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【深度学习】【目标检测】基于Mask R-CNN的鱼类尾巴检测与识别在海洋生物研究和水产养殖领域，鱼类尾巴的特征分析对于物种识别、健康状况评估和行为研究具有重要意义。本文将介绍如何使用Mask R-CNN深度学习模型实现鱼类尾巴的精准检测与识别，为海洋生物学研究提供技术支持。🌊🐟

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系统管理工具,多功能隐私清理文件粉碎工具软件介绍今天给大伙儿安利个全能的系统管理工具，它叫 Windows超级管理器。功能那叫一个全乎，系统检测、文件清理、隐私保护、磁盘管理、文件粉碎这些实用活儿它都能干，堪称系统管家！

【植物图像分析系列】：基于Cascade R-CNN的叶片气孔状态识别与分类任务详解_1【> 原文链接:作者: 中心发布时间: 2025-04-22 00:00:00—】植物叶片气孔是植物与外界环境进行气体交换的重要通道，其状态和密度直接反映了植物的生长状况和环境适应性。准确识别和分类叶片气孔状态对于植物生理学研究、农业生产监测和生态环境评估具有重要意义。

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第17章) --- Dates and times（1）写在前面本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

计算机视觉热门模型手册：Faster R-CNN / YOLO / SAM 技术原理 + 应用场景对比在计算机视觉（CV）的发展历程中，目标检测与图像分割始终是核心任务。从早期的手工特征设计到深度学习时代的爆发，不同的架构范式应运而生。

Windows 下升级 R 语言至最新版这个脚本会：步骤如下：打开 R 的安装目录找到主程序文件创建快捷方式重命名和美化

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基于R语言生物信息学大数据分析与绘图技术应用随着高通量测序以及生物信息学的发展，R语言在生物大数据分析以及数据挖掘中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的生物数据分析者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对生物大数据挖掘与分析技能之外，还要具备一定的统计分析能力与SCI论文质量绘图能力。

【R语言】2.注释&基础运算井号 #这里的FALSE永远不会走进去，所以字符串刚好可以当做注释用。估计大家都喜欢用#号吗？谁愿意多敲这几个字符呢

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【R语言】1.安装&基础语法https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/base/ 下载后无脑安装，下一步。安装完成后。

R 语言科研绘图 --- 3D绘图-汇总1在发表科研论文的过程中，科研绘图是必不可少的，一张好看的图形会是文章很大的加分项。为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中，获取方式：

黄芪属植物物种识别与分类：基于 Faster R-CNN C4 模型的深度学习实现黄芪（Astragalus）是豆科黄芪属植物，具有重要的药用价值和经济意义。黄芪属植物种类繁多，形态相似，传统的人工分类方法存在效率低、准确性差等问题。随着深度学习技术的发展，计算机视觉方法在植物分类领域展现出巨大潜力。本文将介绍如何基于 Faster R-CNN C4 模型实现黄芪属植物的高效自动识别与分类，为中药材的智能化鉴定提供技术支持。

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【深度学习实战】基于Faster R-CNN的新鲜枣果品质智能检测与分类系统完整实现教程【CC 4.0 BY-SA版权版权声明：本文为博主原创文章，遵循[ CC 4.0 BY-SA ](<)版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

R-3eastlayout: post title: “R-第三遍教程” date: 2019-11-29李东风的《R语言教程》的草稿。还在更新中。

《R for Data Science (2e)》免费中文翻译 (第16章) --- Factors写在前面本系列推文为《R for Data Science (2)》的中文翻译版本。所有内容都通过开源免费的方式上传至Github，欢迎大家参与贡献，详细信息见： Books-zh-cn 项目介绍： Books-zh-cn：开源免费的中文书籍社区 r4ds-zh-cn Github 地址： https://github.com/Books-zh-cn/r4ds-zh-cn r4ds-zh-cn 网站地址： https://books-zh-cn.github.io/r4ds-zh-cn/

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关于Fast R-CNN中提到“共享卷积计算”和“空间金字塔池化”这两个紧密相连、推动目标检测发展的核心概念——解决R-CNN致命问题的钥匙步骤说明：思想精髓：

基于文章的连续时间三状态马尔科夫模型示例（简化版）在发表于柳叶刀公共卫生的文章《The effect of healthy lifestyles and social determinants on independent life expectancy and sex differences in China:evidence from a 13-year cohort study》中，作者使用连续时间三状态马尔科夫模型对每个老年人的状态变化进行建模，并由此计算出独立预期寿命。本文将用简化版的代码粗略复刻文章使用的研究方法。

【深度学习】基于Faster R-CNN的榴莲成熟度分类与检测模型详解_2目标检测作为计算机视觉领域的关键技术，近年来在国内外学术界和工业界都取得了显著进展。国内研究方面，王子钰[1]等针对尘雾环境下的车辆目标检测问题，提出了EPM-YOLOv8算法，通过集成高效通道注意力模块和多尺度特征融合架构，有效提升了小目标检测精度。陈金吉[3]等针对无人机航拍图像特性，设计了基于域适应的Faster R-CNN算法，解决了目标朝向多变和小目标检测难题。赖勤波[11]等则将注意力机制和空洞卷积引入Faster R-CNN，提高了无人机图像中多尺度目标的检测能力。此外，王欣[7]等在机场目

【R】tidyr::pivot_longer / pivot_wider 学习笔记复习一些高频参数的使用技巧，包括：values_fill,value_fn names_glue names_pattern .value