賽冠軍進入發燒排行的影片

美國職棒球團與球員績效分析

為了解決mlb世界大賽冠軍的問題，作者林峻霆 這樣論述：

攤開近年來美國職棒大聯盟MLB(Major League Baseball)中30支球團的薪資花費，各球團為提升晉級到季後賽和問鼎世界大賽(World Series)冠軍機會，大市場球團不斷提高薪資政策在球員市場中網羅明星級球員，來提升整體團隊戰力，若球團的戰績表現不佳容易招致批評，其薪資政策過於浪費且無效率；相較之下小市場球團以有限的預算，對球員進行場上表現評估以及從球員市場中尋找潛力球員，組建出具經濟實惠的陣容，並在球季中創下佳績。本研究選取2021年球季30支球團與407球員作為評估對象，球團績效評估方面，以團隊薪資作為投入項，總上壘數、總得分、團隊勝率和團隊投手防禦率作為產出項，並以

差額變數模型分析歸納出具有效率和無效率之球團。球員績效評估方面區分為野手和三種類型投手，以年度薪資、出賽次數和打席數作為投入項，意欲產出項為球員賽場上正面評價之數據，球員賽場上負面評價之數據作為非意欲產出項，並且以非意欲產出模型分析歸納出具有效率和無效率之球員。研究結果發現30支球團中有6支球團具有效率，其餘的24支球團中除了多倫多藍鳥，其他球團在薪資方面均存在超額投入現象，存在超額投入現象的前五名球團皆為大市場球團，以費城費城人的超額投入幅度最高，而球團效率因資源集中而有顯著差異，亦即球團的薪資投入過於集中在明星球員上，未必能讓球團效率有所提升，相反的球團薪資的分散在潛力球員或其他球員上，能

讓球團效率表現較好，且更具經濟效益。球員分析方面共有48位野手、12位先發投手、22為中繼投手和19位救援投手的表現具有效率，球團經理人可以針對這些球員進行網羅來補強團隊陣容，特別是潛力球員們。另一方本研究歸納出無效率之球員，可能存在超額投入薪資與出賽次數，亦或是非意欲產出過多之現象，將球員的分析結果提供給球團經理人，讓經理人能夠考量球員狀況進行資源有效的配置。

火眼金睛與0.4秒的判斷：中華職棒鐵面裁判蘇建文的三千站場

為了解決mlb世界大賽冠軍的問題，作者蘇建文 這樣論述：

亞洲「現役唯一」執法超過三千場職棒裁判，中華職棒例行賽、主審、總冠軍賽站場數皆臺灣史上第一人，您不知道的臺灣之光──蘇建文 王貞治盛讚蘇建文：「如果主審都能有像他這樣果斷的判決，相信能得到每個人的認可。」 各方媒體名人讚賞推薦： 蔡其昌（中華職棒大聯盟會長、立法院副院長）、楊清瓏（中華職棒大聯盟秘書長）、周駿勝（中華職棒大聯盟技術長）、紀華文（中華職棒大聯盟裁判）、黃步昌（資深棒球主播）、彭政閔（社團法人台灣火星人運動發展協會理事長、中信兄弟棒球隊副領隊）、馮勝賢（財團法人桃園市體育發展基金會執行長）、謝文憲（台灣運動好事協會理事長）、劉柏君（國際棒球裁判）、羅志朋（《自由時報》棒球線記者

）、曾文誠（資深球評）、潘忠韋（棒球球評）、徐展元（熱血棒球主播）、常富寧（體育主播）、卓君澤（資深運動媒體人）、楊東遠（運動視界主編）、林東緯（知名體育主播）、盧建彰（導演、作者）、豹子腿方昶詠（棒球YouTuber）、耿伯軒（MLB聖地牙哥教士隊球探）、Mike（九局上半節目主持人）   *** 1991年 ， 在妻子鼓勵下決定參加面試，在當時日籍裁判柏木敏夫點出 「非科班出身者仍可透過訓練成為優秀裁判」的一言襄助， 從此走上職棒裁判之路。 執法至今，一晃眼三十年過去，看盡了職棒的是非風雨，也嘗盡了酸甜苦辣── 當親情被工作拉扯時， 當比賽場上誤判發生時， 當簽賭案爆發時， 一而再再而三

的身心都被一顆圓圓的棒球重擊下， 蘇建文說：「我們不是主角，沒有噓聲就是一個好的比賽、好的裁判。」 輕描淡寫，卻一語道盡全天下裁判的內心獨白。 從喊PLAY BALL開始，究竟是什麼樣的「熱忱」讓他堅持下去？ 本書完整揭露職棒裁判最真實的心聲與甘苦的心路歷程， 如何活出0.4秒判斷下的精采裁判人生！

運用深度學習預測中華職棒比賽勝負:以中信兄弟象隊為例

為了解決mlb世界大賽冠軍的問題，作者蔡育楷 這樣論述：

深度學習神經網路在棒球上的運用，目前相關研究所佔比例極少，而棒球比賽最受關心的部份是最後的勝敗結果，也是球迷最關心的事情之一。我們既有的觀念中，類神經網路訓練需仰賴大量的數據及訓練資料才能提高準確度，但教練的指揮調度及球員的狀態起伏，常隨著球賽累積經常調整而有所調整，所以面對賽季長且場次多的職業棒球來說，以大數據訓練神經網路的方式未必合適。本研究利用深度學習方式創建類神經網路模型，預測中華職棒大聯盟比賽勝負，並且以中信兄弟象隊例行賽為例，我們使用的特徵參數包括：對戰兩隊的團隊勝敗戰績、打擊率、自責分率及先發投手的出賽數、勝場數、防禦率、被打擊率、每局被上壘率…等共165項，將這些特徵

參數饋入深度學習神經網路之後，判斷最後輸出結果，輸出結果有3類，分別判定為勝、敗、和。經由實驗結果證明，使用深度學習神經網路確實可以提供預測比賽勝負的參考依據，其中以比賽前10場比賽作為訓練資料預測準確度最高，預測正確率達到60%，優於各預測模型，訓練數據過多過少皆會影響預測模型之準確率。