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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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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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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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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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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。

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DL00291-联邦学习以去中心化锂离子电池健康预测模型完整实现在锂离子电池健康预测领域，随着电池使用环境的多样化以及电池状态监测需求的不断增长，传统的集中式数据训练方法逐渐显现出局限性。为了解决数据隐私保护和大规模数据集中处理的问题，本研究提出了一种基于联邦学习的去中心化训练方式，旨在实现更精准的锂离子电池健康预测。

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