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STE: 作品数：614被引量：1036H指数：13; 导出分析报告; 相关领域：医药卫生更多>>; 相关作者：杨琴田文寿赵余庆王明建江峰更多>>; 相关机构：华东师范大学华中科技大学山东大学南京师范大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划河北省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>

YOLOESD-基于改进YOLOv8的海洋垃圾图像检测: 《计算技术与自动化》2025年第1期41-45,58,共6页李翠王姣; 海洋垃圾不仅严重威胁海洋动物的健康及其栖息地,由其释放的有毒物质进入食物链后对人类身体健康同样造成消极影响。由于海洋图像受到光照投影的影响,并且垃圾的尺寸通常较小,以往的目标检测算法对海洋垃圾的检测性能并不理想,因此提出...; 关键词：目标检测小目标检测海洋垃圾检测 EMA注意力机制 Stem模块 YOLOESD

基于STE-TCN的中短期电力负荷预测: 《重庆工商大学学报（自然科学版）》2024年第6期59-64,共6页郑晓亮束庆宇; 安徽省自然科学基金(2108085UD07)。; 目的针对传统电力负荷预测模型对长序列预测精度低的问题,提出一种结合跳级卷积连接与时间编码网络的新型时序卷积神经网络(TCN)模型——STE-TCN模型。方法首先对TCN模型加入跨周期的膨胀卷积通道(Skip-convolution)提取电力数据周期...; 关键词：中短期负荷预测长序列预测时序卷积网络周期性关系日期编码

基于改进YOLO v7的鲑鱼检测模型轻量化研究: 《农业机械学报》2024年第11期132-139,共8页郑荣才谭鼎文徐青陈大勇元轲新; 国家重点研发计划项目(2022YFD2401201);广东省海洋经济发展(海洋六大产业)专项资金项目(GDNRC[2023]33);南方海洋科学与工程广东省实验室(湛江)项目(011Z23002);湛江湾实验室人才团队引进科研项目(ZJW-2023-05)。; 为实现水下复杂环境下鲑鱼的快速准确识别,提出一种基于YOLO v7轻量化的鲑鱼检测模型YOLO v7-CSMRep。首先,采用Stem模块合并Backbone层的前4个卷积操作,有效降低了模型计算量。其次,使用多尺度重参数化(Multi-directional reparameteri...; 关键词：深远海养殖鲑鱼检测 YOLO v7 Stem模块多尺度重参数化卷积块注意力模块

DSN-BR-Based Online Inspection Method and Application for Surface Defects of Pharmaceutical Products in Aluminum-Plastic Blister Packages: 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》2024年第4期194-214,共21页Mingzhou Liu Yu Gong Xiaoqiao Wang Conghu Liu Jing Hu; Ensuring high product quality is of paramount importance in pharmaceutical drug manufacturing,as it is subject to rigorous regulatory practices.This study presents a research focused on the development of an on-line d...; 关键词：Surface defect detection system Deep learning Semantic segmentation Aluminum-plastic blister packages identification

Efficient Clustering Network Based on Matrix Factorization: 《Computers, Materials & Continua》2024年第7期281-298,共18页Jieren Cheng Jimei Li Faqiang Zeng Zhicong Tao and Yue Yang; supported by the Key Research and Development Program of Hainan Province(Grant Nos.ZDYF2023GXJS163,ZDYF2024GXJS014);National Natural Science Foundation of China(NSFC)(Grant Nos.62162022,62162024);the Major Science and Technology Project of Hainan Province(Grant No.ZDKJ2020012);Hainan Provincial Natural Science Foundation of China(Grant No.620MS021);Youth Foundation Project of Hainan Natural Science Foundation(621QN211);Innovative Research Project for Graduate Students in Hainan Province(Grant Nos.Qhys2023-96,Qhys2023-95).; Contrastive learning is a significant research direction in the field of deep learning.However,existing data augmentation methods often lead to issues such as semantic drift in generated views while the complexity of ...; 关键词：Contrastive learning CLUSTERING matrix factorization

基于改进YOLOv7-Tiny的交通多目标检测方法被引量：1: 《长春理工大学学报（自然科学版）》2024年第2期75-83,共9页许文娟李野江晟王博文; 国家自然科学基金(12274041,U2031113)。; 在复杂的多目标交通环境中存在检测种类多、背景信息繁杂、图像分辨率低不能有效检测等问题,使用常见的目标检测算法不能达到高精度的实时检测效果,因此提出一种改进YOLOv7-Tiny的交通多目标检测算法。改进算法中首先使用部分卷积——PC...; 关键词：交通目标检测 YOLOv7-Tiny Faster-Net EfficiCLoss

基于STE的减少查询泄露的关系数据库加密方案: 《网络与信息安全学报》2024年第2期165-181,共17页苏雨晨马昌社; 近年提出的基于部分预计算的SQL连接索引(PpSj)方案是一种基于结构化加密技术的关系数据库加密方案,它利用部分预计算索引连接技术和过滤哈希集技术支持高效的连接查询和布尔查询。但是,该方案也存在一些缺陷,主要表现在执行布尔查询时...; 关键词：等值查询连接查询范围查询布尔查询结构化加密

面向垃圾分类场景的轻量化目标检测方案被引量：3: 《浙江大学学报（工学版）》2024年第1期71-77,共7页陈健松蔡艺军; 国家自然科学基金青年资助项目(62005232);福建省自然科学基金面上项目(2020J01294)。; 针对边缘端进行垃圾检测分类实时性差的问题,提出轻量化的Yolov5垃圾检测解决方案.引入Stem模块,增强模型对输入图像的特征提取能力.将backbone的C3模块进行改进,提高特征提取能力.使用深度可分离卷积替换网络中的3×3降采样卷积,实现...; 关键词：垃圾分类 Yolov5 深度可分离卷积 K-means++算法 Stem模块

基于Faster-NAM-YOLO的黄瓜霜霉病菌孢子检测被引量：9: 《农业机械学报》2023年第12期288-299,共12页乔琛韩梦瑶高苇李凯雨朱昕怡张领先; 国家自然科学基金项目(62176261)。; 黄瓜霜霉病由古巴假霜霉病菌孢子通过侵染引起,严重影响了黄瓜的品质和产量;病菌孢子数量与病情严重度相关,因此建立快速、简便和高效的病菌孢子定量检测方法,实现黄瓜霜霉病防治关口前移。基于YOLO v5模型提出了一种基于Faster-NAM-YOL...; 关键词：黄瓜霜霉病孢子目标检测 YOLO v5 FasterNet NAM注意力

藏文古籍手写文档文本区域检测方法研究: 《高原科学研究》2023年第3期102-111,共10页格桑多吉白玛旺久扎西多吉; 国家自然科学基金项目(62066042,61961038);西藏大学科研培育基金项目(ZDQMJH21-13)。; 藏文古籍文本数字化是保护和传承藏文古籍的重要途径,由于藏文古籍具有版面复杂性、多样性和字体大小不一致等特点,传统的经典检测网络难以有效定位小目标文本区域,导致检测效果不理想。文章选择适用于小目标的检测算法YOLOv8基线模型,...; 关键词：藏文古籍注意力机制 Faster-Net 手写多字体

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