這項(xiàng)由土耳其伊斯坦布爾NewMind AI公司的Ozay Ezerceli等七位研究人員共同完成的研究發(fā)表于2025年11月，論文編號(hào)為arXiv:2511.16528v1。對(duì)于想要深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，可以通過這個(gè)編號(hào)在學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫中查找完整論文。當(dāng)我們?cè)谒阉饕胬镙斎胫形牟樵儠r(shí)&…

一、概念 二、判斷方法 三、求法 四、題集及常見問題

題目描述給你一個(gè)鏈表的頭節(jié)點(diǎn) head ，判斷鏈表中是否有環(huán)。如果鏈表中有某個(gè)節(jié)點(diǎn)，可以通過連續(xù)跟蹤 next 指針再次到達(dá)，則鏈表中存在環(huán)。 為了表示給定鏈表中的環(huán)，評(píng)測系統(tǒng)內(nèi)部使用整數(shù) pos 來表示鏈表尾連接到鏈表中的位置&#…

題目描述給定一個(gè)鏈表的頭節(jié)點(diǎn) head ，返回鏈表開始入環(huán)的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)。 如果鏈表無環(huán)，則返回 null。如果鏈表中有某個(gè)節(jié)點(diǎn)，可以通過連續(xù)跟蹤 next 指針再次到達(dá)，則鏈表中存在環(huán)。 為了表示給定鏈表中的環(huán)，評(píng)測系統(tǒng)內(nèi)部…

一、項(xiàng)目介紹 摘要 本項(xiàng)目基于YOLOv8目標(biāo)檢測算法開發(fā)了一套專門用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片表面缺陷檢測的智能化系統(tǒng)。系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別并分類7種常見的風(fēng)力葉片缺陷，包括燃燒痕跡(burning)、裂紋(crack)、變形(deformity)、污垢(dirt)、油漬(oil)、剝落(peeling)和銹蝕…

一、項(xiàng)目介紹 摘要 本項(xiàng)目基于YOLOv8目標(biāo)檢測算法，開發(fā)了一套高效、實(shí)時(shí)的跌倒檢測系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別人的三種行為狀態(tài)：跌倒（fallen）、正在跌倒（falling）和站立（stand）…

這項(xiàng)由深度智慧公司、清華大學(xué)、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室等多家機(jī)構(gòu)聯(lián)合開展的研究發(fā)表于2025年11月的arXiv預(yù)印本平臺(tái)，編號(hào)為arXiv:2511.15065v1。研究團(tuán)隊(duì)包括楊程、萬海源、彭藝然等多位學(xué)者，他們?cè)谝曨l推理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了重要突破。有興趣深入了解的讀者可以通…

一、項(xiàng)目介紹 摘要 本項(xiàng)目基于YOLOv8深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法，開發(fā)了一套適用于無人機(jī)紅外影像的實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)，能夠精準(zhǔn)識(shí)別車輛（Car）、其他車輛（OtherVehicle）、行人（Person）以及無效…