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论文作者提出了一种频率动态卷积（FDConv）方法，通过傅里叶域分组生成频率多样化的权重，解决了传统动态卷积参数冗余和频率响应相似的问题。FDConv包含傅里叶不相交权重、核空间调制和频带调制...

本文介绍了全卷积神经网络（FCN）在语义分割领域的开创性应用，详细解释了FCN如何通过端到端的像素级训练超越传统方法。作者通过将分类网络转换为全卷积网络，并结合跳跃结构，成功实现了语义信...

本实验使用K近邻分类算法对sklearn葡萄酒数据集进行分类，采用标准化预处理、网格搜索优化超参数（k值、距离度量、权重方式）并结合5折交叉验证确保模型稳定性。最终，最佳模型在测试集上实现10...

我汇报了论文的修改翻译和LaTex排版进度，并讨论了期刊投稿的图片格式要求与查重建议。在遥感模型改进方面，我通过实验验证了模型在Vaihingen和LoveDA数据集上的性能提升，同时发现Potsdam数据...

论文作者提出了GlobalMamba模型，通过全局图像序列化方法捕捉图像的频域信息，解决现有视觉Mamba模型忽略图像二维结构和全局信息的问题。首先通过离散余弦变换（DCT）将图像转换到频域，并将频...