www.qunaa.cn去哪啊机票网，机票实时查询的是怎么弄的？

jingyiyuanyi 2009-12-08 04:19:16

www.qunaa.cn去哪啊机票网站，那个机票查询页面是怎么写的

...全文

75 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

精通JavaScript jQuery视频教程 http://learning.artech.cn/20080602.javascsript-jquery-intro.html jQuery教程 http://www.happinesz.cn/archives/555/ JavaScript参考教程 http://www.iselong.com/online/ebooks/ja...

本文提出了一种基于改进YOLO11-HSPAN的网球目标检测与跟踪系统。通过引入层次化空间注意力和位置感知网络（HSPAN）模块，系统显著提升了小目标检测精度和跟踪稳定性。实验表明，改进后的YOLO11-HSPAN在精确率（0.923）、召回率（0.911）和mAP（0.917）方面优于基线模型，同时保持46FPS的实时性能。该系统可应用于比赛分析、裁判辅助、球员训练和体育转播等多个场景，通过模块化设计实现了数据预处理、模型训练、目标检测与跟踪等功能。未来将进一步优化多目标跟踪、3D轨迹重建和边缘计算等方向

本文提出了一种基于YOLOv8与VanillaNet融合的羊群检测与计数方法，通过结合两种网络的优势提高无人机航拍图像中羊群检测的精度和效率。研究采用自建数据集（5000张标注图像），在YOLOv8架构中引入VanillaNet的深度可分离卷积模块和轻量级特征融合模块，并设计了多尺度损失函数。实验结果表明，融合模型在mAP@0.5:0.95指标上比原始YOLOv8提升8.2%，达到0.765，同时保持43FPS的实时检测速度。消融实验验证了各改进模块的有效性，为无人机航拍场景下的密集小目标检测提供了新的解决

本文探讨了U-Net及其改进模型U-Net++在医学图像分割中的应用。U-Net基于编码-解码结构，通过降采样和升采样实现图像分割，但其固定的4层结构并非适用于所有数据集。U-Net++通过整合不同深度的U-Net，并采用长短连接结合的方式，使网络能自适应学习不同层次特征的重要性。此外，引入深监督机制可进行模型剪枝优化。研究表明，U-Net++能更有效地捕捉多尺度特征，提升分割性能，为医学图像处理提供了灵活高效的解决方案。

本文提出了一种基于YOLO11-Seg和SwinTransformer的智能检测系统，用于家禽健康状态监测和死鸡识别。系统结合YOLO11-Seg的目标检测能力和SwinTransformer的特征提取优势，在50,000张养殖场图像数据集上进行了训练和测试。实验结果表明，该模型在精确率（0.937）、召回率（0.925）等指标上优于对比模型，尤其对死鸡检测效果显著。系统采用轻量级设计，在边缘设备上可实现12-45FPS的实时检测，并配备可视化界面，为规模化养殖场提供自动化健康监测解决方案。

87,993

社区成员

224,694

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章