# 前言# 前言 本文介绍了将双坐标注意力特征提取（DCAFE）模块与YOLO26相结合的方法。DCAFE模块采用“并行坐标注意力+双池化融合”设计，通过平均池化和最大池化并行支路捕获特征，经通道自适应调整生成注意力权重…

# 前言# 前言 本文介绍了内容感知Token聚合网络（CATANet）中的局部区域自注意力（LRSA）模块在YOLO26中的结合。基于Transformer的图像超分辨率方法存在计算复杂度高、捕捉长距离依赖能力受限等问题。LRSA作为CAT…

# 前言# 前言 本文介绍了高效判别频域前馈网络（EDFFN），并将其集成到YOLO26中。EDFFN是为解决图像复原中局部信息表征不足和频域计算成本过高问题而提出的。传统方法存在SSM全局信息偏向性和频域FFN高计算成本的…

本文介绍了多尺度线性注意力机制MSLA，并将其集成进YOLO26。现有基于CNN和Transformer的医学图像分割方法存在局限性，为解决这些问题，我们提出了MSLAU-Net架构，其中MSLA通过并行多尺度特征提取和低复杂度线性注意力…

目录游泳馆管理系统开题报告简介系统核心功能模块技术架构设计创新特色设计预期实施效果项目技术支持可定制开发之功能亮点源码获取详细视频演示 ：文章底部获取博主联系方式！同行可合作游泳馆管理系统开题报告简介 游泳馆管理系统是针对游泳馆日常运营需…

在AI助手日益融入用户日常决策的今天，字节跳动推出的 豆包（Doubao） 正成为不可忽视的信息入口。无论是寻找本地服务、对比软件工具，还是了解消费产品，越来越多用户选择直接向豆包提问。 然而，一个现实摆在企业面…

🍅 作者主页：Selina .a 🍅 简介：Java领域优质创作者🏆、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行交流合作。 主要内容：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据…

随着人工智能助手在信息获取场景中的广泛应用，越来越多企业开始关注：当用户向豆包（Doubao）？ 需要说明的是，截至目前，豆包并未开放广告投放系统，企业无法通过竞价或定向方式直接购买展示位。但根据实际观察，豆…