AI毕业论文降重GPTS，避免AI检测，高效完成论文
视频演示 AI毕业论文降重GPTS，避免AI检测，高效完成论文！ 开发目的 “毕业论文降重”GPTS应用，作用为：重新表述学术论文，降低相似性评分，避免AI检测。 使用地址 地址：毕业论文降重 界面： ...
基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
（3）最后实现了垃圾分类系统整体的设计和测试。系统采用前后端分离的方式进行设计，主要功能是通过手机拍照实现对生活垃圾的分类识别，其他功能包括相册照片识别、文字知识分享和垃圾知识图例展示等。 论文大纲 数据集 下载链接 若您想获得博文中涉及的实现完整全部程序文件（包完整程序、数据集、开题报告、中期报告和论文等，如下图），已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行。 完整代码下载，请关注...
论文阅读RangeDet: In Defense of Range View for LiDAR-based 3D Object Detection
坐标结构图Meta-Kernel Convolution RangeDet: In Defense of Range View for LiDAR-based 3D Object Detection 论文：https://arxiv.org/pdf/2103.10039.pdf 代码：https://github.com/tusen-ai/RangeDet 问题 提出了一个名为RangeDet的新型3...
【软件工程】一份完整的软件工程实践论文格式
一份完整的软件工程实践论文格式 记录一下，以备不时之需！ 目 录 第1章 绪 论 1.1 课题背景 1.2 课题意义 1.3 国内外现状 2 第2章 系统关键技术 4 2.1 开发技术 4 2.2 MVVM模式 4 2.3 MySQL数据库 4 2.4 B/S结构 5 2.5 框架介绍 5 2.6 Vue.js主要功能 6 第3章 系统分析 7 3.1 可行性分析 7 3.2总体设计原则 8 3.3...
论文解读—— 基于边缘梯度方向插值和 Zernike 矩的亚像素边缘检测
论文：《 Subpixel edge detection based on edge gradient directional interpolation and Zernike moment》 地址： http://www.dpi-proceedings.com/index.php/dtcse/article/view/24488 摘要 在本文中，我们提出了一种基于边缘梯度方向插值和 Zernik...
论文笔记：液体管道泄漏综合检测与定位模型
0 简介 An integrated detection and location model for leakages in liquid pipelines 1 摘要 许多液体，如水和油，都是通过管道运输的，在管道中可能发生泄漏，造成能源浪费、环境污染和对人类健康的威胁。本文描述了一种集成的泄漏检测和定位模型，该模型可用于液体管道中的背景泄漏（）甚至微泄漏。该模型包括动态监测模块(DMM)和静态...
读引用shape-guided和CDO的相关论文的分析
A Survey on Visual Anomaly Detection：Challenge, Approach, and Prospect 3 当前热点 3.1关注样本数 3.2 关注数据模态 Incremental Template Neighborhood Matching for 3D anomaly detection Neurocomputing, 2024 Towards Scalab...
【CV论文阅读】【计算机视觉中的Transformer应用综述】（1）
0.论文摘要 摘要——自然语言任务的Transformer model模型的惊人结果引起了视觉社区的兴趣，以研究它们在计算机视觉问题中的应用。在它们的显著优点中，与递归网络例如长短期记忆（LSTM）相比，Transformer能够模拟输入序列元素之间的长依赖性，并支持序列的并行处理。与卷积网络不同，Transformer的设计需要最小的偏差，自然适合作为集函数。此外，Transformer的简单设计...
基于JAVA的文件压缩与解压缩实践(源代码+论文)
的限制，大容量数据问题日益突出。在这两种需求的推动下，对数据压缩的需求产生了。人们可以将文件在不改变其本身的条件下，将其以更小的占用空间存储，并且在需要的时候将文件恢复成原有的样子，这就是压缩目的。本论文主要研究文件的无损压缩技术，并简要介绍了文件压缩的分类、几种常用的无损压缩格式和常用的压缩算法。运用LZ77字典算法、懒惰匹配算法和Huffman编码算法，使用Java语言在Jbuilder2006环...
【论文精读】【Yolov1】You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection
0.论文摘要 我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法。先前关于目标检测的工作重新利用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测框架确定为空间分离的边界框和相关类别概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是一个单一的网络，可以直接在检测性能上进行端到端的优化。我们的统一架构速度极快。我们的基本YOLO模型以每秒45帧的速度实时处理图像。该网络的一个较...