确定太阳风参数，对日地空间环境研究具有重要意义。传统获取太阳风参数的方法，依赖日冕与行星际磁流体动力学（MHD）模型的耦合。后者需要前者在0.1AU处的运算结果作为内边界条件后再进行传播计算。这一过程计算量大、耗时长，难以满足实时的空间天气 ...

本研究针对传统睡眠分期方法（如多导睡眠监测）依赖人工、耗时且难以规模化应用的问题，提出了一种结合残差块与挤压激励（SE）模块的一维U-Net改进模型（SE-Res-U-Net），用于单通道脑电信号（EEG）的自动睡眠分期。该模型在Sleep-EDF-20、Sleep-EDF-78和SHHS数据集 ...

为解决电缆隧道裂缝检测效率低、精度不足的问题，研究人员提出了一种基于改进U-Net的IRHC U-Net模型，集成Inception-residual卷积(IRC)、混合注意力(HA)、混合空洞卷积(HDC)和跨层聚合解码器(CLGD)模块。实验表明，该模型在电缆隧道裂缝数据集上的MIOU达84.79%，准确率99. ...

在软件开发中，结合不同编程语言的优势往往可以提升项目的性能与可维护性。 CSnakes 是一个.NET源生成器和运行时，旨在将Python代码和库高效嵌入到C#.NET解决方案中。 它的最大优势在于无需REST、HTTP或微服务的架构设计，能够实现快速的代码调用。 • 使用原生 ...

小编前一篇文章写了“C#如何用最简单方法调用Python？”，介绍了使用 System.Diagnostics.Process 类可以启动 Python 进程，从而调用python。这种方法虽然简单，但是缺点也是显而易见的。缺点是这种方法牺牲了一定的性能，特别是在频繁的交互场景下，每次调用都需要 ...

来自 UC 伯克利的 William Peebles 以及纽约大学的谢赛宁撰文揭秘扩散模型中架构选择的意义，并为未来的生成模型研究提供经验基线。 近几年，在 Transformer 的推动下，机器学习正在经历复兴。过去五年中，用于自然语言处理、计算机视觉以及其他领域的神经架构 ...

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