SEENN: 迈向时间脉冲早退神经网络——论文阅读
SEENN提出一种时间脉冲早退神经网络，通过自适应调整每个样本的推理时间步数，有效平衡脉冲神经网络的准确率与计算效率。该方法基于置信度判断或强化学习策略，在保证高精度的同时显著降低能耗与延迟，适用于边缘计算与实时处理场景。
基于YOLOv8的猪的生活行为识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
在现代养殖业中，如何高效、准确地监测猪的生活行为，是提升生产效率与健康管理的关键。借助深度学习与计算机视觉，本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，结合 PyQt5 可视化界面，实现了对猪只 饮水、进食、休息、无行为状态 等 12 种行为的自动识别与可视化展示。
项目开箱即用，支持 图片、文件夹、视频、实时摄像头 多种输入方式，并配套完整的训练流程、部署教程和源码数据集，方便二次开发与快速落地。
