西北工业大学

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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int A_L;//使用枚举不熟练，A_T代表Atom或List，0为Atom，1为List Node *before;//额外创建一个指针指向之前 Node *tail; union { Node *down; char data; }; }Node; void CreatLists (Node *pre) { //初始化后创建一个广义表 char s,ss=0; Node *cur;//一下分别讨论字符串中出现各种字符的情况 if ((s=getchar())==',') { ss=s; s=getchar(); } if (s>='a'&&s<='z')//如果是字母的情况 { cur =(Node *)malloc (sizeof(Node)); if (ss==',') { pre->tail=cur; } else { pre->down=cur; } cur->before=pre; cur->data=s; cur->tail=NULL; cur->A_L=1; CreatLists (cur); } else { if (s=='(')//如果是左括号 { cur =(Node *)malloc (sizeof(Node)); if (ss==

西北工业大学发布最新遥感图像目标检测综述论文 Link: https://cloud.tencent.com/developer/article/1500984 【导读】视觉目标检测（Object Detection）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在计算机视觉三大会议（ICCV, CVPR, ECCV）上大量相关文章发表。遥感图像中的物体检测越来越受到重视，但是目前对遥感图像中目标检测的数据集和基于深度学习的方法的综述还不够完善。近期，西北工业大学Gong Cheng (程塨)教授等人发布了《 Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark 》这篇综述，概括了近年来计算机视觉和遥感观测领域基于深度学习的目标检测研究进展。然后，也 提出了一个大规模、公开可用的光学遥感图像目标检测基准，将其命名为DIOR（近期会Open） 。数据集包含23463张图像和190288个实例，覆盖20个目标象类，评估了DIOR数据集上几种最先进的方法，为未来的研究奠定了基础。 DIOR链接： http://www.escience.cn/people/gongcheng/DIOR.html 题目：Object Detection in Optical Remote Sensing