目录 主要内容    模型研究    1.模拟退火粒子群算法 2.分布式电源接入配电网影响   结果一览   ​​ 下载链接 主要内容    该模型考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，采用改进多目标粒子群算法进行求解计算，主要的改进包括：采用混合模拟退火算法和小生境技术进行多目标全局寻优。程序以IEEE69节点系统验证了所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性，模型中的约...

      深度学习目标跟踪是一个活跃的研究领域，它涉及使用深度学习技术来跟踪视频或实时摄像头中的对象。这个领域通常包括以下几个关键方面： 目标检测：在开始跟踪前，首先需要在视频的初始帧中检测到目标。这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。 特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。 目标跟踪算法：有多种算法可用于目标跟踪，如Siamese网络、...

一、本文介绍 本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥网上的版本拟合不了的原因，其中需要设置一些参数)，后面我也会给大家讲解到底模型改到什...

定：    - 工作频率：选择一个适合的工作频率，例如X波段（8-12 GHz）。    - 脉冲重复频率（PRF）：设定一个适当的PRF，确保雷达覆盖所需的范围。    - 天线增益和波束宽度：根据目标探测的需求确定天线的增益和波束宽度。 2. 目标和环境模拟：    - 目标建模：在感兴趣的区域内放置多个目标，这些目标可以是不同大小和反射特性的点目标。    - 环境因素：考虑环境因素，如地面杂波...

前言 这篇博客针对《Python+Torch+FasterCNN网络目标检测识别》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤        1. 主要代码        2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件        1. VS2019, Qt        2. C++ 二、使用步骤 代码如下（示例）： # coding...

目录 摘要 测试函数shubert 粒子群算法的原理 粒子群算法的主要参数 粒子群算法原理 基于多目标粒子群算法的支配解求解，基于多目标粒子群的帕累托前沿求解，基于mopso的多目标求解，基于mopso+bp的多目标求解资源 代码 结果分析 展望 代码下载：基于多目标粒子群算法的支配解求解，基于多目标粒子群的帕累托前沿求解，基于mopso的多目标求解，基于mopso+bp的多目标求解资源-CSDN文...

起底盯上留学生的“虚拟绑架”术【起底盯上留学生的“虚拟绑架”术】“虚拟绑架”其实仍属于“最低阶”的电信诈骗，诈骗分子使用的手段、技术都算不上特别复杂。当美国警方在犹他州百翰城山区一个简易帐篷内找到哲康（化名）时，他已与外界失去联系超过三天。日前，这名17岁的中国留学生遭遇“虚拟绑架”电信诈骗，在当地警方和大使馆的努力下被安全找回，也让这种新型电信诈骗形式再度引起关注。尽管屡有留学生和家长受骗的情况发生...

  💡💡💡本文改进：自适应空间相关性金字塔注意力 ----提取特征图的多尺度空间信息，并且进行空间相关特征重标定，最后选择性地增强有效的特征，最终在YOLOv7进行实现，在小目标检测领域上实现暴力涨点。  收录YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡...

Windows PowerShell的安全目标——安全警报 1. 保证Shell安全 ​ 自从2006年年底PowerShell发布以来，微软在安全和脚本方面并没有取得很好的名声。毕竟那个时候，**VBScript和Windows Script Host(WSH)**是两个最流行的病毒和恶意软件的载体，它们经常成为臭名昭著的“I Love You“ "Melissa"等其他病毒的攻击点。当Power...

一、多目标规划 1.1 多目标规划的定义   多目标规划（Multi-Objective Programming，MOP） 是数学优化中的一类问题。与单目标规划不同，多目标规划有多个目标函数需要优化，这些目标函数通常是相互矛盾的。多目标规划的目标是通过找到一组解，使得各个目标函数在约束条件下都能取得最优值。 1.2 多目标规划的数学模型 对于多个目标函数的情况，向量目标函数表示为 F ( x ) =...