本项目通过CPU共训练50轮，精度趋近于0.8。若想进一步提高精度，可增加数据集或增加训练轮数。 数据集地址:https://download.csdn.net/download/qq_63630507/89844778 在当前的智能化农业发展中，运用先进的图像识别和深度学习技术对农作物病虫害进行自动检测与诊断已经变得尤为重要。本项目聚焦于水稻病虫害的自动识别，采用的是目前较为先进的目标检测模型Yolov5。Yolov5作为一种基于深度学习的单阶段目标检测算法，以其运行速度快，检测精度高的特点，广泛应用于实时目标检测任务中。通过本项目的实施，旨在构建一个高精度的水稻病虫害智能识别系统。 在项目实施过程中，研究团队首先需要准备一个全面且高质量的水稻病虫害图像数据集。该数据集包含不同种类的水稻病害和虫害的图片，每张图片都应经过详细的标注，标注信息包括病虫害的类别及位置等，这为模型提供了训练的基础。通过数据集的准备，研究团队确保了模型训练有足够的信息去学习和识别各种病虫害特征。 考虑到计算资源和时间成本，项目选择了在CPU环境下进行模型训练，共计训练了50轮。尽管在计算能力有限的情况下，但通过精心设计的网络结构和合理的参数调整，模型的精度已经趋近于0.8，这是一个相对较高的准确率，表明模型在识别水稻病虫害方面已经具备了较好的性能。然而，项目报告也指出，若要追求更高的精度，可以考虑增加更多的数据集或延长训练轮数，以此来进一步提升模型的泛化能力和准确度。 项目最终构建的模型不仅能够帮助农民及时发现和处理病虫害问题，降低经济损失，还可以作为智能农业系统的一部分，实现对大规模种植区域的病虫害自动监测与预警。通过引入人工智能技术，不仅能够减轻农业工作者的负担，还能够提高作物的产量和品质。 在技术推广与应用方面，项目组还提供了数据集下载链接，便于更多的研究者和开发者获取和使用这些数据，共同推动智能农业识别技术的发展。这种开放共享的态度，有助于促进整个行业技术进步和农业生产的现代化。 本项目的实施是智能农业领域的一次重要尝试，它不仅推动了机器学习在农业领域的应用，更为水稻病虫害的精准识别提供了有效的方法和工具。通过本项目的成功实施，为未来利用智能化技术解决农业问题提供了新的视角和途径，具有重要的现实意义和深远的影响力。

模块化多电平换流器MMC双端MMC-HVDC系统：柔性直流输电技术与最近电平逼近调制实现直流侧电压及功率控制策略,模块化多电平换流器MMC与双端MMC-HVDC柔性直流输电系统：320kV直流侧电压与有功无功控制策略,模块化多电平流器 MMC 双端MMC-HVDC，柔性直流输电系统。 直流侧电压320kV，交流侧线电压有效值166kV，100个子模块，采用最近电平逼近调制。 送端流站控制输出有功功率和无功功率，受端流站控制直流侧电压。 ,模块化多电平换流器(MMC); 双端MMC-HVDC; 柔性直流输电系统; 直流侧电压320kV; 交流侧线电压有效值166kV; 子模块数量100; 最近电平逼近调制; 送端换流站控制; 受端换流站控制。,基于模块化多电平MMC技术的双端MMC-HVDC柔性直流输电系统控制策略研究

基于AUC的特征选择是一种用于机器学习中降维和提高模型泛化能力的方法。AUC（Area Under Curve，ROC曲线下的面积）是评估分类模型性能的重要指标，尤其在样本不平衡的情况下表现更加稳定。传统的特征选择方法往往关注单个特征的好坏，而忽视了特征间的互补性，即不同特征之间如何协同工作共同提高分类性能。 ANNC（Maximizing Nearest Neighbor Complementarity）是一种新颖的特征选择方法，它在AUC的基础上，通过考虑最近邻的互补性来提高特征选择的效率。这种方法不仅关注最近邻错分类信息（nearest misses），也考虑最近邻正分类信息（nearest hits），从而全面评价特征对之间的互补性。互补性意味着某些特征在组合中相互增强，通过相互协作能达到更佳的分类效果。 在ANNC方法中，最近邻的计算是在特征空间的不同维度上进行的，以此来评估特征之间的互补性。这种方法的优势在于它提供了一种新颖的方式来判断在另一个特征的辅助下，一个特征的区分度如何。然而，邻域信息通常对噪声很敏感，仅仅考虑一侧的信息（如最近邻错分类）可能会忽视正分类对特征互补性的影响。 ANNC方法的核心在于将这种局部学习基于的互补性评价策略整合到基于AUC的特征选择框架中，从而全面评价特征对之间的互补性。这样做有助于捕捉那些能够相互协作、共同提升识别性能的互补特征。 本文作者提出了ANNC这一算法，并在公开的基准数据集上进行了广泛的实验，以多种度量标准验证了新方法的有效性。实验结果表明，在不同的数据集和各种度量指标下，ANNC方法都显示出显著的性能提升。 ANNC方法不仅考虑了每个特征本身的特性，而且结合了特征之间的相互作用，从而提供了一种更为全面的特征选择策略。这对于复杂的学习场景，如文本分类、图像检索、疾病诊断等，都有着极其重要的意义。由于这些场景下的样本通常由大量的特征来描述，因此找到一个有效的特征子集，对于提高分类器性能和模型的可解释性至关重要。 ANNC的研究论文强调了特征互补性在提高分类性能方面的重要性，并通过实际的实验验证了这一点。特征互补性的概念可以推广到不同的机器学习任务中，而不仅仅是特征选择。在特征工程领域，了解特征之间的关系有助于构建更加强大和鲁棒的机器学习模型。因此，ANNC的贡献不仅限于其作为一个新的特征选择算法，更在于它为我们理解特征相互作用提供了一种新的视角。

使用Leaflet可视化数据 呈现的脚本着重于生成绘制两件事的地图。 第一个是基于经度和纬度的最近7天以来的所有地震。 第二，构造板块来说明这两个变量之间的关系。 构造板块的数据集可以在此github找到，地震数据位于页面。 产品特点 使用Leaflet.js 多层地图 内置 Lealfet.js HTML CSS 引导程序 结果 生成的地图具有以下特征： 反映大小和颜色地震幅度的数据标记。 强度较大的地震的颜色看起来更大而更暗。 包括弹出窗口，这些弹出窗口在单击标记时提供有关地震的其他信息。 提供地图数据上下文的图例。 该地图使您有机会激活或停用地震和构造板块层，以及更改整个地图的视图。

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我们考虑D（（*）Σc（*）状态，以及J /ψN和其他耦合通道，并采取与重夸克自旋对称性相一致的相互作用，并从局部隐藏量规方法的扩展获得动力输入。 通过仅将一个参数拟合到LHCb协作组织报告的最近三个五夸克状态，我们就可以根据质量和宽度重现其中的三个，提供它们的量子数和近似的分子结构为1 / 2-D。 ∑c，1 /2-D¯*Σc和3 /2-D¯*Σc，且同位旋I = 1/2。 我们发现3 / 2-D¯Σc*结构的4374 MeV附近的另一种状态，在实验光谱中出现了指示。 在4520 MeV附近还发现了另外两个性质为1 / 2-D¯∑c *和3 / 2-D¯∑c *的近简并状态，尽管状态不太清楚，但与观察到的光谱不兼容。 另外，在相同能量下会出现5 / 2-D¯*Σc*状态，但是不会在S波中耦合到J /ψp，因此，预计不会在LHCb实验中出现。

对基于模块化多电平换流器作为逆变器采用最近电平逼近调制模式时的谐波分量进行分析，选取逆变器上、下桥臂电流，相间环流及交流输出电压波形作为研究 对象，通过理论推导出上、下桥臂电流主要具有直流分量、基波分量及 2 次谐波分量;相 间环流仅含有偶次谐波;交流输出电压波形仅含有奇次谐波。

前言 本文主要整理了一些最近遇到的前端面试题，方便大家在面试前有所准备，文中给出了详细的解答，下面话不多说了，来看看详细的介绍吧。 1、标签属性中title和alt的区别 答: title是设置鼠标移动到图片上时显示的内容，而alt是用于当图片没有正常显示时出现的提示文字，另外alt还用于在seo中针对图片的优化说明. 2、隐藏元素的几种方法 答:      1.display:none;      2.visibility:hidden;      3.opacity:0;      4.position:absolute;         left:-10000px; 3、Ja

iterative_closest_point_2d 受启发 #usage像这样打电话， ret = icp ( d1 , d2 ) 。 d1, d2是2d点的numpy数组。 返回值ret是具有2行3列的转换矩阵。 icp估算旋转，移动，缩放（分别x和y）转换。