【摘 要】
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全血细胞计数是医学诊断中评价健康状况的重要检测手段。为解决传统血细胞计数器及其他设备对血细胞人工计数程序繁琐且耗时较长的问题，提出了一种基于卷积神经网络的血液细胞识别算法，即基于Res2Net和YOLO对象检测算法对3种类型的血液细胞进行自动识别和计数。通过将Res2Net融入YOLO模型来提取更细粒度表示的多尺度特征和增加每个网络层的感受野范围，以提升血液细胞识别模型的性能。经过公开血液涂片图像
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全血细胞计数是医学诊断中评价健康状况的重要检测手段。为解决传统血细胞计数器及其他设备对血细胞人工计数程序繁琐且耗时较长的问题，提出了一种基于卷积神经网络的血液细胞识别算法，即基于Res2Net和YOLO对象检测算法对3种类型的血液细胞进行自动识别和计数。通过将Res2Net融入YOLO模型来提取更细粒度表示的多尺度特征和增加每个网络层的感受野范围，以提升血液细胞识别模型的性能。经过公开血液涂片图像数据集的训练和测试，能够自动识别和计数红细胞、白细胞和血小板，识别准确率分别达到了96.09%，93.4
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体育视频自动分类是一项广播公司内容存档以及视频场景理解的基本任务，而时序建模是体育视频分类的关键。为了解决这个问题，本文提出了一种新的体育视频分类方法，称为时间差分网络(Temporal Difference Networks， TDN)，重点是捕获多尺度时间信息以进行有效的体育动作分类。TDN的核心思想是通过明确利用时间差异算子来设计一个有效的时间模块，并系统地评估其对短期和长期运动建模的影响。
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