全画幅微单守门员再升级？尼康Z5II究竟值不值得买？

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心电图是如何被塞进智能手表的？

当智能穿戴设备化身 “随身健康哨兵”！单导联如何捕捉心脏电信号？和医院 12 导联 ECG 差距有多大？实测对比 + 医生解读来了！揭秘便携设备背后的医疗级设计，看它如何成为早期健康预警的关键一环～

耗时3个月，打造属于自己的智能助手

RTX5090DD正式命名RTX5090DV2？显卡日报7月3日

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iPad破防S-400

3C 认证的充电宝电池竟然没有一半？feat.安克 酷态科充电宝，索尼相机，大疆运动相机无人机，索尼相机电池

视频录制与 6.26 晚，截止视频发出前，关于飞机航班能带的电池和充电宝，各机构已经公布了更详细的规则，请大家已官方公告为准

CVPR 2025 傅里叶频域计算量暴降，细节拉满！：高效判别频域模块| 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解167】

高效判别频域模块（Efficient discriminative frequency domain-based FFN，EDFFN）： 实际意义：①频域计算量大的问题：在网络中间阶段进行频域处理，此时特征通道数是输入的数倍，执行快速傅里叶变换（FFT）的计算量随通道数呈线性增长。 ②局部特征局限性：传统 SSM（如 Mamba）将mamba主要聚焦于捕获全局长距离依赖，缺乏对局部特征处理，但局部纹理、边缘等细节信息同样关键。 实现方式：①频域转换：快速傅里叶变换（FFT）从空间域转至频域。 ②频域筛选：用可学习量化矩阵 W，自适应保留有用的频率信息（重点保留高频细节）。 ③频域逆变换：经逆傅里叶变换（IFFT）转回空间域，与原特征融合后输出。

新店入驻 开业第一站，在前10000名粉丝赠予10台M4 iPad Pro11寸

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