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文檔簡(jiǎn)介
基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn)一、引言在海上監(jiān)控、船舶導(dǎo)航和海洋環(huán)境研究等應(yīng)用中,艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)是一項(xiàng)重要的技術(shù)任務(wù)。為了有效提升檢測(cè)效率并保障實(shí)時(shí)性,本研究基于輕量化YOLOv5算法,開(kāi)展艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法的研究與實(shí)現(xiàn)。本文將詳細(xì)介紹該方法的原理、實(shí)現(xiàn)過(guò)程以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果。二、輕量化YOLOv5算法概述YOLOv5是一種先進(jìn)的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)算法,具有較高的檢測(cè)精度和速度。然而,在特定場(chǎng)景如海上監(jiān)控中,由于視頻流數(shù)據(jù)量大,對(duì)算法的實(shí)時(shí)性和輕量化要求較高。因此,本研究采用輕量化YOLOv5算法,通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、減少參數(shù)數(shù)量等方式,降低算法的復(fù)雜度,提高檢測(cè)速度。三、艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法研究1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備為了訓(xùn)練輕量化YOLOv5模型,需要準(zhǔn)備包含艦船目標(biāo)的圖像或視頻數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集應(yīng)包含不同角度、不同光照條件、不同背景下的艦船圖像,以便模型能夠?qū)W習(xí)到各種場(chǎng)景下的艦船特征。2.模型訓(xùn)練與優(yōu)化利用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集,對(duì)輕量化YOLOv5模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中,通過(guò)調(diào)整超參數(shù)、優(yōu)化損失函數(shù)等方式,提高模型的檢測(cè)精度和速度。同時(shí),針對(duì)海上監(jiān)控場(chǎng)景的特點(diǎn),對(duì)模型進(jìn)行定制化優(yōu)化,使其更適用于艦船目標(biāo)的檢測(cè)。3.實(shí)時(shí)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)將訓(xùn)練好的輕量化YOLOv5模型集成到實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)中。通過(guò)視頻流輸入,系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面中艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。在檢測(cè)過(guò)程中,采用多線程、GPU加速等技術(shù)手段,進(jìn)一步提高檢測(cè)速度,確保實(shí)時(shí)性。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了驗(yàn)證基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法的有效性,我們進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較高的檢測(cè)精度和速度,能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面中艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)方法相比,輕量化YOLOv5算法在保證檢測(cè)精度的同時(shí),顯著提高了檢測(cè)速度,滿足了實(shí)時(shí)性要求。五、結(jié)論與展望本研究基于輕量化YOLOv5算法,開(kāi)展了艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法的研究與實(shí)現(xiàn)。通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、減少參數(shù)數(shù)量等方式,降低了算法的復(fù)雜度,提高了檢測(cè)速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較高的檢測(cè)精度和速度,能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面中艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。未來(lái),我們將進(jìn)一步研究輕量化YOLOv5算法在艦船目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用,探索更優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)配置,以提高檢測(cè)精度和速度。同時(shí),我們還將研究如何將該方法與其他技術(shù)手段相結(jié)合,如多目標(biāo)跟蹤、行為分析等,以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面的全方位智能分析??傊?,基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法具有廣闊的應(yīng)用前景和重要的研究?jī)r(jià)值。六、更深入的算法優(yōu)化針對(duì)輕量化YOLOv5算法在艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)中的應(yīng)用,我們可以進(jìn)行更深入的算法優(yōu)化。首先,可以研究如何進(jìn)一步減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度,使得算法在保持高精度的同時(shí),能夠更加快速地運(yùn)行。這可以通過(guò)對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行精細(xì)化調(diào)整,采用更高效的卷積操作等方式實(shí)現(xiàn)。其次,我們可以探索利用注意力機(jī)制來(lái)提高算法的檢測(cè)精度。注意力機(jī)制可以幫助算法更好地關(guān)注圖像中的關(guān)鍵區(qū)域,從而提高對(duì)艦船目標(biāo)的檢測(cè)精度。我們可以在輕量化YOLOv5的模型中引入注意力機(jī)制,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性。此外,我們還可以研究如何利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法來(lái)進(jìn)一步提高算法的泛化能力。通過(guò)利用大量的無(wú)標(biāo)簽或部分標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,可以使算法在面對(duì)復(fù)雜的海上監(jiān)控畫(huà)面時(shí),能夠更加準(zhǔn)確地檢測(cè)出艦船目標(biāo)。七、多線程與GPU加速技術(shù)實(shí)現(xiàn)為了進(jìn)一步提高檢測(cè)速度,確保實(shí)時(shí)性,我們可以采用多線程和GPU加速等技術(shù)手段。多線程技術(shù)可以通過(guò)并行處理數(shù)據(jù)來(lái)提高算法的運(yùn)行速度,而GPU加速技術(shù)則可以利用圖形處理器的并行計(jì)算能力來(lái)加速算法的運(yùn)行。在實(shí)現(xiàn)多線程方面,我們可以將算法的運(yùn)行過(guò)程劃分為多個(gè)獨(dú)立的線程,每個(gè)線程負(fù)責(zé)處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)。通過(guò)合理地分配線程任務(wù)和優(yōu)化線程調(diào)度,可以提高算法的整體運(yùn)行速度。在實(shí)現(xiàn)GPU加速方面,我們可以對(duì)算法進(jìn)行GPU優(yōu)化,使其能夠在GPU上高效運(yùn)行。這需要我們對(duì)算法的運(yùn)算過(guò)程進(jìn)行重新設(shè)計(jì),使其能夠充分利用GPU的并行計(jì)算能力。通過(guò)GPU加速,我們可以顯著提高算法的檢測(cè)速度,從而滿足實(shí)時(shí)性要求。八、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析為了驗(yàn)證基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法的實(shí)際效果,我們進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、減少參數(shù)數(shù)量、采用多線程和GPU加速等技術(shù)手段,我們的方法在保證檢測(cè)精度的同時(shí),顯著提高了檢測(cè)速度,滿足了實(shí)時(shí)性要求。在實(shí)驗(yàn)中,我們還對(duì)不同算法的檢測(cè)效果進(jìn)行了比較。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)方法相比,輕量化YOLOv5算法在檢測(cè)精度和速度方面均表現(xiàn)出較大的優(yōu)勢(shì)。此外,我們還對(duì)不同參數(shù)配置下的算法性能進(jìn)行了測(cè)試,以找到最優(yōu)的參數(shù)配置。九、與其他技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用除了艦船目標(biāo)檢測(cè)外,我們還可以將輕量化YOLOv5算法與其他技術(shù)手段相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面的全方位智能分析。例如,我們可以將多目標(biāo)跟蹤技術(shù)與輕量化YOLOv5算法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)海上多個(gè)艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。此外,我們還可以將行為分析等技術(shù)應(yīng)用于輕量化YOLOv5算法的后續(xù)處理中,以進(jìn)一步提取艦船目標(biāo)的行為特征和信息。十、結(jié)論與展望本研究基于輕量化YOLOv5算法開(kāi)展了艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法的研究與實(shí)現(xiàn)。通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、減少參數(shù)數(shù)量、采用多線程和GPU加速等技術(shù)手段,我們成功地提高了算法的檢測(cè)速度和精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較高的實(shí)用價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。未來(lái),我們將繼續(xù)深入研究輕量化YOLOv5算法在艦船目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用,探索更優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)配置。同時(shí),我們還將研究如何將該方法與其他技術(shù)手段相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面的全方位智能分析??傊?,基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法具有重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。一、背景和重要性在如今高度信息化的時(shí)代,海上的安全和監(jiān)控成為重要的任務(wù)。因此,針對(duì)艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)技術(shù)的開(kāi)發(fā)與研究,是海上監(jiān)控系統(tǒng)中不可或缺的一環(huán)。利用先進(jìn)的人工智能算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),可以大大提高海上監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性,為海上安全提供有力保障。其中,輕量化YOLOv5算法以其高效率、高精度的特點(diǎn),在艦船目標(biāo)檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用。二、算法簡(jiǎn)介輕量化YOLOv5算法是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法,具有輕量級(jí)、高精度和高效率的特點(diǎn)。該算法通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu),減少參數(shù)數(shù)量,采用多線程和GPU加速等技術(shù)手段,實(shí)現(xiàn)了對(duì)艦船目標(biāo)的快速準(zhǔn)確檢測(cè)。三、模型優(yōu)化針對(duì)艦船目標(biāo)檢測(cè)任務(wù),我們對(duì)輕量化YOLOv5算法進(jìn)行了模型優(yōu)化。首先,我們通過(guò)調(diào)整模型的卷積層、池化層等結(jié)構(gòu),使得模型能夠更好地適應(yīng)艦船目標(biāo)的特征。其次,我們采用了深度可分離卷積和全局平均池化等技術(shù)手段,進(jìn)一步減少了模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量。此外,我們還對(duì)模型進(jìn)行了精細(xì)的參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化,以提高模型在艦船目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上的性能。四、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)為了驗(yàn)證輕量化YOLOv5算法在艦船目標(biāo)檢測(cè)中的性能,我們?cè)O(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)。首先,我們使用公開(kāi)的海上監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。其次,我們通過(guò)調(diào)整模型的參數(shù)配置,測(cè)試不同參數(shù)配置下的算法性能,以找到最優(yōu)的參數(shù)配置。最后,我們將算法部署到實(shí)際的海上監(jiān)控系統(tǒng)中,對(duì)算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性進(jìn)行了評(píng)估。五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,輕量化YOLOv5算法在艦船目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上具有較高的檢測(cè)速度和精度。與傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法相比,輕量化YOLOv5算法在檢測(cè)速度和精度上均有較大的優(yōu)勢(shì)。此外,我們還發(fā)現(xiàn),通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)配置,可以進(jìn)一步提高算法的性能。在實(shí)驗(yàn)中,我們還對(duì)不同參數(shù)配置下的算法性能進(jìn)行了對(duì)比和分析,找到了最優(yōu)的參數(shù)配置。六、與其他技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用除了艦船目標(biāo)檢測(cè)外,輕量化YOLOv5算法還可以與其他技術(shù)手段相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面的全方位智能分析。例如,我們可以將多目標(biāo)跟蹤技術(shù)與輕量化YOLOv5算法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)海上多個(gè)艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤和軌跡分析。此外,我們還可以將行為分析、模式識(shí)別等技術(shù)應(yīng)用于輕量化YOLOv5算法的后續(xù)處理中,以進(jìn)一步提取艦船目標(biāo)的行為特征和信息。這些技術(shù)的應(yīng)用將有助于提高海上監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平和效率。七、未來(lái)研究方向未來(lái),我們將繼續(xù)深入研究輕量化YOLOv5算法在艦船目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用。我們將探索更優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)配置,以提高算法的檢測(cè)速度和精度。同時(shí),我們還將研究如何將輕量化YOLOv5算法與其他技術(shù)手段相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面的全方位智能分析。此外,我們還將關(guān)注算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能表現(xiàn)和優(yōu)化策略等方面的問(wèn)題。八、總結(jié)與展望總之,基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法具有重要的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。通過(guò)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)、減少參數(shù)數(shù)量、采用多線程和GPU加速等技術(shù)手段以及與其他技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用等方面的工作我們相信該方法將為海上安全和監(jiān)控提供更高效、更準(zhǔn)確的解決方案為保障海上安全和提高海上監(jiān)控效率提供有力支持并推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和發(fā)展。九、技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)在實(shí)現(xiàn)基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法時(shí),我們需要關(guān)注幾個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。首先,我們需要對(duì)YOLOv5算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化,以適應(yīng)艦船目標(biāo)檢測(cè)的特定需求。這可能包括調(diào)整模型的輸入尺寸、修改損失函數(shù)、調(diào)整學(xué)習(xí)率等參數(shù)。其次,我們需要對(duì)海上監(jiān)控畫(huà)面進(jìn)行預(yù)處理。由于海上的環(huán)境復(fù)雜多變,監(jiān)控畫(huà)面可能受到光照、天氣、海浪等因素的影響,因此需要對(duì)畫(huà)面進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等預(yù)處理操作,以提高艦船目標(biāo)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。另外,我們還需要實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤技術(shù),以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上多個(gè)艦船目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。這可以通過(guò)采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法,如Siamese網(wǎng)絡(luò)等來(lái)實(shí)現(xiàn)。同時(shí),我們還需要設(shè)計(jì)一種合適的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法,以將多個(gè)目標(biāo)跟蹤的結(jié)果與原始的艦船目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)。最后,我們還需要實(shí)現(xiàn)行為分析和模式識(shí)別等技術(shù),以進(jìn)一步提取艦船目標(biāo)的行為特征和信息。這可以通過(guò)采用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。我們可以從已檢測(cè)到的艦船目標(biāo)中提取出有用的特征,然后通過(guò)訓(xùn)練分類器或聚類算法來(lái)對(duì)艦船目標(biāo)的行為和模式進(jìn)行分類或識(shí)別。十、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析為了驗(yàn)證我們提出的基于輕量化YOLOv5的艦船目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法的可行性和有效性,我們需要進(jìn)行一系列的實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析。首先,我們可以在一個(gè)包含海上監(jiān)控畫(huà)面的公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),以評(píng)估我們的方法在艦船目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上的性能表現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)中,我們可以采用一些常用的評(píng)價(jià)指標(biāo),如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等來(lái)評(píng)估我們的方法的性能。同時(shí),我們還可以通過(guò)比較我們的方法與其他先進(jìn)的艦船目標(biāo)檢測(cè)方法的結(jié)果來(lái)評(píng)估我們的方法的優(yōu)越性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,我們可以得出一些有用的結(jié)論和建議。例如,我們可以發(fā)現(xiàn)我們的方法在哪些情況下表現(xiàn)較好或較差,從而進(jìn)一步優(yōu)化我們的方法和算法。同時(shí),我們還可以通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)探究我們的方法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和應(yīng)用前
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