15、域上的多项式代数:全面解析与应用指南

域上的多项式代数:全面解析与应用指南

1. 域上的多项式环

1.1 多项式的引入

为了给由字母表 (F) 组成的单词赋予算术结构,我们引入了域的概念。然而,向量空间 (F^n) 中的标量乘法并不能为单词和向量提供全面的乘法运算。因此,我们引入了域 (F) 上的多项式。

设 (F) 是一个域,(x) 是一个不属于 (F) 的符号,即不定元。对于 (F) 中的任意 (n) 元组 ((a_0, a_1, a_2, \cdots, a_{n - 1})),我们将其与 (x) 的多项式关联起来:
[a_0x^0 + a_1x^1 + a_2x^2 + \cdots + a_{n - 1}x^{n - 1}]
通常,我们将 (a_0x^0) 写作 (a_0),将 (a_1x^1) 写作 (a_1x),并且 (0 \cdot x^i = 0),(1 \cdot x^i = x^i)。有时,我们使用求和符号来表示多项式:
[\sum_{i = 0}^{d} a_ix^i = a_0x^0 + a_1x^1 + a_2x^2 + \cdots + a_dx^d]
我们将 (F[x]) 定义为 (F) 上所有 (x) 的多项式的集合:
[F[x] = \left{\sum_{i = 0}^{\infty} a_ix^i \mid a_i \in F, a_i = 0 \text{ 对于除有限个 } i \text{ 之外的所有 } i\right}]

1.2 多项式的运算

多项式的加法和乘法运算定义如下:
- 加法
[\sum_{i = 0}

传送带损坏对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领应用研究,促进AI技术工业实践的融合。 • 教育培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 应用研发:集成至保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究创新:支持计算机视觉保领的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循经济。
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