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樓主: 復(fù)雜
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發(fā)表于 2025-3-25 04:06:45 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 10:37:15 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 15:38:33 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 17:07:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 22:51:05 | 只看該作者
,Regional Detection of?Cervical Lesions Based on?Self-attention Mechanism and?Multi-scale Feature Enhancement,ffect of early preventive treatment. This paper proposes a cervical lesion area detection network model (CT-YOLOv5) based on the improved YOLOv5s algorithm, accurately detecting the cervical disease area and disease level on cervical images collected by colposcopy. The transformers module was added
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發(fā)表于 2025-3-26 00:39:52 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 06:14:14 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 12:26:05 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 14:51:34 | 只看該作者
Identifying Speakers and?Addressees of?Quotations in?Novels with?Prompt Learningt learning-based methods for speaker and addressee identification based on fine-tuned pre-trained models. Experiments on both Chinese and English datasets show the effectiveness of the proposed methods, which outperform methods based on zero-shot and few-shot large language models.
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發(fā)表于 2025-3-26 20:07:15 | 只看該作者
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