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新的事件驱动系统可实时精确测量球的旋转
研究人员开发了一种事件驱动的主动视觉系统，旨在精确地实时测量各种专业运动中球的旋转。该系统利用事件相机实现高时间分辨率，使用检流计镜实现连续跟踪，并采用可调焦长焦镜头增强细节。离线方法 s-CMax 在静态球体上达到了最先进的精度，而一种低延迟的在线方法则采用了卷积神经网络和 GPU 加速，已在专业乒乓球比赛等实时应用中得到验证。
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图神经网络捕捉非传递性优势以进行网球预测
研究人员开发了一种新颖的图神经网络（GNN）方法来预测网球比赛，通过显式建模非传递性球员优势。该方法将球员表示为节点，比赛结果表示为有向边，捕捉了A击败B、B击败C、C击败A的关系。虽然GNN模型的准确率为65.7%，Brier得分为0.214，但在无条件准确率方面并未优于加权Elo等成熟系统。然而，结合GNN补充信息的联合预测显著超越了加权Elo，尤其是在非传递性比赛中。