DynamicVis模型针对高分辨率遥感图像中小目标检测难题提出创新解决方案。针对传统ViT模型存在的计算复杂度高、细节丢失等问题，该模型构建动态区域感知主干网络，通过重要性评分筛选关键区域tok...

该研究提出受生物视觉启发的OverLoCK卷积神经网络，通过'先概览后细查'机制解决传统ConvNets全局语义缺失问题。其核心创新包括深度阶段分解策略（DDS）和上下文混合动态卷积（ContMix）：DDS将...

电子科技大学团队提出自适应矩形卷积（ARConv）解决遥感图像多尺度特征提取难题。针对传统卷积核固定形状与采样点无法适应物体尺寸差异的问题，ARConv通过双子网络动态学习每个像素的卷积核高度...

本实验运用线性回归、岭回归和Lasso回归模型，基于包含442个样本的糖尿病数据集探究正则化方法对模型拟合的影响。通过引入正态分布噪声模拟实际数据特性，使用Z-score标准化后划分训练集/测试集...

论文作者团队提出用动态双曲正切（DyT）替代Transformer中的归一化层。传统观点认为归一化层（如Layer Norm）对模型稳定性至关重要，但作者发现其核心作用是通过类tanh的非线性压缩极端值。DyT...

该实验利用决策树算法进行分类（葡萄酒数据集）与回归（加州房价数据集），对比预剪枝（控制最大深度等参数）和后剪枝（CCP算法）策略对模型性能的影响。通过网格搜索优化超参数，结合SMOTE处理...