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ShuttleSet+
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新型适配器改进羽毛球视频中的细粒度动作定位
研究人员开发了一种名为解耦时空适配器（DSTA）的新方法，以改进专业羽毛球视频中细粒度动作的定位。该方法通过将运动表示分解为时间、垂直和水平空间变化来有效地模拟复杂时空动态。DSTA方法在新的基准数据集Fine-Badminton和现有的ShuttleSet基准上取得了最先进的性能，同时在计算和参数成本方面保持了效率。
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Tree-of-Text框架增强了LLM从表格生成体育报道的能力
研究人员推出了一种新颖的树状提示框架Tree-of-Text，旨在改进体育比赛报道的表格到文本生成。该方法通过三个阶段指导大型语言模型：内容规划、操作执行和内容生成，以解决数据解释和叙事流畅性方面的挑战。实验表明，Tree-of-Text在准确性和效率方面优于现有方法，以显著减少的时间和成本实现了相当或更好的结果。