数据挖掘

TKDE-2026《Efficient Co-Clustering via Bipartite Graph Factorization》该论文提出了一种名为BGFC（Bipartite Graph Factorization Clustering）的协同聚类模型，核心创新在于同时利用样本-锚点双部图和锚点-锚点相似图的双重结构信息，实现高效且准确的聚类。传统样本-锚点协同聚类方法仅利用双部图捕捉样本流形结构，却忽略了锚点自身的内在几何关系，导致锚点伪标签缺乏局部平滑性，进而影响样本聚类质量。BGFC通过以下两个关键机制解决此问题：

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蝴蝶鱼种类识别与分类_yolov10n-SPDConv改进模型实战详解🐠 水下世界的精灵们总是让人着迷，尤其是那些色彩斑斓的蝴蝶鱼！它们不仅是海洋生态系统中重要的指示物种，还是水下生物多样性监测的关键指标。但是，复杂的水下环境、多变的光照条件以及蝴蝶鱼自身多样的形态特点，给传统的识别方法带来了巨大挑战。今天，我就来分享一个基于YOLOv10n和SPDConv改进的蝴蝶鱼检测算法，如何在保证实时性的同时，大幅提高检测精度！👇

青香蕉尺寸分类与检测：从小尺寸香蕉手识别到模型优化_cascade-rcnn_hrnetv2p-w40-20e_coco香蕉作为全球重要的经济作物，其品质分级对市场价格和消费者体验有着直接影响。传统的香蕉尺寸分类主要依赖人工目测，存在效率低下、主观性强、分类标准不统一等问题。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动尺寸分类系统逐渐成为行业研究的热点。

YOLOv11-C3k2-SWC模型实现棉花质量检测与分类系统棉花作为全球重要的经济作物，其质量检测一直是农业领域的关键挑战。🌾 随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的棉花质量检测系统逐渐成为研究热点。本文将详细介绍如何基于改进的YOLOv11模型，结合C3k2模块和SWC注意力机制，构建一个高效精准的棉花质量检测与分类系统。💪

设备预测性维护算法分类及优劣势分析，选型指南来了在设备预测性维护系统中，算法的选型直接决定故障预警精度、运维效率与落地成本，不同类型算法适配不同工业场景、设备特性，无绝对“最优算法”，仅“最适配方案”。当前工业场景中，预测性维护算法已形成传统统计、机器学习、深度学习三大主流体系，各类算法的优劣势差异显著，直接影响企业运维升级成效。本文将系统拆解设备预测性维护核心算法分类，逐一分析各类算法的优劣势，结合中讯烛龙实战落地经验给出选型建议，适配百度SEO收录偏好，助力企业精准选型、规避踩坑，实现智能运维降本增效。

TFS-2026《Fuzzy Multi-Subspace Clustering 》传统投影聚类方法（如 PCA+K-means）学习单一共享子空间用于所有簇，这牺牲了簇的区分性——它们倾向于捕获簇间共享成分，而丢失最具判别力的簇特定成分。FMSC 的核心创新在于：

小王毕业啦

2010-2024年非常规高技能劳动力(+文献)上市公司-常规低技能、非常规高技能劳动力数据（2010 - 2024 年） 01、数据简介常规低技能劳动力所承担的工作，具有工作程序固定、技能门槛低、重复性高的特点，像生产线上简单操作、基础业务处理等岗位多属此类。

数据挖掘（十）---python操作Spark常用命令Python操作Spark的常用命令指南，涵盖从环境配置到数据分析的核心操作。PySpark是Apache Spark的Python API，它结合了Python的易用性和Spark的分布式计算能力。

数据挖掘(九) --Anaconda 全面了解与安装指南Anaconda 是 Python 的一个免费增值开源发行版，专为数据科学、机器学习和科学计算而设计。它包含了 Python 解释器、包管理工具 Conda，以及 1,500 多个预安装的科学计算包。

某小说数据分析过程在互联网阅读平台蓬勃发展的今天，网络小说已成为人们重要的文化消费形式。xxxx小说网作为国内知名原创文学平台，拥有大量优质作品。本教程将通过数据分析，帮助我们了解：

基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning一、 Transformer 模型的本质理解二、模型搭建的核心流程三、微调（Fine-tuning）的关键策略

告别 90% 误报率：基于算子级血缘实现精准数据治理与变更影响分析本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《变更影响分析误报率 90%？因为你还在用表级血缘做「假分析」》载请注明出处。

基于YOLO11-Seg-EfficientViT的书籍缺陷检测与分类系统详解本数据集名为’book detection’，版本为v2，创建于2025年5月13日，由qunshankj平台用户提供并采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集总共包含2109张图像，所有图像均已采用特定预处理技术，包括自动调整像素数据方向（同时剥离EXIF方向信息）以及将图像尺寸拉伸至640x640像素，但未应用任何图像增强技术。数据集采用YOLOv8格式进行对象标注，共包含四个类别：‘doodle’（涂鸦）、‘stain’（污渍）、‘sticker’（贴纸）和’worn’（磨损）。数据集已划分为训练

蚁巡信息巡查系统

网站信息发布再巡查机制怎么建立？建立一套科学、长效的“网站信息发布再巡查机制”（即“回头看”机制），是确保政府网站和政务新媒体实现“全生命周期安全管理”的关键。它能有效解决信息发布后因时间推移产生的死链堆积、内容过时、隐私合规标准变化等隐患。

蓝莓成熟度自动检测与分类_基于YOLO11-C3k2-AdditiveBlock-CGLU的深度学习实现【于 2023-10-26 17:35:43 首次发布深度学习专栏收录该内容 ](< “深度学习”)

涡轮叶片表面缺陷识别与分类使用YOLOv8与特征金字塔共享卷积详解及代码实现涡轮叶片-burn数据集是一个用于计算机视觉领域的数据集，专注于涡轮叶片表面缺陷的自动检测与分类。该数据集包含330张图像，其中4张已按照YOLOv8格式进行标注，数据集采用CC BY 4.0许可证授权。数据集中包含三种缺陷类别：烧灼(burn)、脱漆(depainting)和污渍(dirt)，这些类别代表了涡轮叶片制造或使用过程中可能出现的典型表面缺陷。数据集在预处理阶段应用了像素数据的自动定向处理，并移除了EXIF方向信息。为增强数据集的多样性，每张源图像通过随机调整亮度（在-6%到+6%范围内）以及

改进YOLO11-EMBSFPN-SC用于矿石矿物识别分类原创矿物识别是地质勘探、矿产开发和工业生产中的重要环节。传统的人工识别方法存在效率低、主观性强、难以大规模应用等问题。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了突破性进展，为矿物识别提供了新的解决方案。本文基于YOLO11模型，结合改进的EMBSFPN-SC结构，提出了一种高效的矿石矿物识别分类系统，旨在提高矿物识别的准确性和实时性。

基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning基于Transformer的人工智能模型搭建与fine-tuning一、 Transformer 模型的本质理解二、模型搭建的核心流程三、微调（Fine-tuning）的关键策略