如果你需要购买磨粉机，而且区分不了雷蒙磨与球磨机的区别，那么下面让我来给你讲解一下： 雷蒙磨和球磨机外形差异较大，雷蒙磨高达威猛，球磨机敦实个头也不小，但是二者的工
随着社会经济的快速发展，矿石磨粉的需求量越来越大，传统的磨粉机已经不能满足生产的需要，为了满足生产需求，黎明重工加紧科研步伐，生产出了全自动智能化环保节能立式磨粉
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2017年5月22日 mtw系列欧版磨粉机是《摆式磨粉机》行业标准jb/t 40842017参与起草单位黎明重工历经三十年技术沉淀，厚积薄发推出的一款产品。 它拥有多项自主专利技术产
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mtw欧版磨粉机 该机型采用了锥齿轮整体传动、内部稀油润滑系统、弧形风道等多项新型专利技术，粉磨效率高，产量提升20%以上，是传统雷蒙磨、摆式磨更新换代替代产品，
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成熟稳定 传动先进 30余年磨机制造经验，4代磨机成熟蜕变；锥齿轮整体传动，强劲动力；采用磨辊联动增压技术，同等功率下，产量提升了不少。
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黎明重工 MTW178G欧版磨粉机 的性能特点： 1、中机体与基座完全软连接，无刚性接触，避免了磨腔内的振动传给中机体和分析机，提高了分析精度。 2、用风道为曲面型风
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MTW欧版磨粉机拥有锥齿轮整体传动、内部稀油润滑系统、弧形风道等多项自主专利技术产权的新型粉磨设备。产量大、能耗低，满足客户对160045mm细粉的生产需求。
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mtw欧版梯形磨粉机采用高效笼形选粉机，速度场比较稳定，选粉精度高，选粉效率高，切割粒径准；另外壳体与笼形转子之间采用气动密封，能够有效的消除“跑粗粉”现象。
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MTW系列欧版梯形磨粉机加强版 是黎明重工专家借鉴现代粉磨技术及理念，潜心开发出的拥有多项自主专利技术产权的粉磨设备，该机型采用了锥齿轮整体传动、内部稀油润滑系
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MTW 系列 欧式梯形磨粉机 性能稳定，操作方便，能耗低；可调可控成品粒度、粉磨物料应用广泛；配备专用 除尘器，粉尘排放浓度完全低于国家环保规定。 性能特点 播报 编
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mtw欧版梯形磨粉机(雷蒙磨升级产品)采用高效笼形选粉机，不仅选粉精度、效率高， 更能杜绝“跑粗粉”现象。 稀油润滑，传动平稳 MTW欧版梯形磨粉机(雷蒙磨升级产品)采用稀油
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2021年10月1日 文章浏览阅读51k次，点赞7次，收藏47次。最近几年transformer越来越火，在NLP、CV等领域都取得了很大的成功。这篇文章作者利用了transformer能够处理无序数据的特点，将transformer应用到点
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2023年5月7日 文章浏览阅读12w次，点赞7次，收藏161次。本文由迈阿密大学的研究团队于2023年3月30日发表，提出了双交叉注意力模块（Dual CrossAttention , DCA），其目标是在轻微的参数和复杂性增加的情况下
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2024年1月11日 在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv8，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分
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2023年7月20日 文章浏览阅读14k次。MAAC是一种多智能体强化学习算法，它引入了注意力机制来解决环境中智能体间的交互问题。每个智能体的ActorAttentionCritic结构动态选择关注的其他智能体，降低了输入空间的增长率，适应于合作、竞争和混合环境。这种方法通过独立训练每个智能体并使用注意力批评家来处理
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在深度学习方法主导目标检测之前，滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式，我们可以更好地把握目标检测技术的演进脉络。
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2023年10月14日 在本文中，我们将比较YOLOv5和YOLOv8，看看哪一个在准确性和FPS方面更好。 相似之处（YOLOv5与YOLOv8） 骨干网络：YOLOv5和YOLOv8都使用CSPDarknet53骨干架构。 anchor boxes：这两种算法都使用 anchor boxes 来提高目标检测的准确性。 非极大值抑制（NMS）：这两种算法都使用NMS来抑制同一目标的多次检测。
2024年6月5日 文章浏览阅读28k次，点赞6次，收藏13次。yolov8和yolov10作为yolo系列的最新成员，均继承了yolo系列实时、准确的特点，并在网络结构、训练流程和特征提取能力等方面进行了优化和改进。yolov8以其高帧率（fps）和准确度赢得了广泛赞誉，而yolov10则通过无nms训练的持续双重分配策略和全面的效率准确性
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2021年2月19日 作者首先评估图注意力，并分析了边自监督对链接预测和节点分类性能的影响。该分析表明，两种广泛使用的注意力机制难以同时编码标签一致性和边存在。为了解决这个问题，提出了几种图注意形式来平衡这两个因素。
文章浏览阅读3w次，点赞119次，收藏914次。本文详细介绍了YOLOv5目标检测模型的性能指标，包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、PR曲线、AP、mAP等。还探讨了训练结果的分析，如权重文件、混淆矩阵图像、F1曲线、可视化文件等，并讨论了影响mAP的因素以及优化mAP的方法。
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2023年8月27日 CVPR2022：Anomaly Detection via Reverse Distillation From OneClass Embedding 本文提出了一种由教师编码器和学生解码器组成的新颖TS模型：“逆向蒸馏”（Reverse Distillation）。与之前的知识蒸馏模型不同，学生网络不是直接接收原始图像，而是将教师模型的单类嵌入（One Class Embedding）作为输入，并旨在恢复教师的
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2022年3月14日 文章浏览阅读1w次，点赞14次，收藏94次。ByteTrack是字节跳动与2021年10月份公开的一个全新的MOT算法，原论文是《ByteTrack: MultiObject Tracking by Associating Every Detection Box》目前收录
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2020年8月8日 在这篇文章中，我们将重点介绍三种常用的深度强化学习算法：ddpg、td3和sac，并以机器人mujoco环境为例，展示它们在实验中的应用和效果。总结来说，ddpg、td3和sac是三种常用的深度强化学习算
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文章浏览阅读3w次，点赞119次，收藏914次。本文详细介绍了YOLOv5目标检测模型的性能指标，包括混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、PR曲线、AP、mAP等。还探讨了训练结果的分析，如权重文件、混淆矩阵图像、F1曲线、可视化文件等，并讨论了影响mAP的因素以及优化mAP的方法。
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5 天之前 文章浏览阅读86k次，点赞78次，收藏55次。该专栏全面介绍了YOLOv9的改进策略，包括卷积、主干、检测头、注意力机制和Neck的创新，如RepNCSPELAN4、DiverseBranchBlock等。作者分享了超过60篇教程，提供完整的项目文件和视频教程，帮助读者掌握YOLOv9的优化技巧，并解答相关问题。
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2019年1月30日 1 粒子群算法介绍 求解非线性最优化问题时，有一种比较常用的算法为智能体算法，这里我们介绍的粒子群算法就隶属于智能体算法。粒子群算法是模拟鸟寻找食物：一群鸟在随机的搜索食物。在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在那。但是它们知道自己当前的位置距离食物还有多远。
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2022年1月25日 文章浏览阅读14w次，点赞65次，收藏353次。智能算法之粒子群算法及改进提前说说一、引言二、算法策略三、算法特点四、基础粒子群算法五、改进方向六、实例结语参考文献附录提前说说本文是基于包子阳、余继周，杨彬三位老师编著的《智能优化算法及其matalb实例（第二版）》一书做成。
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2023年3月30日 文章浏览阅读63k次，点赞10次，收藏34次。SoftTriple Loss论文是在图像细粒度分类领域提出了新型度量学习方法，该方法可以被广泛应用于各种搜索、识别等领域中，目前谷歌学术引用240+，相对高引。相比原始论文文档，本文将介绍更多研究过程中遇到的问题点以及相应创新方法的演进历史。
2024年9月10日 文章浏览阅读14w次，点赞32次，收藏77次。llama3 刚出来时，其长度只有8K对于包括我司在内的大模型开发者是个小小的缺憾，好在很快，在723日，Meta发布了Llama 31，长度终于达到了128K这个长度使得可以直接通过我司的paperreview数据集去微调了如此，便有了本文：解读下llama31的paper，结果一看92页
2023年10月14日 在本文中，我们将比较YOLOv5和YOLOv8，看看哪一个在准确性和FPS方面更好。 相似之处（YOLOv5与YOLOv8） 骨干网络：YOLOv5和YOLOv8都使用CSPDarknet53骨干架构。 anchor boxes：这两种算法都使用 anchor boxes 来提高目标检测的准确性。 非极大值抑制（NMS）：这两种算法都使用NMS来抑制同一目标的多次检测。
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2022年3月4日 文章浏览阅读53k次，点赞11次，收藏25次。1、Data AugmentationYOLO V4使用了多种数据增强技术的组合，对于单一图片，使用了几何畸变，光照畸图像，遮挡(Random Erase，Cutout，Hide and
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YoloV8改进策略：基于分层注意力的FasterViT，让YoloV8实现性能的飞跃 YoloV8改进策略：基于分层注意力的FasterViT，让YoloV8实现性能的飞跃 这篇文章向大家展示如何使用FasterViT改进YoloV8，我尝试了几种方
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2023年3月9日 文章浏览阅读5k次，点赞10次，收藏64次。机器学习中，提高模型精度是研究的重点之一，而模型融合技术中，Boosting算法是一种常用的方法。在Boosting算法中，XGBoost、LightGBM和CatBoost是三个最
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作者：mingguangtu，腾讯 IEG 后台开发工程师 select/poll/epoll 是 Linux 服务器提供的三种处理高并发网络请求的 IO 多路复用技术，是个老生常谈又不容易弄清楚其底层原理的知识点，本文打算深入学习下其实现机制。 Linux 服务器处理网络请求有三种机制，select
2023年5月27日 二、Related Work—相关工作 Efficient Model Designs—高效模型设计 翻译 高效的模型：设计最近几年，深层神经网络在计算机视觉任务中取得了成功[21、36、28]，其中模型设计发挥了重要作用。在嵌入式设备上运行高质量深度神经网络的需求不断增长，鼓励了对有效模型设计的研究[8]。
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2023年8月2日 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV3轻量化网络结构，其主要改进思想集中在结合硬件感知的网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，以优化移动设备CPU上的性能。它采用了新颖的架构设计，包括反转残差结构和线性瓶颈层，以及新的高效分割解码器（LRASPP），以提升在移动分类、检测和分割任务上的
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2018年2月27日 针对现有高斯混合模型对初始值敏感并容易陷入局部最优值的情况，提出一种基于改进em算法的高斯混合模型图像聚类方法。该方法首先使用惯性权重先增后减的粒子群完成高斯混合模型参数初始化；然后引入近似骨架理论对em算法进行改进优化，求解出高斯混合模型的最终参数；最后在图像聚类
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2023年5月23日 前言 上周我们学习了MobileNetV1和MobileNetV2，本文的 MobileNetV3 ，它首先引入MobileNetV1的深度可分离卷积，然后引入MobileNetV2的具有线性瓶颈的倒残差结构，后来使用了网络搜索算法，并引入了SE模块以及HSwish激活函数等，可谓集大成者。 引用大佬的描述： MobileNet V3 = MobileNet v2 + SE结构 + hardswish activation
文章浏览阅读22w次，点赞39次，收藏314次。边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。wiou
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2024年2月28日 MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3Large和MobileNetV3Small，分别针对高资源和低
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作者：mingguangtu，腾讯 IEG 后台开发工程师 select/poll/epoll 是 Linux 服务器提供的三种处理高并发网络请求的 IO 多路复用技术，是个老生常谈又不容易弄清楚其底层原理的知识点，本文打算深入学习下其实现机制。
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2024年9月4日 包含YOLOv570项目介绍及环境配置（项目解读、版本选择、环境配置）、如何利用YOLOv5进行预测（detectpy）（main函数中参数的解读、解决问题的小技巧）、如何训练YOLOv5神经网
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在深度学习方法主导目标检测之前，滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式，我们可以更好地把握目标检测技术的演进脉络。
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2021年2月19日 作者首先评估图注意力，并分析了边自监督对链接预测和节点分类性能的影响。该分析表明，两种广泛使用的注意力机制难以同时编码标签一致性和边存在。为了解决这个问题，提出了几种图注意形式来平衡这两个因素。
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TransUNet网络架构是由陈等人于2021年提出的，是一种基于Transformer的分割网络。模型结构如图3所示。TransUNet在UNet模型的基础上引入了混合编码器，将CNN和Transformer结合起来，以解决传统卷积神经网络在建模长距离依赖性和处理大尺寸图像方面
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2020年8月8日 在这篇文章中，我们将重点介绍三种常用的深度强化学习算法：ddpg、td3和sac，并以机器人mujoco环境为例，展示它们在实验中的应用和效果。总结来说，ddpg、td3和sac是三种常用的深度强化学习算法，它们在mujoco环境中的实验表明，这些算法能够在复杂的机器人任务中取得良好的性能。
2022年4月28日 这篇文章是maml的升级版本，即maml++。他针对maml的一些不足之处做了对应的改进，如稳定性、收敛速度、表现力等均得到提升。由于自己的算法实现中有用到maml，为了让整体算法有一个好的性能，就来阅读了下这篇maml升级版——maml++。参考列表： ①maml++论文解读 ②模拟退火算法简介 ③模拟退火
【导读】2020年，在各大CV顶会上又出现了许多基于ResNet改进的工作，比如:Res2Net，ResNeSt，IResNet，SCNet等等。为了更好的了解ResNet整个体系脉络的发展，我们开设了一个最强ResNet改进系列专题，主要为大家介绍2020年最新发表在顶会顶刊上基于ResNet改进的论文，这些论文的创
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2023年5月7日 文章浏览阅读12w次，点赞7次，收藏161次。本文由迈阿密大学的研究团队于2023年3月30日发表，提出了双交叉注意力模块（Dual CrossAttention , DCA），其目标是在轻微的参数和复杂性增加的情况下改进UNet及其变体，能够简单而有效地增强unet结构中的跳跃连接（skipconnection）。
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2023年3月29日 机器之心报道 编辑：Liyuan、杜伟 自提出至今，Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉以及其他更多领域「大展拳脚」，学界也提出了各种各样基于原始模型的变体。但应看到，学界依然缺少系统全面的 Transformer 变体文献综述。复旦大学邱锡鹏教授团队的这篇综述正好弥补了这一空缺。
