本研究针对皮肤癌早期诊断难题，利用EfficientNet-B0、VGG16和Inception-V3三种深度学习模型，在PH2和ISIC数据集上开展皮肤病变分类研究。结果表明，EfficientNet-B0模型表现最优，准确率达92%，显著优于传统方法，为开发移动端辅助诊断工具奠定基础，对提升皮肤癌早期 ...

针对玉米叶病害早期检测工具匮乏、现有离线模型 accessibility 不足等问题，研究人员开展基于深度卷积神经网络（CNN）的玉米叶病害实时检测与分类研究，对比 VGG16、AlexNet、ResNet50 模型，发现 VGG16 准确率达 95% 并开发移动应用，为作物管理和粮食安全提供新工具。