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【人工智能】ResdenseNet:一种结合深度可分离卷积的轻量化密集型ResNet及其在植物早期病害分类中的应用
论文作者提出了一种结合深度可分离卷积的轻量化ResdenseNet模型,用于植物早期病害分类。该模型通过密集连接、残差块和深度可分离卷积的混合架构,显著降低了参数量(0.72M)和训练时间(5983秒...
【人工智能】通过玉米叶片病害识别提高作物生产力与可持续性:利用大型数据集与先进视觉Transformer模型
本文提出一种轻量化改进的MaxViT模型,通过集成SE模块和GRN技术优化结构,并结合多源数据集(5234张图像)进行玉米叶片病害检测。实验表明,该模型在四分类任务中准确率达99.24%,推理速度达0.0...
【C++】高精度减法
我实现了一个C++高精度减法算法。该方法的核心思想是模拟小学的竖式减法,通过字符串读取超过标准整型范围的大数,再将其倒序存入数组中。我通过比较两个数的大小来处理结果的正负,并实现了逐...
【Python】第四次实验
我完成了10个Python面向对象编程实验,涵盖了类定义、继承、多态、魔术方法等核心概念。主要内容包括:实现自动编号的学生类、几何计算工具类、带属性验证的矩形类、3D向量运算类、家具管理系统...
【日常】2025年5月复盘&6月规划
我回顾了5月在社团、科研、课程、六级备考和阅读方面的进展。社团工作顺利推进,AI方向指导初见成效;科研方面完成论文初稿但需修改,成功申请两个项目;概率统计课程视频跟完但需加强刷题;六...










































