Cup stats & predictions

Estrategias Comunitarias Innovadoras

• Fomenta foros comunitarios donde los fanáticos puedan discutir estrategias e intercambiar predicciones sobre partidos futuros.
• Crea concursos semanales donde los fanáticos puedan ganar premios por sus predicciones correctas sobre resultados o goleadores.
• Organiza eventos virtuales pre-partido con invitados especiales como exjugadores o entrenadores que puedan ofrecer perspectivas únicas sobre los próximos encuentros.
• Aprovecha las redes sociales para crear contenido interactivo como encuestas o Q&A con expertos que mantengan a los aficionados comprometidos entre partidos.
• Incorpora experiencias gamificadas donde los fans puedan acumular puntos por participación activa que luego podrían canjear por merchandising oficial o entradas exclusivas para próximos partidos importantes.

Iniciativas Especiales Durante Partidos Cruciales:

• Aprovecha momentos importantes como finales o semifinales organizando transmisiones especiales con comentarios expertos adicionales.
• Incentiva la asistencia ofreciendo paquetes familiares o descuentos grupales durante días claves del torneo.
• Crea momentos memorables con desfiles pre-partido o actividades post-partido donde los aficionados puedan conocer a sus ídolos cara a cara.
  
  
• Promueve campañas interactivas donde los seguidores puedan votar por jugadas destacadas o momentos icónicos durante un partido determinado.
  
  
• Fomenta la inclusión global conectando comunidades internacionales mediante transmisiones multilingües e interacciones entre fanáticos internacionales.
  
  

Estrategias Digitales Innovadoras:

• Lanza aplicaciones móviles personalizadas que ofrezcan contenido exclusivo sobre estadísticas avanzadas o perfiles detallados sobre jugadores.
  
  
• Incorpora realidad aumentada (AR) o realidad virtual (VR) para ofrecer experiencias inmersivas desde casa.
  
  
• Aprovecha inteligencia artificial (IA) para personalizar notificaciones push según las preferencias individuales sobre equipos favoritos o jugadores específicos.
  
  
• Crea contenido dinámico como blogs o videos detrás-de-cámaras que muestren lo que ocurre fuera del campo durante entrenamientos intensivos o viajes.
  
  
• Fomenta la interacción continua mediante chats en vivo con comentaristas deportivos durante transmisiones importantes.
  
  

Fomentando Comunidades Fuertes:

• Involucra a influencers locales dentro del ámbito deportivo para aumentar el alcance orgánico mediante colaboraciones auténticas.
  
  
• Promueve iniciativas sociales vinculadas al deporte, como eventos benéficos organizados por clubes locales junto a sus aficionados.
  
  
• Incorpora programas educativos dirigidos a jóvenes prometedores interesados ​​en carreras futbolísticas profesionales.
  
  
• Alienta campañas dirigidas por aficionados donde ellos mismos creen contenido original como podcasts o retransmisiones analíticas.
  
  
• Fomenta reuniones presenciales periódicas entre grupos locales para fortalecer vínculos dentro de comunidades específicas.
  
  # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. # # This source code is licensed under the MIT license found in the # LICENSE file in the root directory of this source tree. from typing import Optional import torch from fairseq.data.audio.audio_utils import ( get_mask_from_lengths, ) from fairseq.data.audio.speech_to_text_dataset import ( SpeechToTextDataset, ) from fairseq.dataclass.utils import convert_namespace_to_omegaconf from fairseq.tasks import FairseqTask from fairseq.tasks.speech_to_text import ( DEFAULT_MIN_DURATION, ) from omegaconf import II @FairseqTask.register("speech_to_text") class SpeechToTextTask(FairseqTask): """ Translate from one (source) language to another (target) language. Args: cfg (OmegaConf): configuration for task source_dictionary (~fairseq.data.Dictionary): dictionary for the source language target_dictionary (~fairseq.data.Dictionary): dictionary for the target language .. note:: The translation task is compatible with :mod:`fairseq-train`, :mod:`fairseq-generate` and :mod:`fairseq-interactive`. To use those scripts, you need to write your own :class:`~fairseq.data.Dictionary` objects that inherit from :class:`fairseq.data.FairseqDictionary` to be able to read the data files. The translation task provides the following additional command-line arguments: .. argparse:: :ref: fairseq.tasks.translation_parser :prog: """ @staticmethod def add_args(parser): """Add task-specific arguments to the parser.""" # fmt: off parser.add_argument('data', help='colon separated path to data directories list, will be iterated upon during epochs in round-robin manner; "train", "valid", "test" are the expected names of data directories') parser.add_argument('--load-alignments', action='store_true', help='load sentence alignments from the data directory') parser.add_argument('--left-pad-source', default='True', type=str, help='pad the source on the left') parser.add_argument('--left-pad-target', default='False', type=str, help='pad the target on the left') parser.add_argument('--max-source-positions', default=1024, type=int, help='max number of tokens in the source sequence') parser.add_argument('--max-target-positions', default=1024, type=int, help='max number of tokens in the target sequence') parser.add_argument('--upsample-primary', default=1, type=int, help='amount to upsample primary dataset') parser.add_argument('--num-encoders', default=1, type=int) parser.add_argument('--num-decoders', default=1, type=int) parser.add_argument('--min-duration', default=DEFAULT_MIN_DURATION, help='minimum duration of speech utterances in seconds') parser.add_argument('--share-all-embeddings', action='store_true', help='share embeddings between source and target') # fmt: on def __init__(self, cfg: Optional[dict], source_dictionary=None, target_dictionary=None): super().__init__(cfg) self.source_dictionary = source_dictionary self.target_dictionary = target_dictionary # We need to know which dataset contains alignments to store