一、本文介绍 本文给大家介绍DSAM双流注意力融合模块优化YOLO26模型！DSAM双流注意力融合模块通过显式建模前景与背景注意力，引导特征融合过程，从而提升小目标在复杂背景中的辨识能力，助力YOLO26各种小目标检测任务有效涨点 。具体怎么使用请看全文！ 🔥欢迎订阅我的专栏…

一、本文介绍 🔥提升小目标检测精度？用 DPCF 重新定义 YOLO26 的 Neck！ 本文介绍将 DPCF 模块用于 YOLO26 的 Neck特征融合改进，可以显著提升多尺度特征融合质量，尤其是在小目标、低对比度、红外等场景中，增强检测精度和鲁棒性，同时保持较低计算开销，是一种高效且实…

一、本文介绍 🔥本文给大家介绍HFP和SDP创新点优化YOLO26模型！HS-FPN通过高频感知模块（HFP）从频域增强小目标特征，并利用空间依赖感知模块（SDP）捕获相邻像素间的空间依赖。实验表明，HS-FPN在AI-TOD和DOT Amini10等小目标检测数据集上，相较于FPN显著提升了检测性能，…

求 \(n\) 阶排列的置换环数量和。 GF，Stirling 数可以算，但是可以用期望的眼光看待。 一个点 \(i\) 所在环长度是 \(k\) 的概率是 \(1/n\)，其是环上最小值的概率是 \(1/k\)，环的数量可以看成 \(\sum [i 为环上最小…

开头总结工具对比（技能4） �� 为帮助学生们快速选出最适合的AI论文工具，我从处理速度、降重效果和核心优势三个维度，对比了6款热门网站，数据基于实际使用案例： 工具名称 处理速度 降…

基于核心功能、处理速度和适用性的综合评估，结合用户反馈和实际案例数据，以下8个AI论文工具在学术写作辅助领域表现突出： ChatGPT凭借强大的语言生成能力位居前列，紧随其后的是专注于文献综述的Elicit和高效润色工具QuillBot&…

写在前面 在学术研究日益全球化和数字化的今天，高效、精准的文献管理已成为科研工作者不可或缺的核心能力。面对海量的学术文献、复杂的引用格式和跨平台的协作需求，传统的手动文献管理方式已显得力不从心。今天为您隆重推荐 EndNote 2025 —— 由科睿唯…

自监督学习（Self-Supervised Learning-SSL） 大语言模型（LLM）预训练阶段的核心技术之一，也是大模型具备通用能力的关键基础。 自监督学习是一种不需要人工标注数据的机器学习范式。 核心思路 从原始数据（比如…