此次双方将进一步推出以下六个“由AWS驱动的F1 Insights”统计数据，这些数据会在本赛季7月到12月之间以图形形式显示在屏幕上，让车迷对赛道上的瞬间决策和行动以及维修区车队策略师的决策有更深入的理解。
新增加的这六个统计数据维度分别是：
车辆性能得分：单独列示每辆车的性能，方便车迷进行不同车辆的性能对比（将于7月3-5日在2020赛季F1奥地利大奖赛上首次亮相）。
终极车手速度比较：基于这项数据，车迷可以将自己喜欢的车手与1983年至今的任何车手进行比较，从而确定F1史上最快车手（将于8月7-9日在阿联酋F1 70周年大奖赛上首次亮相）。
高速/低速过弯性能：这项数据对圈速至关重要，车迷能够比较不同车手以超过175 千米/小时（109 英里/小时）的速度驶过最快弯道的表现，以及以低于125 千米/小时（78 英里/小时）的速度低速过弯的表现（将于8月28-30日在F1劳力士比利时大奖赛首次亮相）。
车手技能评分：根据影响整体表现的最重要因素，对车手技能进行细分和评分，确定赛道上的最佳“全能车手”。对排位赛表现、起跑、比赛节奏、轮胎管理和超车/防守风格等不同子集进行计算，得出车手的整体评分（将于下半赛季首次亮相）。
车辆/车队发展与赛季整体表现：基于车队本赛季各场比赛的累积表现，发掘每支车队的发展情况（将于下半赛季首次亮相）。
排位和比赛节奏预测：从练习赛和排位赛圈数中收集数据，在每场比赛前预测最有可能获胜的车队，这一数据将为周六排位赛和周日正赛增添吸引力和刺激感（将于下半赛季首次亮相）。
为了获取上述的全新统计数据，F1将在Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中储存的近70年间的历史比赛数据与通过车上和赛道传感器收集的实时比赛数据进行综合分析。
首先，这些实时数据通过AWS的实时数据收集、处理和分析服务Amazon Kinesis从传感器传输到云上。然后，F1工程师和科学家将通过AWS用于构建、训练和部署机器学习模型的服务Amazon SageMaker把这些数据应用于机器学习（ML）模型。
其次，F1通过在AWS Lambda上部署机器学习模型，对比赛表现指标进行实时分析。AWS Lambda是一项无需预置或管理服务器即可运行代码的计算服务。
所有从数据中获取的洞察结果都将集成到F1赛事国际广播的推送中，包括其数字平台F1.tv，帮助车迷理解车手或车队策略师做出的影响比赛结果的重要瞬间决策和竞赛策略。
总之，最后效果如何，大家不妨拭目以待。要知道章鱼保罗预测世界杯的准确率有80%呢。
京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而，京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言，称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。
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2023年德国柏林消费电子展上，各大企业都带来了最新的理念和产品，而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。
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