重定向到 404 错误页面，但该页面的片段表明 GPT-4.5 Turbo 被吹捧为 OpenAI 的迄今为止最快、最准确和最具可扩展性的模型。 搜索引擎结果中提供的简短描述暗示了与之前版本相比的重大改进，包括模型的上下文窗口大幅增加到 256,000 个令牌，有效地将 GPT-4 Turbo 的 128,000 个令牌的容量增加了一倍。这一增强功能相当于大约 200,000 个单词，可以显著提高模型...

目录  主要内容     部分程序    下载链接   主要内容    为了调高风光互补发电储能系统的经济性，减少其运行费用，研究风光互补发电储能系统的容量优化配置模型，探讨粒子群算法的改进及混合储能容量优化方法。首先通过对全生命周期费用静态模型的介绍，利用蓄电池和超级电容器作为风光互补系统混合储能装置，以其全生命周期费用最小为目标，以系统的缺电率等运行指标为约束条件，建立了一种混合储能系统容量优化配...

摘要 本文使用HWD改进下采样，在YoloV5的测试中实现涨点。 论文解读 在卷积神经网络（CNNs）中，极大池化或跨行卷积等下采样操作被广泛用于聚合局部特征、扩大感受野和最小化计算开销。然而，对于语义分割任务，在局部邻域上汇集特征可能会导致重要空间信息的丢失，这对于逐像素预测至关重要。为了解决这个问题，作者引入了一个简单而有效的下采样操作，称为基于Haar小波的下采样（HWD）模块。该模块可以很容...

💡💡💡本文独家改进：CVPR2024 TransXNet助力检测，代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下： 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点...

💡💡💡本文独家改进：现将本文思想迁移到YOLOv8-pose做二次创新 ，提出了三个创新的轻量级即插即用模块：特征增强模块（FEM）、特征融合模块（FFM）和空间上下文感知模块（SCAM）   Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-po...

目录 完整代码和数据下载链接：基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制，基于GA-RBF的流量预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88937452 RBF的详细原理 RBF的定义 RBF理论 易错及常见问题 RBF应用实例，基于遗传算法改进的RBF神经网络流量控制，基于GA-RBF的流量预测 代...

 🚀🚀🚀本文改进：使用GELAN改进架构引入到YOLOv8 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 1.YOLOv9介绍  论文： ...

包。配置网络，挂载存储，确保数据迁移的顺利进行。导入Docker镜像，安装必要驱动。使用ipmitool进行功耗监控。创建一键测试脚本，自动化测试流程。拷贝并分析日志文件，输出统计数据。 遭遇的挑战与改进建议： 1.离线包缺失与GLIBC版本冲突： 问题：在尝试安装tmux时，发现离线包中缺少该工具。后从另一台机器下载，导致GLIBC版本不匹配，SSH服务无法启动。改进：预先在有外网环境下完整测试所有...

探索解空间，又能通过模拟智能行为来提高搜索效率，是解决复杂优化问题的有效工具。 不过，粒子群优化在实际应用中也存在一些局限性，比如有时会陷入局部最优解的问题。为了克服这一点，研究者们在算法中引入了各种改进策略，比如结合遗传算法的PSO-GA、基于EC的粒子群优化模型TKU-PSO等，以提高算法的探索能力和开发能力。 本文介绍15种粒子群优化算法的改进方案与应用实例，涉及卷积神经网络、自动驾驶等热门主题...

一、本文介绍  本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v8n大约六十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总...