卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专为处理（如图像、音频、视频）设计的深度学习模型，尤其在计算机视觉领域表现卓越。传统全连接网络将每个像素视为独立输入，而CNN通过在局部区域（如3×3或5×5）滑动，捕捉局部特征（如边缘、纹理）。同一滤波器在整个输入上滑动，共享参数，大幅减少参数量，同时保证对平移、旋转等变化的鲁棒性。底层卷积层提取简单特征（边

（Histogram Equalization）是一种通过调整图像灰度分布，使得直方图在全局范围内尽可能均匀分布的图像增强技术。其核心目标是。

是描述像素空间关系的核心概念，直接影响图像分割、目标识别和区域分析等任务。，是连接和连通的基础。，指一组像素通过连接关系形成的整体。在数字图像处理中，像素间的。

脑启发SLAM（同时定位与建图）技术通过模拟大脑的空间导航过程，利用摄像头作为传感器，实现了在未知环境中的定位与地图构建。该技术借鉴了动物导航机制中的网格细胞、位置细胞和头方向细胞等神经生物学理论，通过路径积分、位置编码和方向感知等方式，支持机器人在复杂环境中的导航。脑启发SLAM的实现包括环境感知和空间认知两个主要过程，通过多模态感知信息处理和自组织集群放电机制，结合深度学习、连续吸引子神经网络

没有平衡之前的，感觉好垃圾;#include<iostream>#include<cstdio>using namespace std;struct node{int l,r,date;int *newnode;}tree[100001];int d,bank=1;void build(int pos,int date){if(t...