本文介绍了一种轻量级分组注意力模块(LWGA)，该模块针对遥感图像任务中的空间和通道冗余问题设计。LWGA创新性地采用四尺度注意力拆分机制，包含通道门控筛选(GPA)、3×3局部注意力(RLA)、定向中程注意力(SMA)和自适应全局注意力(SGA)四个子模块。实验表明，LWGA能有效处理多尺度特征，在保持轻量化的同时显著提升性能。该模块适用于各类视觉任务，特别是需要平衡精度与效率的场景，可作为即插

本文提出Strip R-CNN模型，采用条带大核卷积模块（StripBlock）改进遥感目标检测。该模块通过正交条带卷积（1×K+K×1）替代传统方形卷积，在轻量化同时更好捕捉长距离定向特征。实验表明，在遥感检测任务中，StripBlock比传统卷积更高效准确，计算量仅为传统注意力的1/10。该模块支持即插即用，适用于小目标检测、医学图像等需要长距离特征关联的任务。

自然语言处理是人工智能的一个重要分支。在过去的几年里，我们见证了大语言模型的显著进步，然而，如何对其效果进行全面的评估已成为一个亟待解决的问题。数据集可以为评估和比较它们的表现提供帮助，并且可以测试出模型的弱点。为了指导后续的大模型研究工作并促进该领域的技术进步，本文收集了147个流行的评估数据集，并提出了一种新的分类方法，根据数据集可评测的能力将它们分为六类。此外，我们还归纳了几个常见的评估指标

【摘要】Mesorch模块创新性结合Transformer与CNN，通过自适应频率划分（高频alpha=0.05保留95%高频）、动态DCT矩阵和全局归一化，解决传统频率域方法的三大痛点。该模块在图像篡改定位任务中表现优异，消融实验显示CNN+高频DCT、Transformer+低频DCT的组合最有效。核心代码实现二维DCT变换与逆变换，支持动态尺寸输入，特征流维度保持[B,C,H,W]不变。模块

这篇文章介绍了一种名为HS-FPN的模块，专门用于增强微小物体检测性能。该模块的核心是高频感知（HFP）组件，通过离散余弦变换（DCT）在频率域提取高频信息，强化小目标的边缘和纹理特征。HFP采用双路径设计：空间路径生成高频响应掩码，突出目标区域；通道路径利用自适应池化和分组卷积生成通道权重，放大关键特征。实验表明，该模块能显著提升小目标检测精度，特征可视化显示其有效增强了微小物体的特征表达。模块

本文提出了一种基于离散余弦变换（DCT）的空间注意力模块DCTSA，用于增强脉冲神经网络（SNNs）的时空特征提取能力。该模块包含三个核心部分：DCT频率提取、自适应频率注意力和时空融合。通过将空间特征转换为频率分量，并结合时间注意力机制，DCTSA能够有效捕捉高频细节和动态依赖关系。实验表明，该模块在多种视觉任务中显著提升性能，尤其在需要高频特征的任务中表现突出。代码实现采用DCT滤波器和自适应

而今天，我们站在2025的门槛上，回望过去的一年，CSDN不仅见证了技术的飞速发展，更见证了无数技术人不懈奋斗的身影——他们用键盘敲打出了一个又一个创新的奇迹，用代码编织了未来的蓝图。一方面是因为文字的表现力远低于视频，文字表达不如音视频更直观，文字是冰冷的，而视频是亲和的，读者对于文字也是犯困的，一篇文章如果不精炼，没有重点突出，还通篇废话的话，后果很显然是灾难性。最初的感受就是知识繁杂且难，学

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言XML文件理解常用的XML类方法使用总结前言TinyXML下载地址：https://sourceforge.net/projects/tinyxml/官方文档：TinyXMLTinyXML是个解析库，它由两个头文件（.h文件）和四个CPP文件（.cpp文件）构成，用的时候，只要将（tinyxml.h、tinystr.h、t

本文综述了扫描电子显微镜（SEM）图像去噪技术的最新进展，重点介绍了从经典方法到深度学习方法的演变。SEM图像在材料、地球和生命科学中广泛应用，但常受高噪声影响，影响图像质量。文章详细分类了图像去噪技术，包括空间域、频域和基于神经网络的方法，并对最新技术进行了基准测试。研究发现，现有深度学习技术在降噪与信息保留方面存在不足，提出了结合生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）等网络结构的改进方

自然语言处理是人工智能的一个重要分支。在过去的几年里，我们见证了大语言模型的显著进步，然而，如何对其效果进行全面的评估已成为一个亟待解决的问题。数据集可以为评估和比较它们的表现提供帮助，并且可以测试出模型的弱点。为了指导后续的大模型研究工作并促进该领域的技术进步，本文收集了147个流行的评估数据集，并提出了一种新的分类方法，根据数据集可评测的能力将它们分为六类。此外，我们还归纳了几个常见的评估指标