张昭教授团队：利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型（《智慧农业（中英文）》2023年第3期）
引用格式：龙佳宁, 张昭, 刘晓航, 李云霞, 芮照钰, 余江帆, 张漫, FLORES Paulo, 韩哲雄, 胡灿, 王旭峰. 利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型[J]. 智慧农业(中英文), 2023, 5(3): 62-74.DOI：10.
方法思路推广|Landslides基于船载影像与深度学习模型的滑坡识别
文章信息收录期刊（分区）：Landslides（2区）论文题目：Landslide detection based on shipborne images and deep learning models: a case study in the Three Gorges Res
张昭教授团队：利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型（《智慧农业（中英文）》2023年第3期）
引用格式：龙佳宁, 张昭, 刘晓航, 李云霞, 芮照钰, 余江帆, 张漫, FLORES Paulo, 韩哲雄, 胡灿, 王旭峰. 利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型[J]. 智慧农业(中英文), 2023, 5(3): 62-74.DOI：10.
帝国理工开发出"轻量级立体视觉神经网络"，比同类方法快近2倍
来源：市场资讯（来源：科技行者）这项由英国帝国理工学院（Imperial College London）计算机系领导的研究，于2026年6月23日以预印本形式发布，论文编号为arXiv:2606.24457。
EfficientNetV2
概要在轻量型神经网络架构中，结合 inverted bottleneck 与 depth-wise convolution 的 MobileNet 与其衍生的 EfficientNet 系列堪称经典之作。
计算机视觉优化：如何提升目标检测模型的性能与速度？
在工业质检、自动驾驶、智能安防这些计算机视觉落地最深入的领域，几乎每个工程师都被同一个问题折磨过：精度调上去了，速度跟不上生产线；速度提上来了，漏检误检又开始泛滥。很多人觉得优化就是换个最新的模型、调调学习率这么简单。
CVPR 2023｜EfficientViT：让ViT在多个部署场景实现实时推理
该方法在ImageNet数据集上实现了 77.1% 的 Top-1 分类准确率，超越了MobileNetV3-Large 1.9%精度的同时，在NVIDIA V100 GPU和Intel Xeon CPU上实现了40.4% 和 45.2%的吞吐量提升，并且大幅领先其他轻量级ViT的速度和精度。
协和神经科团队研发基于多模态技术的人工智能检测癫痫样放电模型
近日，北京协和医院神经科脑电图和神经电生理团队联合网易传媒技术部在Neural Networks（中科院一区）上以原创性论著的形式，发表关于发作间期癫痫样放电(IED)自动检测模型的研究成果。创新性将视频数据融入IED检测，建立基于多模态技术的人工智能检测模型vEpiNet。