当前位置: 首页 > news >正文 news 2026/2/5 23:43:49 文章不存在 查看全文 http://www.mfbz.cn/news/385016/ 相关文章: java+vue+springboot打车拼车系统-杨富祥 YOLO26改进 - 注意力机制 多扩张通道细化器MDCR 通过通道划分与异构扩张卷积提升小目标定位能力 YOLO26改进 - 特征融合 融合Hyper-YOLO混合聚合网络MANet(Mixed Aggregation Network)通过多路径设计实现高效特征学习与模型适应性提升 YOLO26改进 - 注意力机制 HAT混合注意力变换器:超分重建能力迁移,提升小目标特征清晰度与检测精度 AI原生应用领域可解释性:助力企业数字化转型 YOLO26改进 - 卷积Conv 融合Diverse Branch Block (DBB) 多样分支块的多尺度卷积路径,丰富特征空间实现即插即用性能增益 YOLO26改进 - 注意力机制 双层路由注意力BRA(Bi-Level Routing Attention)增强小目标特征捕获 Excel倍数进位大师CEILING函数:从时间计费到物流计重的智能舍入方案 基于机器学习的A_B测试结果预测模型构建 基于Matlab的直流电机转速电流PI双闭环控制matlab仿真模型(仿真+设计文档+参考文献) 大数据时代半结构化数据的存储性能优化 YOLO26改进 - 卷积Conv 融合MogaNet中的ChannelAggregationFFN(通道聚合前馈网络),优化通道维度的特征 基于非洲秃鹫优化算法的图像分割附Matlab代码 YOLO26改进 - 卷积Conv _ 引入线性可变形卷积LDConv(Linear Deformable Convolution)增强不规则目标特征捕获能力 YOLO26改进 - 卷积Conv SAConv可切换空洞卷积:自适应融合多尺度特征,优化小目标与遮挡目标感知 开题报告qq信管黄莹 Flink Watermark机制:解决大数据流处理中的乱序问题 YOLO26改进 - 卷积Conv SCConv空间和通道重建卷积:轻量化设计助力复杂场景与小目标检测 YOLO26改进 - 注意力机制 Deformable-LKA 可变形大核注意力:自适应采样网格优化特征捕捉,提升不规则目标感知 揭秘国家级卫星超级工厂!年产能150颗、产值破500亿的商业航天“新质生产力“范本(WORD) 【无人机路径规划】无人机结构巡检飞行规划系统,核心用于针对已知三维结构(通过 STL 文件导入)完成无人机观测点生成、路径优化(基于 TSP 问题)、能耗分析、重叠率分析及轨迹可视化附Matlab代码 YOLO26改进 - 卷积Conv SPD-Conv空间深度转换卷积优化空间信息编码,攻克小目标检测难题 实现ai循环中插入用户对话的方法 YOLO26改进 - 卷积Conv 加权卷积wConv2D:无损替换标准卷积,增强空间建模与特征提取质量 arXiv 2025 YOLO26涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | ICLR 2025 | 引入FMoM频率调制融合模块,实现空间与频率的协同特征增强,助力多模态融合、小目标检测、遥感目标检测有效涨点 【DVMCNN诊断网络】基于离散韦格纳分布DWVD结合MCNN多尺度卷积神经网络的故障诊断研究附matlab代码 【AAAI 2026即插即用】Mamba模块篇 | MUB曼巴上采样模块,特别适用于图像恢复、图像超分辨率、图像恢复、暗光增强、遥感任务、目标检测、图像分割 和 医学影像分析等CV任务通用,涨点起飞 沙丘猫算法+哈里斯鹰+鲸鱼+黏菌算法+蝴蝶算法优化ELMAN神经网络回归预测附Matlab代码 YOLO26改进 - 卷积Conv 注入多阶门控聚合机制:Multi-Order Gated Aggregation 突破表示瓶颈,增强复杂场景目标感知能力 【无人机三维路径规划】基于启发式算法的无人机三维路径规划动态避障算法附Matlab代码