84、代数结构与可允许词的研究

代数结构与可允许词的研究

1. 特征 2 下的代数情况

在特征 2 的情况下,对于任意具有由齐次元素(度数 > 0)构成的基的分次模 M,会考虑代数 S(M) 。命题 4 依然成立,对于所有度数大于 0 的 x ∈ S(M) ,可以定义 yᵢ(x) 。定理 2 被以下定理替代(证明过程相同):

定理 2 推论 :在特征 2 下,设 A 是一个严格反交换的分次代数,配备满足特定条件(如 exposé 7 中的条件 (1)、(2)、(3)、(4”) 和 (5))的除幂。设 M 是一个具有齐次基(正分次)的自由模,f: M → A 是一个保持度数的线性映射,且其像中的元素对于 Îₖ 是有定义的(这仅对度数为 1 的元素构成限制)。那么 f 可以唯一地扩展为一个与除幂兼容的分次代数同态 g: S(M) → A 。

2. 可允许词及其对应操作

我们考虑三个符号 σ、γₚ 和 φₚ ,由它们构成的有限序列(包括空序列)被称为词。词 α 的高度 n 定义为词中等于 σ 或 φₚ 的字母总数。词 α 的度数通过对字母数量进行递归定义:
- 空词的度数为 0。
- 非空词可写成以下三种形式之一:σα、γₚα、φₚα,其中 α 是一个词,且有:
- deg(σα) = 1 + deg(α)
- deg(γₚα) = p · deg(α)
- deg(φₚα) = 2 + p · deg(α)

度数与高度的差为稳定度数 q,即度数为 n + q 。一个词 α 被称为可允许词需满足:
- α 不为空,且首字母和尾字母为 σ 或 φₚ 。
- 对于词

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升型训练效果。 数据规适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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