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RSS订阅原创 YOLO算法优化之CBAM--STN-TPS
摘要：本文提出CBAM-STN-TPS-YOLO模型，解决农业AI目标检测中的非刚性形变、背景噪声和密集遮挡三大难题。该模型整合空间变换网络(STN)、薄板样条(TPS)变形器和双通道注意力机制(CBAM)，实现14.3ms/帧的高速推理，mAP达73.0%。实验表明，在西瓜花检测任务中能将小目标漏检率从37%降至12，为精准农业提供可靠技术支撑。研究首次将TPS引入农业检测，标志着农业AI进入"空间智能"新阶段。
2025-06-13 21:23:47
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原创 基于雅可比-柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络的动态图卷积神经网络（Jacobi-KAN-DGCNN）详解
精度突破：在ModelNet40上达到87.32%的state-of-the-art性能效率优势：参数量仅为同类模型的1/3理论保障：基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德定理的收敛性证明这一工作为3D点云学习提供了新的视角，未来有望在医学影像分析、机器人抓取等场景发挥更大作用。
2025-06-13 11:46:14
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原创 超火的KAN模型优化版本-MetaKANs：用元学习突破KANs内存瓶颈，参数减少90%精度不变
Params=提示符l=0∑L−1(nl×nl+1)+元学习器C×(dhidden+1)×(G+k+1)。通过元学习生成权重，MetaKANs成功将KANs参数量降至MLP水平，为新一代可解释AI模型的实际部署铺平道路。"MetaKANs不仅解决了KANs的内存瓶颈，更开辟了'生成式参数'的新范式" —— 论文作者。：当dhidden≪∑(nl×nl+1)时，总参数量≈MLP！：KANs中所有激活函数共享相同的函数族F，其参数生成规则可被学习。
2025-06-12 21:28:44
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在simulink仿真正弦信号时的轨迹跟踪，出现这种情况是什么原因
2022-04-10
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