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2025-07-23 11:23:56
- 一篇项目走进生存分析(Survival Analysis)的世界【Python版
- 本文介绍了使用Python的lifelines库进行生存分析的项目。首先阐述生存分析的概念、数据特点、术语、目的及方法，接着以乳腺ai数据集为例，展示数据处理过程，然后详细演示寿命表法、Kaplan-Meier法、Log-rank检验及Cox比例风险回归模型的应用，包括模型构建、检验、评估及协变量处理等，为医学生存分析提供参考。
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2025-07-23 11:23:14
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2025-07-23 11:18:55
- 基于Paddle2.0的注意力卷积网络SA-NET
- 本项目基于2021年ICASSP论文的SA-NET模型，用paddle2.0复现含Shuffle Attention模块的网络，在10分类动物数据集（按8:2划分训练、验证集）上实验。对比SA-ResNet50与ResNet50，前者验证准确率达86.78%，通过图示训练过程及结果，展现SA模块融合空间与通道注意力的优势。
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2025-07-23 11:16:44
- PaddleRS：无人机汽车识别
- 该项目基于PaddleRS，利用0.05米分辨率的DFC2018 Houston数据集超高分辨率影像，裁剪出1400张图块并标注汽车，按9:1划分训练集和验证集。通过定义数据增强和数据集，使用PPYOLOv2模型训练，借助VDL查看效果，评估得较高map，最后实现模型预测及可视化。
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2025-07-23 11:15:14
- 【AI达人特训营第三期】基于PPYOLOE+的烟头检测（安卓端部署）
- 本文介绍基于PP-YOLOE+_x模型的烟头检测项目。该模型为单阶段Anchor-free模型，含CSPRepResNet骨干等结构，性能优异。项目从Roboflow获取COCO格式烟头数据集，经处理后，修改PaddleDetection中模型配置与超参数，训练并评估模型，还尝试部署到安卓端，因模型大小问题换用Picodet轻量模型成功部署。
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2025-07-23 11:12:54
- EPSANet：多尺度通道注意力机制
- 本文复现了EPSANet，其核心是高效金字塔注意力分割模块（EPSA）。该模块通过SPC获取多尺度特征图，经SE提取注意力、Softmax校准后加权输出。文中给出模块及网络完整代码，构建了EPSANet50等模型，并在Cifar10上与ResNet-50对比，显示其性能更优，泛化性强，适用于多种下游任务。
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2025-07-23 11:09:47
- 【AI达人创造营第二期】电机异音AI诊断
- 本项目针对电机异音AI诊断，利用飞桨平台构建模型。因人工质检易误判，项目基于振动信号，用机器学习技术实现智能检验，要求故障电机零漏检。通过复制正样本解决数据不平衡，修改损失函数，用全连接层训练。结果显示正样本全对，负样本准确率91%，可改进为卷积层并设验证集。
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2025-07-23 11:08:23
- 基于paddleSeg的自定义遥感数据语义分割——以DLRSD为例
- 本文介绍基于PaddleSeg 2.1实现DLRSD遥感影像数据集语义分割的流程。先准备数据集，按自定义格式整理，划分训练、验证集。接着用OCRNet模型训练，迭代1000次，最佳mIoU达0.6823。测试采用增强模式，mIoU为0.6839，最后完成单张影像推理，展示结果。
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2025-07-23 11:06:53
- 趣味体验馆踩坑指南
- AIStudio上线趣味体验馆功能，可在线体验AI模型。使用需先部署模型：选静态图推理模型，设输入输出（图像为Base64编码），编输入输出转换器代码（用PIL处理图像），测试沙盒后正式部署，再创建体验馆，配置名称、介绍及输入输出信息即可体验，项目可公开分享。
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2025-07-23 11:04:43
- 最近邻算法（kNN）详解
- 本文介绍kNN算法，其通过计算不同特征值距离分类样本。以电影分类为例说明原理，还讲解用Numpy实现该算法的步骤，包括数据预处理、模型训练等，也提及超参数搜索函数，最后展示了用sklearn封装好的方法实现，以及相关笔记内容。
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