Params=提示符l=0∑L−1​(nl​×nl+1​)​​+元学习器C×(dhidden​+1)×(G+k+1)​​。通过元学习生成权重，MetaKANs成功将KANs参数量降至MLP水平，为新一代可解释AI模型的实际部署铺平道路。"MetaKANs不仅解决了KANs的内存瓶颈，更开辟了'生成式参数'的新范式" —— 论文作者。​：当dhidden​≪∑(nl​×nl+1​)时，总参数量≈ML

摘要：本文提出CBAM-STN-TPS-YOLO模型，解决农业AI目标检测中的非刚性形变、背景噪声和密集遮挡三大难题。该模型整合空间变换网络(STN)、薄板样条(TPS)变形器和双通道注意力机制(CBAM)，实现14.3ms/帧的高速推理，mAP达73.0%。实验表明，在西瓜花检测任务中能将小目标漏检率从37%降至12，为精准农业提供可靠技术支撑。研究首次将TPS引入农业检测，标志着农业AI进入"