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本文提出将球员的最短可行到达时间（到达时间）建模为条件分位数回归问题，并在2022年世界杯PFF光学追踪数据上训练的轻量级多层感知机模型在多项指标上超越了六种基于物理的球员运动模型，且展示了跨运动项目（篮球、美式橄榄球）的迁移能力。
ARC-SORT 提出一种免训练、可实时运行的跟踪检测式多目标跟踪器，利用交互式多模型(IMM)卡尔曼滤波的预测协方差自适应调整搜索区域，并通过外观证据纠正交叉时的身份交换，在 SportsMOT 上达到 81.82 HOTA 且身份切换最少。
SambaGraph 引入了一个时空图数据集和基准测试，用于建模足球战术响应，该数据集从2022年FIFA世界杯数据中整理，旨在分类动作和检索防守实例。
本文宣布了NFL on Prime第五个赛季的启动，以Highmark Stadium的Bills对Lions比赛为特色，并强调了像AI洞察这样的技术进步，以增强球迷观看体验。
一个结合了本地AI与GPT-6 Astra的篮球AI系统，用于检测和追踪球员、通过OCR识别球员号码，并为体育分析映射运动轨迹。
NVIDIA 在 IBC 2026 上宣布扩展 NVIDIA AI for Media，包括先进的 Synthetic Video Detector 和 3D Body Pose 技术，以增强广播、体育和流媒体中的 AI 应用。
本文将由预期威胁（xT）和基于概率估计的动作评估（VAEP）框架应用于职业手球，提出了 Handball-xT 和 Handball-VAEP，并利用德国手球甲级联赛五个赛季的追踪事件数据，向俱乐部开源了相关代码。
本文介绍了FST.ai 2.5，这是一个面向奥运会和残奥会跆拳道的可解释且不确定性感知的人工智能框架，整合了运动员数字孪生、比赛分析和联合会级决策支持。
一个数据驱动的可视化项目，通过记录的事件重建FIFA World Cup 2026的每一场比赛，呈现完全由数据构建的印象。
本文利用基于Transformer的模型对MLB Statcast数据进行反事实优化，发现同时优化最终投球和准备投球可以使K/9等赛季级统计指标提高超过1.0。
TacticAI 使用图神经网络将球员表示为节点，将他们的交互表示为连接，使数据科学家可以通过实时拖放球员来测试防守阵型。
这本《麻省理工科技评论》通讯报道了人工智能和数据分析在足球领域的崛起、中国快速建造大型核反应堆，以及首次有报道称自主无人机可能杀死了士兵。
Jesse Davis 和他所在的鲁汶大学体育分析实验室利用机器学习分析足球数据，揭示了诸如将球踢出边线的战术价值等见解。他们的开源工具正在影响职业俱乐部。
本文提出了一种约束规划方法，通过树搜索和预处理技术，以$n$日前瞻的方式确定NHL季后赛锁定场景。