XRUST.ru » Новости » Финал Гран-при по фигурному катанию 2025 в Нагое — Кагияма лидирует
Новости / Спорт / Xrust

Финал Гран-при по фигурному катанию 2025 в Нагое — Кагияма лидирует

5 декабря 2025, 07:00 4 116 0 8

Ледовая битва в Нагое: японец Кагияма уже лидирует, Малинин готовит контратаку

Финал Гран-при стартовал с сенсации

Япония принимает лучших фигуристов планеты. С 4 по 7 декабря в Нагое проходит финал Гран-при ISU — турнир, куда попадают только шесть лучших спортсменов в каждой дисциплине. И первый день уже принёс интригу.

В мужском одиночном катании Юма Кагияма (Япония) одержал победу в короткой программе с результатом 108,77 балла. Это серьёзная заявка на золото от действующего олимпийского призёра.

Результаты короткой программы (мужчины):

  • 1 место: Юма Кагияма (Япония) — 108,77
  • 2 место: Сюн Сато (Япония) — 98,06
  • 3 место: Илья Малинин (США) — 94,05

Да, ты не ошибся: Малинин только третий. Двукратный чемпион мира с серией из 12 побед подряд неожиданно уступил двум японцам. Но впереди произвольная программа, где американец может попытаться исполнить свой фирменный четверной аксель — прыжок, который до сих пор не покорился никому, кроме него.

В парном катании интрига не меньше: три пары из Канады против трёх из Китая. Танцоры представят ритм-танцы, а у девушек фаворитом считается трёхкратная чемпионка мира Каори Сакамото.

Финал — 7 декабря. Xrust.ru будет держать в курсе.

Xrust: Финал Гран-при по фигурному катанию 2025 в Нагое — Кагияма лидирует

фигурное катание, финал Гран-при, Нагоя 2025, Кагияма, Малинин, ISU, соревнования, Xrust

Поделится
8 0

Комментарии


Робот с искусственным интеллектом учится собирать помидоры
Нехватка рабочей силы в сельском хозяйстве подталкивает его к большей автоматизации, особенно в части сбора урожая. Но не все культуры легко поддаются обработке машинами. Например, помидоры растут гроздьями, а это значит, что робот должен тщательно отбирать спелые плоды, оставляя незрелые нетронутыми, пишет xrust. Это требует точного управления и принятия взвешенных решений. Для решения этой задачи доцент Такуя Фудзинага из Высшей инженерной школы Осакского столичного университета разработал систему, которая обучает роботов оценивать, насколько легко собрать каждый помидор, прежде чем пытаться его сорвать. Его подход сочетает распознавание изображений со статистическим анализом для определения оптимального угла для сбора каждого плода, поясняет sciencedaily . Робот анализирует визуальные детали, такие как сам помидор, его стебли и то, скрыт ли он за листьями или другими частями растения. Эти данные помогают роботу выбрать наиболее эффективный способ приблизиться к плоду и взять его.
2 751 1