数据挖掘

内窥镜下金属表面缺陷检测与分类：基于YOLOv26的高精度智能识别系统本数据集名为Borescope，是一个专门用于内窥镜图像中金属表面缺陷检测的数据集，包含5类缺陷：Chipping（剥落）、Dirt（污垢）、Pitting（坑蚀）、Rusting（锈蚀）和ThermalCracking（热裂纹）。该数据集由qunshankj用户提供，采用CC BY 4.0许可证授权，共包含6283张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了标注。在数据预处理阶段，每张图像均经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸至640x640像素的统一尺寸。为增强数据集的多样性和鲁棒性，研究人

2026版尼斯分类下商标分类45大类及分类表全解析与选类工具应用2026年1月1日，《商标注册用商品和服务国际分类》（尼斯分类）第十三版已正式生效。本次更新不仅是项目的简单增减，更是对类别结构、新兴领域的系统性重构。对于企业而言，准确理解全新的 45个大类，是进行商标精准布局、规避风险的基石。与此同时，面对更精细的分类体系，传统的选类方式已显吃力，利用如倾企商标选类工具2.0这样的智能化解决方案，正成为提升效率与准确性的关键。

椰子品种智能识别与分类_YOLOv26模型详解_训练验证与应用本数据集为椰子品种识别与分类任务构建，共包含9664张图像，采用YOLOv8格式进行标注。数据集涵盖12种椰子品种，分别为Brown_Dwarf、Brown_Dwarf_Validation、Green_Dwarf、Red_Dwarf、Tembili、TypicaBodiri、TypicaGontambili、TypicaGreen、TypicaNavasi、TypicaRantambili、TypicaRed和Yellow_Dwarf。每张图像在预处理阶段均经过自动方向调整（含EXIF方向信息剥离）并统

【咖啡豆烘焙分类】基于YOLOv26的咖啡豆烘焙程度检测与识别系统_1咖啡，这个神奇的黑色液体，不仅唤醒了无数人的早晨，更是一门深奥的艺术。从种植到杯中，咖啡豆的烘焙程度直接决定了最终的风味特征。🌟 然而，传统烘焙师主要依靠经验和感官来判断烘焙程度，这种主观方法往往存在偏差。想象一下，如果有一个AI助手能够实时、准确地识别咖啡豆的烘焙程度，那该有多酷？🤖

Infoseek舆情系统：企业级数字公关AI中台技术解析本文从技术架构角度解析Infoseek数字公关AI中台，涵盖系统设计、核心算法、数据处理及部署方案，为企业级舆情管理系统提供技术参考。

张祥前统一场论的数学表述与概念梳理：从几何公设到统一场方程本文对张祥前统一场论的核心概念和数学表述进行了系统性梳理与严格形式化。从该理论的几何公设出发，我们推导出时空同一化方程和圆柱螺旋运动方程，通过矢量分析和场论方法，导出了质量、电荷、场等基本物理量的几何定义，以及统一动量方程、统一力方程等核心动力学方程。本文构建了统一场论的完整数学形式体系，验证了其与现有物理定律（如光速不变原理、质速关系、能量动量关系）的兼容性，并讨论了与广义相对论、量子场论等现有理论的融合路径。通过修正核心模块的数学推导，本文解决了理论中存在的旋度计算错误、场量纲不一致、统一力方程分量拆

【智能垃圾分类】YOLOv26实现多类别可回收物智能识别与分类系统本数据集名为在环保意识日益增强的今天，垃圾分类已成为城市生活的重要组成部分。传统的垃圾分类方式主要依靠人工识别，效率低下且容易出错。随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉技术在垃圾分类领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用最新的YOLOv26目标检测模型构建一个高效、准确的多类别可回收物智能识别与分类系统。

基于YOLOv26的考场作弊行为自动检测与分类系统研究_1随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉在各个领域的应用越来越广泛。在考场监控这一特定场景中，如何自动检测和分类考生的作弊行为，成为了一个具有实际意义的研究方向。本文将介绍一种基于YOLOv26的考场作弊行为自动检测与分类系统，该系统能够实时监控考场，自动识别出各种作弊行为，并及时报警。

YOLO11-LSKNet钢材表面缺陷检测与分类系统详解作者: 机器学习之心发布时间: 已于 2023-02-25 15:57:13 修改原文链接: YOLO11-LSKNet钢材表面缺陷检测与分类系统详解 * 预测效果 * 基本介绍 * 模型研究 * 程序设计 * 参考资料

CanMV K230 波形识别——数据分析（2）收集ADC采集到的数据，通过Python进行数据分析，采用DFT算法例如，csv仅保留ADC数据列，代码如下

基于YOLOv26的运动员手臂动作检测与分类系统_1本数据集名为ARM ANGLE，版本为v3，于2023年10月31日通过qunshankj平台导出，采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集包含2873张图像，所有图像均已进行预处理和增强处理。预处理包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）并将图像拉伸调整为640x640像素。为增加数据多样性，每张源图像生成了三个增强版本，增强策略包括：50%概率的水平翻转、0至20%的随机裁剪、-15至+15度的随机旋转、-15至+15度的水平与垂直随机剪切、-25至+25%的随机亮度调整、-25至+25%的随机

认知革命：从UFO到天乘每当夜空出现无法解释的光点，或雷达捕捉到违反物理定律的飞行轨迹，人类便陷入熟悉的困惑：那是什么？是秘密科技，是外星飞船，还是集体幻觉？现代科学以其严谨的方法试图捕捉、分析、归类，却往往止步于“不明”二字。然而，在人类另一条源远流长的智慧脉络——佛教哲学中，却存在着一套足以容纳此类现象、并赋予其深刻意义的认知模型。这套模型不提供简单的答案，却提供了一次彻底的认知革命：它邀请我们质疑“客观现实”本身，并重新思考一切神奇现象的本质——从传说中的“天乘”到现代目击的“UFO”，可能都是同一宇宙法则在不同认知维度的

测试摆渡媛

Excel模板填充工具（工具&脚本分享）这是一个基于Python的Excel自动化工具，能够根据数据模板批量生成个性化的多工作表Excel文件。能让测试人员告别手动复制粘贴！一键将数据批量填充到模板，自动生成上百份标准化报告。

火腿切片表面缺陷检测与分类_YOLOv26模型实现与优化详解随着食品工业的快速发展和消费者对食品安全与品质要求的不断提高，火腿作为广受欢迎的肉制品，其生产过程中的质量控制显得尤为重要🔍。在火腿工业化生产中，表面缺陷不仅影响产品的外观质量，更可能预示着内部品质问题，如微生物污染、脂肪氧化等安全隐患🦠。传统的人工检测方法存在效率低下、主观性强、易疲劳等问题，难以满足现代大规模生产的需求😩。因此，开发高效、准确的火腿表面缺陷自动识别系统具有重要的理论价值和实际应用意义💡。火腿表面缺陷主要包括裂纹、凹陷、变色、异物附着等多种类型，这些缺陷往往具有形态不规则、特征不

5.脑电信号的预处理及数据分析要点在脑电（EEG）分析中，Mean Global Field Power（MGFP，平均全局场功率）是用来衡量某一时间段内，整个头皮电极阵列上脑电活动强度的一个指标。它本质上是所有电极在该时刻电位值的标准差，反映的是脑电地形图的空间“起伏”程度——也就是电场强度。

90的程序爱好者

Kettle多张表数据抽取操作步骤1. 安装Kettle（PDI）◦ 下载Pentaho Data Integration (Kettle)

高职仓储分拣转优化分析中数据分析的作用数据分析在高职仓储分拣优化中具有显著价值，能够提升效率、降低成本并优化资源配置。以下是具体分析：工具应用能力

Brduino脑机接口技术答疑

脑机接口数据处理连载（九）经典分类算法（一）：支持向量机（SVM）数据建模——基于脑机接口（BCI）运动想象任务实战脑机接口（BCI）中运动想象（MI）任务的核心是解码EEG信号，支持向量机（SVM）凭借小样本、高维特征适配性，成为MI-BCI的经典分类算法。本文精简实现SVM建模全流程，聚焦核心逻辑，兼顾实用性与可运行性。本修正版优化了算法实现、提升了代码健壮性与分类性能，可直接用于MI-EEG信号分类建模与原型开发。

咋吃都不胖lyh

GBDT 回归任务生成过程（逐步计算演示）GBDT 是 Gradient Boosting Decision Tree 的缩写，中文名为梯度提升决策树，是一种经典的集成学习算法，核心逻辑是串行生成多棵 CART 回归树，每一棵新树都用来拟合前一轮模型的预测残差，最终将所有树的预测结果累加，得到最终模型。

油泼辣子多加

【信创】华为昇腾大模型训练在纯国产信创环境（昇腾910B2 × 2 + 鲲鹏CPU + openEuler）上，完成 Qwen3-32B 模型的 INT4量化 + LoRA微调训练，并实现训练到部署的全链路适配。