本文提出一种基于局部特征学习的轻量化深度学习方法，用于跨作物植物病害检测。通过将叶片图像分割为32×32小块并筛选有效区域，构建包含186万样本的数据集，采用轻量化Inception模型实现二分类...

2025年3月16日的分享会上，陈学长建议人工智能专业学生转向机器人领域（如ROS开发、嵌入式等新兴高需岗位），强调考研提升学历对冲击算法岗的重要性，并提倡通过国家级竞赛积累经验、拓宽职业后...

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...

本文介绍了使用Python和Scikit-Learn进行信用卡欺诈检测的完整流程。通过处理高度不平衡的数据集（492例欺诈 vs 284315正常），采用SMOTE过采样技术平衡样本，并使用决策树模型训练。评估部分涵...

本文介绍了基于UNetFormer的城市绿地智能提取系统开发与实践经验。通过重构模型预测模块实现单图推理功能，结合Flask框架搭建Web应用，完成从算法到实际软件的转化。在模型优化方面，提出MSC-FF...

在鸢尾花数据集（n=150）中，通过三维参数空间遍历（「criterion/max_depth/min_samples_leaf」）结合6折分层验证，实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示：信息熵准则在深层树（dept...