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رؤى - 스포츠 분석
IPL 크리켓 팬타지 11 팀 구축을 위한 다중 에이전트 프레임워크
FanCric 프레임워크는 대규모 언어 모델과 강력한 오케스트레이션 프레임워크를 활용하여 크리켓 팬타지 팀 선발 과정을 향상시킨다.
지속 가능한 다중 선수 스포츠 게임플레이 생성
SportsNGEN은 선수 및 볼 추적 데이터를 기반으로 훈련된 트랜스포머 디코더 모델로, 현실적이고 지속 가능한 게임플레이를 생성할 수 있다.
실제 배드민턴 선수 행동을 경험적 맥락과 브라운 운동을 통해 오프라인 모방하기
오프라인 배드민턴 경기 데이터를 활용하여 선수들의 의사결정 과정을 모방하는 계층적 모방 학습 모델 RallyNet을 제안한다. RallyNet은 선수들의 의도를 반영하는 맥락 공간을 구축하고, 선수 간 상호작용을 기하 브라운 운동으로 모델링하여 보다 현실적인 선수 행동을 생성한다.
선수 고유 식별을 위한 도메인 기반 마스크 자동 인코더
도메인 기반 마스크 자동 인코더를 활용하여 동영상 속 선수의 유니폼 번호를 정확하게 식별할 수 있는 모델을 제안한다.
선수 고유 식별을 위한 도메인 기반 마스크 자동 인코더
도메인 기반 마스크 자동 인코더를 활용하여 동영상 내 선수의 유니폼 번호를 정확하게 식별하는 기술을 제안한다.
배드민턴을 위한 AI 코치
이 연구는 배드민턴 경기에서 추출된 이미지를 분석하기 위한 다양한 신경망 기술에 초점을 맞추고 있습니다. 선수의 자세, 라켓 사용, 관절 각도 등을 정량적으로 평가하여 선수의 기술 향상을 돕는 것이 목표입니다.
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