“是的，这是潜在的应用方向之一。”韩澈肯定道，“自动化的战术识别和统计，能极大提升赛前准备和赛后分析的效率。更进一步，结合球员追踪数据，甚至可以量化每次战术执行的质量，或者模拟不同防守策略对特定战术的效果。”
“那能用于实时辅助裁判吗？比如判断掩护犯规？”另一个人问。
韩澈谨慎地回答：“实时辅助裁判对准确性和速度要求极高，目前我们的研究还处于离线识别阶段，且主要针对战术意图而非犯规判罚。这是一个更长远、也更复杂的方向，涉及规则的形式化、动作的精细识别等诸多挑战。”
整个上午，他们的展位前人流不断。韩澈说得口干舌燥，但内心却有一种奇异的兴奋。他不再是那个只能仰望AI殿堂的门外汉，而是能够站在这里，与来自各方的、对技术和应用充满兴趣的人们，平等地探讨、解释，甚至为自己的想法辩护。他看到苏晚在应对一个极其刁钻的技术问题时，引用了多篇顶会论文的观点进行驳斥，思路清晰，逻辑严密，让提问者最终点头信服。他看到王睿在演示系统出现一个小bug时，不慌不忙，快速敲击键盘调试，几分钟内解决问题，赢得一片赞许。他感受到一种团队协作的力量，以及他们的工作被认真对待、被深入探讨所带来的价值感。
下午的封闭答辩，在一间小会议室进行，气氛更为正式和紧张。五位评审专家坐在长桌后，表情严肃。他们需要在十五分钟内完成展示，并接受十分钟的质询。
有了上午的热身和无数次的模拟演练，真正的答辩反而进行得异常顺利。韩澈的开场引人入胜，王睿的演示流畅稳定，苏晚的总结和展望高屋建瓴。质询环节，问题比上午更加深入和尖锐，直指模型的理论基础、方法局限性、以及与现有SOTA方法的详细对比。苏晚再次展现了深厚的学术功底和冷静的应变能力，对答如流，甚至在某个问题上，指出了评审专家引用的一篇相关工作在实验设置上的潜在瑕疵，让那位专家愣了一下，随即露出赞赏的
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