YOLOv12：Area Attention 分四区降复杂度，R-ELAN 残差聚合稳大模型，FlashAttention+去位置编码+大核7×7+MLP1.2 四刀优化，继承 v11 Anchor-Free 解耦头+TaskAlignedAssigner+VFL+DFL+CIoU，注意力终于跑出 CNN 速度，精度起飞速度不跪，2025 年真正的神。

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YOLOv5：Focus 开头 + C3 模块 + SPPF，Anchor-Based 耦合头，三尺度 3 个锚框，BCE + BCE + CIoU 三大损失，Mosaic 全程开，自动锚框聚类，PAN 颈部 + CSPDarknet 主干，易用性天花板，工业界永远的神。

例如：圆椭圆不规则曲线任意几何形状主干网络与自适应激活模块完全可以复用。如果你需要，我可以提供：可直接运行的可直接运行的完整工程项目（含训练脚本、绘图脚本、误差评估）AdaI-PINNs 的优势极具工程应用价值：自适应激活使 PINNs 的表达能力随子域变化更快的训练速度（实验中提升 2–6 倍）更高的精度（提升 1–2 个数量级）对激活函数选择不敏感在界面附近不再振荡、不再失真完全保留 PINN

为证明阻抗控制的稳定性与安全性，采用能量函数（储能函数）方法。

面向具备现代机器学习（深度学习、概率推断）、数字信号处理与 Python 编程背景的研究人员。目标是：把雷达物理/信号处理与最新的机器学习方法（自监督、Transformer、可微分 DSP、端到端自适应波形设计、传感器融合）合并成可重复的工程与研究流程，培养能独立发表/工程化的能力。核心出品：可运行的 Python 实验、复现性强的基线模型、与一项可提交的研究/工程结题。