感谢各位同仁,今天宣誓就职

yuxuan 2003-08-08 09:17:19
我是和Oracle论坛一起成长起来的,今天荣升版主,我会尽职尽力,与大家共同搞好Oracle论坛。
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yuxuan 2003-08-09
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提议不错:
我的:zhangss@amcc.com.cn
bzszp 2003-08-09
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是啊,大家在祖国各地,如果是在一个城市还可以小聚
不过大家留一个联系方式道是很不错,哪天到了谁的地盘上可以找人请客
嘿嘿
如果信得过俺的话,把您的联系方式发给俺,
俺整理后再发给大家

俺的邮箱bzszp@163.com 或者 通过论坛的短消息 也可以
BlueskyWide 2003-08-09
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to 楼主:
搞点聚会的可能性不大,但做好通讯录倒是有可能的,
但把Oracle版中网友地址都搞清楚也较难,因为这里是网络。

to gaobh(^^):
的确花了不少时间,但那是兴趣使然。
yuxuan 2003-08-09
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什么时候CSDN也能搞点聚会就好了,大家认识认识
hxshxs 2003-08-09
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恭喜恭喜....
qinkm 2003-08-09
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恭喜恭喜....
kerisyml 2003-08-09
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恭喜哦
gaobh 2003-08-09
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to:BlueskyWide(谈趣者)
辛苦你了,花了不少时间吧
programxk 2003-08-09
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恭喜!!
David1289 2003-08-09
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相信Oracle论坛会随着大家的共同努力而越来越好。

愿多多交流:Davidmal@163.com
akinggom 2003-08-09
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应该说大家有空多聊聊,一起进步哟!~:)

恭喜斑竹!
echo20003 2003-08-09
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恭喜恭喜....
dason2u 2003-08-08
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恭喜宇轩!

再接再厉,知道你是Oracle大拿,有问题多向你请教。

争取更大的辉煌
tjan 2003-08-08
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恭喜恭喜
LGQDUCKY 2003-08-08
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我也来凑热闹,恭喜,恭喜!!!!!
大家一起努力把ORACLE版块搞好。。。。。。。
jasoncheung 2003-08-08
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祝贺
l2g32003 2003-08-08
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恭喜 恭喜
shuipipi 2003-08-08
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祝贺~祝贺~
yuxuan 2003-08-08
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我认为一个论坛能否搞好还需要大家共同努力
ydfok 2003-08-08
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恭喜斑竹
小弟刚来,以后还要多多麻烦了。
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YOLO医学影像组织结构目标检测数据集 目标类别:['0', '1', '2', '3', 'object'] 中文类别:['其他', '其他', '其他', '其他', '物体'] 训练集:13984 张 验证集:1894 张 测试集:0 张 总计:15878 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 5 names: ['0', '1', '2', '3', 'object'] 该数据集聚焦于医学影像领域,专为组织结构识别与分析设计,具有高度专业性和临床应用价值。其核心检测目标为人体或生物组织的微观结构特征,适用于病理学研究、影像辅助诊断及医学图像自动化分析场景。数据采集覆盖多种组织形态,为相关算法模型训练提供高质量视觉样本。 数据集包含训练集13984张、验证集1894张、测试集0张,总计15878张图像。训练集规模充足,可支撑模型充分学习各类组织结构特征;验证集比例合理,确保模型在未见数据上的泛化能力评估可靠;测试集虽为空,但不影响模型开发与验证流程的完整性,整体分布符合工业级目标检测数据集的标准配置。 所有图像均经过专业标注,标注边界清晰、覆盖完整,针对不同组织形态提供了精确的区域标记。标注过程遵循医学影像分析规范,确保每个目标实例的语义一致性与空间准确性,为后续模型训练提供了高保真度的监督信号,有效保障了模型性能的稳定提升。 该数据集可广泛应用于医疗影像分析系统开发、病理切片自动识别、手术导航辅助系统训练等实际医疗场景。其高质量标注与多样化的组织结构样本,有助于推动人工智能技术在精准医疗、智能诊断和医学教育领域的落地应用,为提升临床效率与诊断准确性提供坚实的数据基础。
内容概要:本文系统性地介绍了2026年8月提出的新型优化算法——心率优化算法,并结合Matlab代码实现,深入探讨其在电力系统、智能优化、路径规划、信号处理等多个前沿科研领域的应用。文档涵盖了大量基于Matlab/Simulink的仿真案例,包括虚拟电厂中电动汽车V2G充放电优化、深度强化学习(如DDPG、QLearning)在能源调度与机器人控制中的应用、多无人机协同三维路径规划、微电网多时间尺度调度、逆变器阻抗建模与稳定性分析等关键技术课题。同时,文档强调科研中“借力”与“创新”并重的理念,倡导系统性思维与扎实实践相结合,配套提供了丰富的学习资源,包括网盘中的完整代码、模型与文献资料,助力读者高效复现研究成果。; 适合人群:具备一定Matlab/Simulink编程基础,从事电力系统、自动化控制、人工智能、路径规划、信号处理及相关交叉学科研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为科研工作者提供可复现的算法代码与高保真仿真模型,加速论文复现与课题攻关;②支持智能优化算法、强化学习、电力电子控制等新技术的开发与性能验证;③辅助撰写高水平学术论文、完成学位论文或开展实际工程项目研发。; 阅读建议:建议读者按照文档目录结构系统性浏览,优先聚焦与自身研究方向契合的案例,结合网盘提供的完整资源进行代码调试与仿真验证,注重理论推导与编程实践的深度融合,以全面提升科研效率与技术创新能力。

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