超级对齐 (Superalignment) 是 AI 安全领域中难度最高、最紧迫、也是最终极的课题。 如果说 普通对齐 是为了解决“如何让 GPT-4 听人类的话”； 那么 超级对齐 就是为了解决“当 AI 比人类聪明 100 倍时，人类如何控制它？” 这是由 OpenAI 前…

# 前言# 前言 在目标检测任务中，特征融合结构（Neck）对模型性能具有至关重要的影响。本文基于YOLO26架构，引入了一种轻量级、内容感知的上采样算子——CARAFE（Content-Aware ReAssembly of FEatures），以替…

# 前言# 前言 本文介绍了基于Haar小波的下采样（HWD）模块与YOLO26的结合，以解决语义分割任务中池化特征导致重要空间信息丧失的问题。HWD模块由无损特征编码模块和特征表示学习模块组成，通过Haar小波变换降低特…

# 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…