当前位置: 首页 > news >正文 news 2026/2/6 0:01:34 文章不存在 查看全文 http://www.mfbz.cn/news/385044/ 相关文章: AI核心知识85——大语言模型之 RLAIF(简洁且通俗易懂版) AI核心知识86——大语言模型之 Superalignment(简洁且通俗易懂版) Matlab【独家原创】基于BiTCN-GRU-SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab【独家原创】基于BiTCN-BiGRU-SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab【独家原创】基于TCN-GRU-SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab【独家原创】基于TCN-BiGRU-SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab【独家原创】基于TCN-LSTM-SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab【独家原创】基于TCN-BiLSTM-SHAP可解释性分析的分类预测 20260205 之所思 - 人生如梦 YOLOv11 改进 - C2PSA _ C2PSA融合DML动态混合层(Dynamic Mixing Layer)轻量级设计优化局部细节捕获与通道适应性,提升超分辨率重建质量 YOLOv11 改进 - 注意力机制 _ CAFM (Convolutional Block Attention Module) 卷积块注意力模块:轻量级设计优化特征提取流程,提升小目标感知 YOLO26改进 - 注意力机制 融合HCF-Net维度感知选择性整合模块DASI 增强小目标显著性 Python 常用内置模块 YOLO26改进-上采样 EUCB高效上卷积块,实现特征图尺度匹配和高效上采样 近之则不逊,远之则怨:真正的长久相处,靠的不是“敬畏”,而是“看见彼此的情绪:下次再想“教”她做事时,先问问自己:我是想解决问题,还是想证明我对? SW草图绘制之直槽口 【信道估计】基于太赫兹集成UM-MIMO和IRS系统的混合球面与平面波信道估计附Matlab代码 AI接管编码:软件工程师的“主编化”转型已不可逆 SW草图绘制之曲线 YOLO26改进 -下采样 特征融合 NECK 优化,CARAFE 轻量算子让 YOLO26 细节检测飙升 访问RustFS中的图片时,浏览器报错 (failed)net::ERR_BLOCKED_BY_ORB 【图像隐写】基于LSB+DWT+DCT的图像和音频水印算法研究附Matlab代码 YOLO26改进 - 采样 小目标分割救星:HWD 降采样少丢细节提精度 YOLO26改进 - 采样 mAP 升 2%-7%:DRFDSRFD 分阶下采样,强化特征稳健性 java+vue+springboot毕业设计任务书大学学籍系统开题报告 java+vue+springboot慈溪市猫咪宠物网王飞--- YOLO26改进 - 特征融合 重参数化CSPELAN模块(Reparameterized CSPELAN Module)通过结构重参数化实现高效特征提取 YOLO26改进 - 采样 ICCV 顶会技术:WaveletPool 小波池化强化采样,保留小目标细节 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