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沿着“交叉验证”继续探索，共 1 条内容。
审计小型发酵数据集建模，发现验证单元与因子编码会显著影响表观预测质量。
该文用留一条件交叉验证证明小样本中心复合设计下高R²模型的条件外预测Q²可为负，并量化了中心点缺失导致设计矩阵条件数从约3.5升至约80，提示发酵优化建模须按预测目标选择验证单元。
提出可解释深度学习框架CPSA-RIPD-CSTGCN，实现智慧农业中害虫实时检测。
提出自适应异构动态集成框架AHDE-DS，实现跨异构数据的鲁棒预测、分类与智能决策支持。
用遗传算法优化SVM构建财务欺诈检测决策支持系统，在制造业面板数据上验证。
提出物联网传感器融合框架，结合电子鼻与土壤传感器，自适应特征选择实现甜瓜根腐病高精度分类。
提出基于Swin Transformer的跨域遥感场景分类框架，提升异构传感器间的域不变特征学习。
提出一种结合深度学习和几何建模的猫姿态自动分析框架，从RGB图像提取临床可解释的姿态描述符。
原文标题: Can the National Rural E-Commerce Comprehensive Demonstration Policy Enhance Rural Households' Livelihood Resilience。作者: 乔蓉、钱贵霞（内蒙古大学经济管理学院）。DOI: 10.12133/j.smartag.SA202512003。基于2012—2022年中国家庭追踪调查数据，以『电子商务进农村综合示范政策』为准自然实验，采用多时点双重差分模型，实证分析电商进村政策对农户生计韧性的影响效应、作用机制与异质性特征。研究发现电商进村政策显著提升了农户生计韧性。机制上，政策依托三大维度赋能生计韧性：强化数字价值认知、构建电商参与的村庄社会规范、增强农户数字技能实操掌控力。异质性表现为：在中西部地区、贫困县、非革命老区、物流条件更优的地区政策效应更强。
提出一种注意力引导的自适应多尺度融合方法，提升遥感图像目标检测精度。
