В сборнике представлены статьи участников Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в данной области. Ответственность за приведенные в исследовании экономические данные несут авторы. Статьи представлены в авторской редакции.
в работе предлагается теоретическая модель преодоления проблемы дефицита данных при обучении нейронных сетей распознаванию редких и технически сложных элементов в фигурном катании. Обосновывается использование синтетических наборов данных, генерируемых в физически корректных симуляторах, как основной способ формирования сбалансированных обучающих выборок. Особое внимание уделено архитектурным решениям в области доменной адаптации, включая методы рандомизации домена и состязательного обучения, которые позволяют минимизировать разрыв между виртуальной симуляцией и реальными видеоданными. Предложенный подход позволяет создавать высокоточные системы спортивного анализа, способные классифицировать уникальные прыжковые каскады в режиме реального времени.