# 前言# 前言 本文介绍了动态混合层（DML），并将相关改进模块集成进YOLO26。DML是SRConvNet核心组件，用于解决轻量级图像超分辨率任务中特征捕捉和通道适应性问题。它通过通道扩展拆分、多尺度动态深度卷积、通道…

前言 本文介绍了用于高光谱图像去噪的HCANet模型及其在YOLO26中的结合应用。HCANet结合了卷积神经网络和Transformer的优势，通过设计卷积和注意力融合模块（CAFM）与多尺度前馈网络（MSFN），实现全局和局部特征的综…

# 前言# 前言 本文介绍了一种在YOLO26目标检测模型中引入高效解码器模块EMCAD的创新方法，以提升模型在资源受限场景下的性能与效率。EMCAD由多个模块构成，其中核心的EUCB（高效上卷积块）通过上采样、深度可分离…

别再用“近则不恭”骗自己：你教老婆吵架的真相，根本不是“没分寸” 有没有过这种扎心经历：你耐着性子教老婆开车，刚说“方向盘回正点”，她就炸了；你提醒她职场汇报该怎么说，没两句就吵得不可开交…

目录 1、代码简介 2、代码运行结果展示 3、代码获取 1、代码简介 (BiTCN-GRUSHAP)基于双向时间卷积网络结合门控循环单元的数据多输入单输出SHAP可解释性分析的分类预测模型 由于BiTCN-GRU在使用SHAP分析时速度较慢，程序中附带两种SHAP的计算文件(正常版和提速…

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