汽车雷达在多径存在下的幽灵目标检测——论文阅读
本文研究汽车雷达在多径环境下的幽灵目标检测问题，提出基于广义似然比检验（GLRT）的检测框架，结合稀疏增强压缩感知与Levenberg-Marquardt优化，实现高精度角度估计与虚警控制，有效区分直接路径与多径干扰，提升复杂场景下目标检测可靠性。
边缘云系统的灵活可变速率图像特征压缩——论文阅读
本文提出一种面向边缘云系统的灵活可变速率图像特征压缩方法，通过联合优化率-精度-复杂度三重权衡，实现单模型多比特率自适应。该方法引入速率参数嵌入与条件归一化机制，在ResNet、ConvNeXt等架构上验证了高效性，显著优于固定速率方案，兼顾低延迟与高精度，适用于资源受限的视觉任务。
面向古籍版面数字化识别应用研究—基于HisDoc-DETR模型深入剖析
针对古籍版面复杂、文字稀疏、数据稀缺等难题，合合信息与华南理工大学联合提出HisDoc-DETR模型。该框架融合Transformer全局建模与CNN局部特征提取优势，创新引入语义关系学习、双流特征融合及GIoU感知预测头三大模块，显著提升古籍逻辑与物理结构的识别精度，在SCUT-CAB数据集上性能超越主流方法，为古籍数字化、知识库构建与文化遗产传播提供强有力的技术支撑。
YOLOv11浅浅解析：架构创新
YOLOv11是YOLO系列最新升级版，通过C3k2模块、SPPF优化和解耦检测头等创新，显著提升检测精度与速度，mAP提高2-5%，推理更快，支持多平台部署，适用于工业、安防、自动驾驶等场景。