当前位置: 首页 > news >正文 news 2026/2/5 23:42:54 查看全文 http://www.rskf.cn/news/703740.html 相关文章: YOLO26改进 - 注意力机制 HAT混合注意力变换器:超分重建能力迁移,提升小目标特征清晰度与检测精度 AI原生应用领域可解释性:助力企业数字化转型 YOLO26改进 - 卷积Conv 融合Diverse Branch Block (DBB) 多样分支块的多尺度卷积路径,丰富特征空间实现即插即用性能增益 YOLO26改进 - 注意力机制 双层路由注意力BRA(Bi-Level Routing Attention)增强小目标特征捕获 Excel倍数进位大师CEILING函数:从时间计费到物流计重的智能舍入方案 基于机器学习的A_B测试结果预测模型构建 基于Matlab的直流电机转速电流PI双闭环控制matlab仿真模型(仿真+设计文档+参考文献) 大数据时代半结构化数据的存储性能优化 YOLO26改进 - 卷积Conv 融合MogaNet中的ChannelAggregationFFN(通道聚合前馈网络),优化通道维度的特征 基于非洲秃鹫优化算法的图像分割附Matlab代码 YOLO26改进 - 卷积Conv _ 引入线性可变形卷积LDConv(Linear Deformable Convolution)增强不规则目标特征捕获能力 YOLO26改进 - 卷积Conv SAConv可切换空洞卷积:自适应融合多尺度特征,优化小目标与遮挡目标感知