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YOLOv7升级到YOLOv10，模型性能提升，Token消耗如何优化？ 在工业质检、自动驾驶和智能安防等实时视觉系统中，目标检测的响应速度与资源效率正变得比以往任何时候都更加关键。尽管YOLO系列一直以“快而准”著称，但随着边缘…

YOLOv7-Tiny再提速，适用于低功耗GPU边缘设备 在智能制造车间的高速产线上，每分钟数百件产品飞速流转，传统人工质检早已无法满足效率与精度的双重需求。与此同时，部署在边缘端的AI视觉系统却常常面临算力不足、延迟过高、模型臃肿…

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对于高校学子而言，课程论文是贯穿求学时光的 “常规任务”—— 既要满足不同学科的专业要求，又要在有限时间内完成选题、写作、查重的全流程，不少人陷入 “选题纠结 3 天、写作凑字一周、查重修改熬夜” 的循环。而虎贲等考 AI（官…

基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法 关键词：密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减 kmeans 参考文档：《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章：完美复现 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主…