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基于RT-DETR的电力设备过热故障红外图像检测在电力行业中，设备过热故障常常是导致电力事故的主要原因。如何高效、准确地发现电力设备的过热隐患，成为了智能电力设备管理中的一大挑战。随着红外图像检测技术和深度学习算法的飞速发展，基于RT-DETR（Real-Time DEtection Transformer）的电力设备过热故障红外图像检测技术，正成为解决这一难题的关键。

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Airsim仿真、无人机、Lidar深度相机、DDPG深度强化学习Airsim仿真、无人机、Lidar深度相机、DDPG深度强化学习——帮你突破SCI核心、EI会议、中文核心论文难关！ 🚀

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煤矿传送带异物检测：深度学习如何提升煤矿安全？在煤矿作业中，传送带是煤矿物料运输的核心，但它也面临着不少安全隐患，特别是传送带上的大煤块、锚杆杂物等异物。这些异物如果不及时发现，可能会导致设备故障、生产中断，甚至引发严重的安全事故。因此，如何高效准确地检测煤矿传送带上的异物，成为了保障煤矿安全的关键问题。

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煤矿传送带异物检测：深度学习引领煤矿安全新革命！DL00617-基于RT-DETR的煤矿传送带异物检测含完整数据集🚨 煤矿传送带异物检测：深度学习引领煤矿安全新革命！ 🚨

SCI精读：基于计算机视觉改进光伏热点和积尘检测：基于现场航拍图像的YOLO模型系统比较**SCI精读是一项高投入、高回报的科研投资。它初期看似缓慢，但从长远看，它是构建你深厚学术功底、敏锐科研嗅觉和强大创新能力的唯一捷径。将精读养成习惯，它最终会从一项“任务”变成一种能带给你巨大成就感和乐趣的“能力”，介于此，本Up主开设sci领读课程，旨在让小伙伴们在快乐中快速具备论文写作能力！**本专栏为视频课程中的文章翻译！

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深度学习中Bootstrap详解在深度学习中，Bootstrap 是一种用于提高模型稳健性和泛化能力的技术，主要通过对数据集的重采样来进行训练。这一技术源于统计学中的自助法（Bootstrap Resampling），用于从现有数据中生成多个“新的”数据集，从而评估模型的表现或者训练一个更强健的模型。

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闪电科创，深度学习辅导闪电科创计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等

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边缘计算设备NPU的加速原理NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理单元）加速原理：NPU 是专门为加速神经网络推理任务而设计的硬件加速器。与传统的 CPU 和 GPU 相比，NPU 针对神经网络计算任务进行了硬件优化，因此能够在低功耗和高效能的前提下执行深度学习任务。NPU 在处理图像、语音、自然语言处理等人工智能应用中表现出色。其加速原理基于多个核心技术，下面将详细介绍 NPU 的加速原理、工作方式和其优势。

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RK3576边缘计算设备部署YOLOv11计算机人工智sci/ei会议/ccf/核心，擅长机器学习，深度学习，神经网络，语义分割等计算机视觉，精通大小论文润色修改，代码复现，创新点改进等等

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DL00212-基于YOLOv11的脑卒中目标检测含完整数据集DL00212-基于YOLOv11的脑卒中目标检测含完整数据集

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基于YOLOv11的脑卒中目标检测及其完整数据集——推动智能医疗发展的新机遇！在当今科技迅速发展的时代，脑卒中作为一种严重威胁人类健康的疾病，其早期的检测和及时的干预显得尤为重要。为此，本项目推出基于YOLOv11的脑卒中目标检测系统，结合完整的数据集，不仅提高了检测的效率，更为医疗界提供了强有力的技术支持！

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边缘计算设备 RK3576芯片RK3576是瑞芯微（Rockchip）公司专为人工智能物联网（AIoT）市场精心设计的一款高算力、高性能及低功耗的国产化应用处理器。该处理器采用了先进的ARM架构，集成了四个ARM Cortex-A72高性能核心与四个ARM Cortex-A53高效能核心，形成了强大的异构多核处理能力。

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语义分割目前还是研究热点吗？语义分割模型复现、改进与对比实验提供一系列语义分割模型的复现、改进以及对比实验，欢迎进行深入交流与探讨。如有详细需求，请随时联系。

小杜的生信筆記

基于R语言，“上百种机器学习模型”学习教程 | Mime包Mime1很难安装，个人测试。1. 文件需要Mime需要多个队列，其中包含转录测序数据，以及生存或临床对治疗反应的信息，以及作为输入的基因集。您可以在 External Data File 中下载示例数据，以检查输入的格式。

YOLO算法演进综述：从YOLOv1到YOLOv13的技术突破与应用实践，一文掌握YOLO家族全部算法！目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在从图像或视频中精确识别和定位感兴趣的目标对象。在深度学习出现之前，传统目标检测方法主要依赖手工设计特征（如HOG、SIFT）和机器学习分类器（如SVM），这些方法在可控条件下表现良好，但在复杂的现实场景中往往难以泛化。卷积神经网络（CNN）的出现彻底改变了这一领域，通过自动化特征提取和端到端学习，显著提升了检测性能。然而，基于滑动窗口的区域提议方法计算开销巨大，难以满足实时检测需求。2013年提出的R-CNN系列通过选择性搜索生成区域提议，再通过CNN处理，虽

计算机网络领域所有CCF-A/B/C类期刊汇总！本期小编统计了【计算机网络】领域CCF推荐所有期刊的最新影响因子，分区、年发文量以及投稿经验，供大家参考！

Word双栏英文论文排版攻略等我下学期有时间了，一定要学习Latex啊，word写英文论文，不论是排版还是公式都很麻烦的，而Latex一键就可以搞定呐！！！

梦想的初衷~

AI赋能科研绘图与数据可视化高级应用在科研成果竞争日益激烈的当下，「一图胜千言」已成为高水平SCI期刊的硬性门槛——数据显示很多情况的拒稿与图表质量直接相关。科研人员普遍面临的工具效率低、设计规范缺失、多维数据呈现难等痛点，因此科研绘图已成为成果撰写中的至关重要的一个环节，它不仅帮助研究者更直观地展示实验数据，还能有效传递研究成果的深刻含义，也是高水平SCI论文的数据可视化的重要形式。面向需发表SCI/EI/中文核心论文的研究者，重点讲解基于AI大模型和R语言的全类型科研图形绘制，通过一个个高水平论文案例，从如何画图、如何标注、如何改图、如

科研绘图软件使用记录（PPT，Visio，Oringin，PS，Graphpad），长期更新，内容详实，尤其适合新科研人er。科研绘图软件使用记录（PPT，Visio，Oringin，PS，Graphpad），长期更新，内容详实，尤其适合新科研人er。-CSDN博客文章浏览阅读1.1w次，点赞42次，收藏116次。千辛万苦得来的实验结果，如何展现给别人？记得曾经有位论文审稿人在自己的博文中就写道：“我审稿时看稿件的顺序是题目、摘要、图表、前言、参考文献和正文”。古语云“字如其人”，现在讲“第一印象”，说的都是形象、气质的重要作用！规范的、高质量的图片已经成了发表高水平文章的必备条件。回想当年我在实验室，就是靠得做了一手好图而在实