AI原生应用领域可解释性：助力企业数字化转型 关键词：AI原生应用、可解释性、企业数字化转型、机器学习、决策透明度 摘要：本文深入探讨了AI原生应用领域可解释性的相关概念，阐述了其在企业数字化转型中的重要作用。通过生动形象的…

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室👇 关注我领取海量matlab电子书和…

前言 本文介绍了感受野块（RFB）模块在YOLO26中的结合应用。RFB模块是一种多分支卷积块，由多分支卷积层和扩张池化或卷积层组成，通过模拟多尺度感受野和控制感受野偏心性，增强轻量级CNN模型学习到的深层特征，提高…

# 前言# 前言 本文介绍了MogaNet在YOLO26中的结合应用。MogaNet是一种新型卷积网络架构，通过多阶卷积、门控操作和通道聚合模块，在不同交互尺度学习信息、动态选择特征、强化特征学习，克服传统卷积网络局限。我们…

前言 本文介绍了在线卷积重参数化（OREPA）及其在 YOLO26中的结合。结构重新参数化能在推理时优化模型性能，但训练成本高。OREPA 是两阶段流程，通过引入线性缩放层优化在线块，将复杂训练块压缩为单个卷积，减少训…

 # 前言# 前言 本文介绍了一种基于分割的卷积操作SPConv及其在YOLO26中的结合。传统卷积方法忽视了特征图中的模式冗余，SPConv将输入特征图分割为代表性部分和不确定冗余部分，分别采用 $k \times k$ 卷积和 $1 \…

一、Python 基础语法 1. Python 介绍 Python 是⼀种解释型、⾯向对象、动态数据类型的⾼级编程语⾔。它被设计为可读性强、 简洁且易于学习，具有⾼效的⾼级数据结构，并且⽀持简单有效的⾯向对象编程。 特点：易于学习…

# 前言# 前言 本文介绍了线性可变形卷积（LDConv）在YOLO26中的结合应用。标准卷积存在局部窗口和固定采样形状的缺陷，可变形卷积虽解决了固定采样问题，但参数数量呈平方增长。LDConv通过新的坐标生成算法和偏移量…