显著目标检测论文

Fine-grained Analysis of Stability and Generalization for Stochastic Bilevel Optimization

论文《Fine-grainedAnalysisofStabilityandGeneralizationforStochasticBilevelOptimization》IJCAI’2024《随机双层优化的细粒度稳定性和泛化性分析
再给一碗吧·2025-03-07 13:40

Web自动化测试：selenium使用

语法简约，清晰，可以显著减少后期维护难度和工作压力。用P
测试杂货铺·2025-03-07 13:04

代表建议将禁止就业年龄歧视纳入法律，破解 35 岁+就业困境，是否具有可行性？

全国人大代表蒙媛提出将禁止就业年龄歧视纳入法律以破解35岁+群体就业困境的建议，具有显著的现实必要性，但在实施过程中仍需克服多重挑战。
日记成书·2025-03-07 11:42

迎接AI挑战：Java程序员的技能进化与发展趋势!!!

1.AI时代,JAVA程序员编码方式的发展趋势在AI时代，JAVA程序员编码方式的发展趋势正在经历显著变化。
小南AI学院·2025-03-07 10:16

OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）

主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
大模型大数据攻城狮·2025-03-07 09:06

目标检测——玉米叶感染数据集

一、重要性首先，玉米作为世界上重要的粮食作物之一，其生长状况直接影响到粮食产量和粮食安全。玉米叶感染是玉米生长过程中常见的病害之一，会导致玉米叶片出现肿胀、皱缩、扭曲变形等症状，严重时甚至可能形成瘤状物。因此，及早检测玉米叶感染对于保障玉米的健康生长和提高产量具有重要意义。其次，通过玉米叶感染检测，农民和农业科研人员可以及时发现并采取有效的防治措施，防止病害的扩散和加重。这不仅可以减少因病害导致的
Bryan Ding·2025-03-07 08:30

量子算法：英译名、概念、历史、现状与展望？

其核心在于利用量子比特（qubit）的并行计算能力，显著提升计算效率。####历史1.**1980年代**：RichardFeynman提出量子计算概念，认为量子计算机可以模拟经典计算机无法
lisw05·2025-03-07 07:14

数值计算模型范围的取值与思考--水泵水轮机压力脉动问题--学术论文模式--个人经验总结

数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题目录数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题写在前面摘要1研究背景2研究现状3研究方法3.1模型结构参数的选取3.2数值计算方法和参数3.3计算工况参数3.4求解器参数4总结与思考参考文献写在前面压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因，使用数值模拟模型能够实现高精度且高效的压力脉动特性的计算研究。本文是博主
lalalaO°C_m·2025-03-07 03:37

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。
蒲牢森·2025-03-07 01:45

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，
清风AI·2025-03-07 00:39

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）

使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值（R语言）在R语言中，我们经常使用箱图（boxplot）来可视化数据的分布和比较不同组之间的差异。
认真写代码i·2025-03-07 00:38

在R语言中，要在图形中添加组间p值，可以使用`geom_bracket`函数

geom_bracket函数可以用来创建一个带有括号标记的图形，用于表示组间的显著性差异。本文将详细介绍如何使用geom_bracket函数来添加组间p值，并提供相应的源代码示例。
ByteWhisper·2025-03-07 00:07

飞书多维表格+DeepSeek R1：打工人必备的AI神器，效率暴涨1000%！[特殊字符]

本文手把手教你用「零代码」实现批量文案改写、论文精读、视频脚本生成。
sherlock__cc·2025-03-07 00:36

ChatGLM3-6B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解

ChatGLM3-6B：技术架构、核心原理、微调操作与场景应用详解引言ChatGLM3-6B是ChatGLM系列的最新开源模型，继承了前两代模型的优秀特性，如对话流畅、部署门槛低等，并在多个方面进行了显著提升
zhangjiaofa·2025-03-07 00:04

Go 1.24 新特性一览

Go1.24震撼登场，带来显著性能提升与诸多新功能，如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。
·2025-03-06 23:16

YOLOv8目标检测推理流程及C++代码

这部分主要是使用c++对Onnx模型进行推理，边先贴代码，过段时间再详细补充下代码说明。代码主要分成三部分，1.main_det.cpp推理函数主入口；2.inference_det.h头文件及inference_det.cpp具体函数实现；3.CMakeList.txt.1.main_det推理配置信息全部写在config.txt中，执行代码时会读取该文本中配置信息来进行推理，config.tx
吃鱼不卡次·2025-03-06 22:49

JAVA毕设项目-基于SSM框架的百色学院创新实践学分认定系统源码+设计文档

文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏，有毕设问题，项目以及论文撰写等问题都可以和博主沟通，尽最大努力帮助更多的人！
AICurator·2025-03-06 22:46

AI数字平权

AIAgent（人工智能智能体）正在通过技术平权和服务场景延伸，显著扩展普通人的能力范围边界。
大囚长·2025-03-06 20:28

C#中Array，ArrayList，List＜T＞的使用以及三者之间的对比

在C#中，`Array`、`ArrayList`和`List`都用于存储和管理数据集合，但它们在类型安全性、性能、灵活性和使用场景上存在显著差异。
叽哩咕噜咕噜·2025-03-06 20:26

基于单片机的室外休闲智能座椅设计（论文+源码）

1系统总体设计本课题为基于单片机的室外休闲智能座椅的设计，其可以实现温湿度检测，座椅加热，自动照明，背靠调节等工作。整个系统架构如图2.1所示其中包括了按键模块，温湿度检测模块，显示模块，加热模块，照明模块，按摩模块，背靠调节模块等器件设备。其中，显示模块采用LCD1602液晶显示当前的状态信息；温湿度检测，采用DHT11传感器实现，加热和照明功能，采用继电器间接控制加热棒和LED灯来实现；按摩则
云山工作室·2025-03-06 20:26

自识别标记(self-identifying marker) -（1） 简介

自识别标记在不同的论文中有不同称谓，比如self-identifyingmarker,self-identifyingmarkerpattern,fiducialmarker等,在此我们统称为自识别标记
计算机视觉life·2025-03-06 19:17

VoVNet（2019 CVPR）

论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang
刘若里·2025-03-06 19:15

独立开发经验谈：如何借助 AI 辅助产品 UI 设计

对于独立产品来说，优秀的产品UI设计有显著优势：优秀的产品UI设计在多个方面具有显著的优势，主要包括以下几点：提升用户体验：良好的UI
·2025-03-06 18:03

猫眼在腾讯云北极星上的最佳实践

猫眼作为领先的互联网票务企业，通过采用腾讯云北极星（Polaris），成功优化了其微服务架构，实现了显著的性能提升和故障容错能力增强。
·2025-03-06 18:32

大白话聊聊“深度学习”和“大模型”

1950年图灵发表论文《计算机器与智能》（ComputingMachineryandIntelligence），提出了“机器智能”（MachineIntelligent）的概念，并且提出了著名的“图灵测试
程序员鬼鬼·2025-03-06 17:06

2024论文AIGC降重避雷指南：这些“坑”千万别踩！

据公开数据，某985院校硕士论文初检AIGC率超标比例达35%。”
LL06210721·2025-03-06 17:00

基于STM32的智能家居蓝牙系统（论文+源码）

1总体方案设计本次基于STM32的智能家居蓝牙系统，其系统总体架构如图2.1所示，采用STM32f103单片机作为控制器，通过DHT11传感器实现温湿度检测，MQ-2烟雾传感器实现烟雾检测，光敏电阻实现光照检测，同时将数据通过HC-05蓝牙模块上传到手机APP，用户可以通过手机APP实现对LED灯的开关控制，以及设定温度的报警阈值，如果温度太高会启动风扇进行降温，并将检测的参数通过OLED1286
云山工作室·2025-03-06 17:28

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

随着人工智能技术的快速发展，AI大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说，找到合适的学习资源至关重要。
大模型入门学习·2025-03-06 17:58

Python 爬虫实战：爬取学术论文数据

一、项目概述二、环境准备1.Python和PyCharm安装2.安装必要Python库三、爬虫实战1.分析目标网站2.编写爬虫代码（1）使用Requests和BeautifulSoup获取页面数据（2）使用Pandas存储数据（3）使用Scrapy框架构建高效爬虫3.爬取API数据四、数据处理与分析1.数据清洗2.数据可视化五、注意事项1.遵守法律和道德规范2.处理验证码3.应对反爬虫机制六、总结
西攻城狮北·2025-03-06 14:38

英伟达常见产品使用场景对比说明

人民币）适用场景模型性能对比数据中心与AI计算H100(SXM)80GBHBM33TB/s未公开（企业级）超大规模AI训练（千亿参数）、HPC比A100性能提升3-6倍（BERT训练），FP8精度加速显著
放羊郎·2025-03-06 14:37

使用milvus-sdk-go的迭代器导出数据

这可以显著改善您检索数据的方式。与传统的offset和limit参数用法不同，后者可能会随着时间的推移而变得效率低下，而迭代器提供了更具可扩展性的解决方案。
shulu·2025-03-06 14:37

四足机器人机架设计新突破！如何让AI机器人“站稳脚跟”？

核心价值：通过创新的机架形状设计，显著提升四足机器人结构稳定性与运动适应性，为AI机器人提供高效承载平台。
CodePatentMaster·2025-03-06 14:05

图表解析技术：逆向提取图表数据，需要哪几步？

然而，当我们产生了与之相反的需求：将各色报告或论文中的图表逆向转化为原始数据，用于数据处理分析，又应该怎么做呢？与绘制图表相比，解析它们的任务提出了更精密的技术要求。本期
·2025-03-06 14:55

定制化开发的WooCommerce独立站商城更安全

定制化开发的WooCommerce独立站商城在安全性、交易风险控制以及整体用户体验方面有显著优势。
wodrpress资源分享·2025-03-06 14:33

OLMo 7B：推动自然语言处理领域的技术革新

推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步
单皎娥·2025-03-06 14:03

go语言数据类型

一.Go语言有四大显著特点：高效性：编译与运行效率高。并发性：原生支持并发编程。简洁性：编程风格简洁直接，代码可读性与可维护性高。跨平台性：程序能在Windows、Linux、MacOS等多系统运行。
skyQAQLinux·2025-03-06 11:08

【目标检测论文解读复现NO.38】基于改进YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑
人工智能算法研究院·2025-03-06 11:36

YOLOv8改进主干RTMDet论文系列：高效涨点的单阶段目标检测器主干

近年来，目标检测技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。为了提高目标检测器的性能和降低延时，研究人员不断提出新的方法和架构。
IdfdFsharp·2025-03-06 10:33

基于opencv答题卡识别判卷

【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS
深度学习乐园·2025-03-06 10:31

RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的问答系统取得了显著的进
AI天才研究院·2025-03-06 06:01

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

自然语言模型（NLP）介绍

近年来，以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如，DeepSeek通过强化学习提升推理能力，其混合专家架构（MoE）显著优化了计算效率‌。
Liudef06·2025-03-06 04:11

学术论文数据爬虫：爬取学术论文信息，进行文献分析

1.引言学术论文分析是一项对科研人员、学术研究机构以及相关领域的从业人员至关重要的任务。
Python爬虫项目·2025-03-06 04:10

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-06 01:06

Spring Cloud 和 Dubbo 区别

SpringCloud和Dubbo是两种主流的微服务框架，它们在设计理念、技术实现和应用场景上有显著差异。
·2025-03-06 01:05

深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略

LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显著减小模
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-03-06 01:44

2万字长文，九篇论文读懂大语言模型的前世今生

2万字长文，九篇论文读懂大语言模型的前世今生友情提示：这是一篇2W字长文，但我保证，它绝对值得一读！
·2025-03-06 00:32

双盲机制（信念，欲望）：模型上下文通常会包含所有信，双盲机制屏蔽：每个智能体分别进行独立的模型调用

如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流目录如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流**一、核心创新点解析****1.双盲对话生成机制****2.因果心理理论指导****3.多智能体协作框架ToMMA****二、实验结论****三、论文贡献
ZhangJiQun&MXP·2025-03-05 23:31

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

报告将包括结构化分析（背景、现状、挑战、未来趋势）、数据驱动（市场趋势、论文发表量等数据支持）以及行业案例分析，以展示某些行业如何逐步减少对深度学习的依赖。
与光同尘 大道至简·2025-03-05 23:59

C++中的无锁编程

无锁编程（Lock-FreeProgramming）作为一种先进的并发编程范式，通过避免使用互斥锁，能够显著提高并发程序的性能和可扩展性。
天天进步2015·2025-03-05 23:27
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