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...

研究聚焦于作物病害识别与遥感频域特征融合。基于ShiftingNet的病害识别模型在Plant Village数据集上实现多类作物Val Acc达99.8%，验证了标准化预处理对复杂背景图像的重要性；针对ConvLSRNet的...

DBCLNet通过双分支协作和特征级联设计，显著提升了多类别农作物病害的识别性能，并在模型复杂度与精度间取得平衡。未来可进一步优化特征提取策略，并扩展至更复杂场景验证实用性。

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...

PlantAIM是一种新型基准模型，旨在通过融合全局注意力机制与局部特征提取能力，提升植物病害识别的性能。该模型结合了视觉Transformer（ViT）和卷积神经网络（CNN）的优势，通过双骨干网络和全...

我总结了从PyTorch入门到选定科研方向的全流程指南，包括高效阅读论文、数据集预处理、模型实践、研究方向选择、项目启动以及科研心态管理等内容。文章强调要带着批判性思维阅读论文，注重实践...