开发者只需要准备图片和接口密钥，通过 Python 程序向百度智能云发送请求，即可获得处理后的图片结果。API_KEY 和 SECRET_KEY 是调用百度智能云接口所需的身份凭证，需要替换为自己在百度智能云控制台中获取的密钥。增强后，道路标线、车辆边缘和建筑轮廓更加清楚，适合交通场景优化，但对严重失焦或细节丢失的图片改善有限。本项目使用 Python 调用百度智能云“图像清晰度增强”API，实现

是自然语言处理（NLP）与地理信息（GIS）结合的技术，能够从杂乱的非结构化地址文本中，自动提取出收件人、联系方式、行政区划、详细地址等规范信息。是百度面向开发者提供的应用程序编程接口，将自然语言处理、地图定位等AI算法封装在云端，开发者无需自行训练模型，通过代码即可调用对应的AI能力。④识别不含姓名、电话的纯地址文本，对应字段显示默认值，程序正常运行，结果如图所示。⑥输入无效乱码文本时，程序返回

大语言模型生成，能理解上下文语义，摘要更加自然流畅。抽取式摘要：从原文中提取关键句，不改变原文语句，实现简单，但可读性一般，语义连贯性较差。架构：当前主流大模型的核心，具有并行计算能力强、长距离语义建模能力强等特点。程锡贵，男，西安工程大学电子信息学院，2025级研究生，张宏伟人工智能题组。注意力机制：能够动态关注文本中的核心内容，自动分析词语间的关系。高朝阳，女，西安工程大学电子信息学院，202

韦昊，男，西安工程大学电子信息学院，2025级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：2154548512@qq.com程锡贵，男，西安工程大学电子信息学院，2025级研究生，张宏伟人工智能题组研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：15327178796@163.com硅基流动（SiliconCloud）是硅基流动公司推出的一站式大模型云服务平台 ，致力于为开发者和企业提供高效、低成本且全面的

从实验表现来看，MLP 能够有效学习红酒理化特征与品质评分之间的非线性关系，但受限于数据规模、品质标签的主观性以及网络超参数设置，模型仍有进一步优化空间。数据预处理时，先将quality列作为预测目标，其余11个字段作为输入特征，再按8:2划分训练集与测试集，并使用 StandardScaler 对特征进行标准化处理，以减小不同量纲对模型训练过程的影响。本实验以红酒的11个理化指标作为输入，以品质

本文复现的 DINO 模型在仅 12 个训练轮次的情况下，综合 AP 达到 49.1%，与官方基准（49.0%）高度一致，验证了模型复现的正确性。DINO（DETR with Improved denoising anchor boxes for Object Detection）作为 DETR 的改进版本，通过引入对比学习去噪、混合查询选择、动态锚点等创新模块，在保持端到端优势的同时，显著提升了

•视频跟踪与记忆更新（后续帧用）：memory encoder：把上一帧生成的掩码和图像特征，编码成“记忆特征”，存起来。memory attention：在下一帧处理时，从 memory bank 里调取历史记忆，和当前帧的图像特征做注意力计算，从而知道 “这一帧里哪个是我之前跟踪的目标”。•“提示 - 掩码” 生成阶段（首帧用）：prompt encoder：接收用户给的 “提示” ，把这些提

刘壮，男，西安工程大学电子信息学院，2025级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮箱：1523064593@qq.com李逸超，男，西安工程大学电子信息学院，2025级研究生，张宏伟人工智能课题组研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：2317314922@qq.com图片提示词反推是指根据一张已经存在的图片，自动分析画面中的主体、场景、构图、光照、色彩、风格和细节，并生成一段可以再次用于文生图

COCO128包含多种常见生活目标，例如person、bicycle、car、motorcycle、airplane、bus、train、truck、cat、dog、bowl、pizza、zebra、giraffe等。实验中，模型在128张图片和929个目标实例上进行评估，Precision约为0.752，Recall约为0.421，mAP50约为0.538，mAP50-95约为0.379。YOL

孟莉苹，女，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组。研究方向：机器视觉与人工智能。电子邮件：2425613875@qq.com安装前先下载安装包，建议在博主已准备好的百度网盘链接下载：百度网盘链接： https://pan.baidu.com/s/17kFKkTcXklfEntQwlJZLdA提取码：2021百度网盘链接： https://pan.baidu.com/