图片样式不变，保持原流程图结构和布局，只将所有字体修改为宋体五号-1r05yb94ihEabgjQ-HB-稿定 AI

创意预览图

图片样式不变，保持原流程图结构和布局，只将所有字体修改为宋体五号

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2026.06.17

AI神经网络结构图，基于MobileNetV2骨干网络的人像分割网络架构图，包含语义分支、细节分支和FPN风格特征融合机制。标注出骨干网络、1/16和1/32下采样深层特征、1/2和1/4浅层特征、跳跃连接、上采样串联融合以及3×3卷积平滑处理的结构模块，技术示意图，清晰标注各个分支名称，科技蓝白配色，扁平化矢量风格，适合技术论文插图

AI神经网络结构图，基于MobileNetV2骨干网络的人像分割网络架构图，包含语义分支、细节分支和FPN风格特征融合机制。标注出骨干网络、1/16和1/32下采样深层特征、1/2和1/4浅层特征、跳跃连接、上采样串联融合以及3×3卷积平滑处理的结构模块，技术示意图，清晰标注各个分支名称，科技蓝白配色，扁平化矢量风格，适合技术论文插图

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MODNet三分支架构设计框架示意图，仅保留架构框架线条，去除背景，三个分支：低分辨率语义分支、高分辨率细节分支、融合分支，分别标注功能，纯白色背景，清晰框架结构，技术线框图

MODNet三分支架构设计框架示意图，仅保留架构框架线条，去除背景，三个分支：低分辨率语义分支、高分辨率细节分支、融合分支，分别标注功能，纯白色背景，清晰框架结构，技术线框图

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图片样式不变，保持原流程图结构和布局，只将所有字体修改为宋体五号，并且不要加粗

图片样式不变，保持原流程图结构和布局，只将所有字体修改为宋体五号，并且不要加粗

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将图片中“竞品分析”里的“竞品”修改为“需求”，保持字体、线框粗细和颜色一致，不修改流程线路

将图片中“竞品分析”里的“竞品”修改为“需求”，保持字体、线框粗细和颜色一致，不修改流程线路

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将图中所有字体放大

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绘制基于YOLOv8n的改进YOLO检测网络结构框线图，完整包含五个模块：1.主干特征提取模块（5个残差阶段）；2.CoordAttention坐标注意力模块（嵌入每个残差阶段输出端）；3.特征融合模块（PANet结构，CARAFE上采样）；4.检测头模块（LSKNet多尺度卷积）；5.损失函数模块（多任务加权损失）。所有模块层级连接关系清晰，为纯黑白框线图，标注完整所有参数信息，符合专利绘图要求

绘制基于YOLOv8n的改进YOLO检测网络结构框线图，完整包含五个模块：1.主干特征提取模块（5个残差阶段）；2.CoordAttention坐标注意力模块（嵌入每个残差阶段输出端）；3.特征融合模块（PANet结构，CARAFE上采样）；4.检测头模块（LSKNet多尺度卷积）；5.损失函数模块（多任务加权损失）。所有模块层级连接关系清晰，为纯黑白框线图，标注完整所有参数信息，符合专利绘图要求

保留原图全部网络结构、文字标注和所有线条，仅提升图片清晰度，保持原图布局内容不变

保留原图全部网络结构、文字标注和所有线条，仅提升图片清晰度，保持原图布局内容不变

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保持原图的池化计算示意图结构和所有内容不变，将所有数字的字体调整为和参考图一致的粗细程度

保持原图的池化计算示意图结构和所有内容不变，将所有数字的字体调整为和参考图一致的粗细程度

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将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

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将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

将这张神经网络结构图变得超级清晰，保留所有文字和结构不变

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精细，美化

精细，美化

参考当前流程图，将第一张图的两个完整公式替换到第二张流程图中，修改所有公式内容为：基准模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + ε_t"，最终模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + γX_t + ε_t"，保持流程图原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

参考当前流程图，将第一张图的两个完整公式替换到第二张流程图中，修改所有公式内容为：基准模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + ε_t"，最终模型为 "HQ_t = α + βDigital_t + γX_t + ε_t"，保持流程图原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

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将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

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将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

将流程图中"计算基准模型的AIC₀"修改为"计算基准模型的AIC"，保持原有结构、布局和风格不变，生成修正后的清晰流程图。

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生成sci学术风格的X-LSTM神经元级整体堆叠网络架构图，包含以下三个部分：一、X-LSTM整体堆叠网络架构（含残差块）：从上到下信号流向，输入层包括左侧时序输入神经元阵列和右侧上一层输出残差连接阵列，交替堆叠sLSTM Block和mLSTM Block，每个Block包含输入归一化层、核心LSTM单元层、输出归一化层+残差相加、前馈网络层+残差相加、维度匹配层，最终输出层接入线性变换得到单神经元径流预测值二、改进型sLSTM单元（带uₜ门控向量）神经元级详图：时间步水平方向延伸，左侧输入神经元组拼接后得到联合输入，5组蓝色填充门控神经元阵列（包含红色高亮自定义uₜ门控向量组），绿色填充记忆状态更新神经元阵列，右侧输出最终隐藏状态神经元阵列并循环连接到下一时间步三、改进型mLSTM单元（带自适应α权重）神经元级详图：时间步水平方向延伸，多头垂直拆分，左侧输入拼接后多头并行计算，蓝色填充投影与门控神经元阵列（包含红色高亮自定义α自适应权重神经元），绿色填充矩阵记忆状态更新神经元阵列，右侧拼接输出最终隐藏状态并循环连接图形符号规范：实心圆形节点为单个神经元，带箭头实线为信号连接，方形运算框为矩阵运算，虚线矩形框为功能模块，绿色填充为记忆状态神经元，蓝色填充为门控机制神经元，自定义改进模块用红色高亮，所有维度匹配正确，清晰呈现神经元连接和计算逻辑，专业学术绘图风格，干净清晰适合论文使用

生成sci学术风格的X-LSTM神经元级整体堆叠网络架构图，包含以下三个部分：
一、X-LSTM整体堆叠网络架构（含残差块）：从上到下信号流向，输入层包括左侧时序输入神经元阵列和右侧上一层输出残差连接阵列，交替堆叠sLSTM Block和mLSTM Block，每个Block包含输入归一化层、核心LSTM单元层、输出归一化层+残差相加、前馈网络层+残差相加、维度匹配层，最终输出层接入线性变换得到单神经元径流预测值
二、改进型sLSTM单元（带uₜ门控向量）神经元级详图：时间步水平方向延伸，左侧输入神经元组拼接后得到联合输入，5组蓝色填充门控神经元阵列（包含红色高亮自定义uₜ门控向量组），绿色填充记忆状态更新神经元阵列，右侧输出最终隐藏状态神经元阵列并循环连接到下一时间步
三、改进型mLSTM单元（带自适应α权重）神经元级详图：时间步水平方向延伸，多头垂直拆分，左侧输入拼接后多头并行计算，蓝色填充投影与门控神经元阵列（包含红色高亮自定义α自适应权重神经元），绿色填充矩阵记忆状态更新神经元阵列，右侧拼接输出最终隐藏状态并循环连接
图形符号规范：实心圆形节点为单个神经元，带箭头实线为信号连接，方形运算框为矩阵运算，虚线矩形框为功能模块，绿色填充为记忆状态神经元，蓝色填充为门控机制神经元，自定义改进模块用红色高亮，所有维度匹配正确，清晰呈现神经元连接和计算逻辑，专业学术绘图风格，干净清晰适合论文使用

生成一张程序模块调用关系框图，包含各模块的层级结构：顶层是main.m主控，三个分支分别是config_params.m参数配置、generate_walsh_codes.m扩频码生成、run_ber_simulation.m批量仿真引擎，run_ber_simulation内部循环调用发射端处理链路（spread_modulate.m、carrier_aggregate.m）、信道模块（channel_awgn.m）和接收端处理链路（receiver_demod.m），所有模块最终汇集到底层plot_results.m结果绘图，使用清晰的方框和箭头标注模块名称和分层关系，白底黑线，技术文档风格

生成一张程序模块调用关系框图，包含各模块的层级结构：顶层是main.m主控，三个分支分别是config_params.m参数配置、generate_walsh_codes.m扩频码生成、run_ber_simulation.m批量仿真引擎，run_ber_simulation内部循环调用发射端处理链路（spread_modulate.m、carrier_aggregate.m）、信道模块（channel_awgn.m）和接收端处理链路（receiver_demod.m），所有模块最终汇集到底层plot_results.m结果绘图，使用清晰的方框和箭头标注模块名称和分层关系，白底黑线，技术文档风格

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修改流程图：删除输出最终模型公式中等号后的第四个项+Xt，保持其他所有内容、结构、风格和原图一致，紫色框图黑色文字，白色背景

修改流程图：删除输出最终模型公式中等号后的第四个项+Xt，保持其他所有内容、结构、风格和原图一致，紫色框图黑色文字，白色背景

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参考上传的图片模板，重新生成清晰的向前逐步回归法模型构建流程图，保持原有结构、节点内容、布局和浅紫紫框黑色线条风格不变，修正模糊问题，保持整体清晰干净，学术风格。

参考上传的图片模板，重新生成清晰的向前逐步回归法模型构建流程图，保持原有结构、节点内容、布局和浅紫紫框黑色线条风格不变，修正模糊问题，保持整体清晰干净，学术风格。

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移除原有纹理背景，替换为完全纯净的白色背景，保留所有模块、文字和箭头结构不变，保持清晰的黑蓝配色四层架构图，适合论文插入

移除原有纹理背景，替换为完全纯净的白色背景，保留所有模块、文字和箭头结构不变，保持清晰的黑蓝配色四层架构图，适合论文插入

移除原有纹理背景，替换为完全纯净的白色背景，保留所有模块、文字和箭头结构不变，保持清晰的黑蓝配色四层架构图，适合论文插入

移除原有纹理背景，替换为完全纯净的白色背景，保留所有模块、文字和箭头结构不变，保持清晰的黑蓝配色四层架构图，适合论文插入

修改这张神经网络结构图：将所有圆圈中的字母h替换成希腊字母ϕ，将所有圆圈中的字母o替换成字母y，保持原图的结构、连线、颜色标注和整体布局不变

修改这张神经网络结构图：将所有圆圈中的字母h替换成希腊字母ϕ，将所有圆圈中的字母o替换成字母y，保持原图的结构、连线、颜色标注和整体布局不变

修改这张神经网络结构图：将所有圆圈中的字母h替换成希腊字母ϕ，将所有圆圈中的字母o替换成字母y，保持原图的结构、连线、颜色标注和整体布局不变

修改这张神经网络结构图：将所有圆圈中的字母h替换成希腊字母ϕ，将所有圆圈中的字母o替换成字母y，保持原图的结构、连线、颜色标注和整体布局不变

YOLOv8整体网络架构流程图，展示从输入图像经Backbone特征提取（包含C2f模块和SPPF模块）、Neck多尺度PAN-FPN双向融合到Head解耦检测的完整三段式结构，技术架构图，清晰标注每个模块名称和连接关系，背景白色，科技风格，标注出主干网络、颈部、检测头三个部分，适合作为学术论文插图，图号标注为图2.3

YOLOv8整体网络架构流程图，展示从输入图像经Backbone特征提取（包含C2f模块和SPPF模块）、Neck多尺度PAN-FPN双向融合到Head解耦检测的完整三段式结构，技术架构图，清晰标注每个模块名称和连接关系，背景白色，科技风格，标注出主干网络、颈部、检测头三个部分，适合作为学术论文插图，图号标注为图2.3

YOLOv8整体网络架构流程图，展示从输入图像经Backbone特征提取（包含C2f模块和SPPF模块）、Neck多尺度PAN-FPN双向融合到Head解耦检测的完整三段式结构，技术架构图，清晰标注每个模块名称和连接关系，背景白色，科技风格，标注出主干网络、颈部、检测头三个部分，适合作为学术论文插图，图号标注为图2.3

YOLOv8整体网络架构流程图，展示从输入图像经Backbone特征提取（包含C2f模块和SPPF模块）、Neck多尺度PAN-FPN双向融合到Head解耦检测的完整三段式结构，技术架构图，清晰标注每个模块名称和连接关系，背景白色，科技风格，标注出主干网络、颈部、检测头三个部分，适合作为学术论文插图，图号标注为图2.3

将架构图中所有文字字体改为清晰的宋体五号，保持所有文字内容、框线和整体排版结构不变，重新生成

将架构图中所有文字字体改为清晰的宋体五号，保持所有文字内容、框线和整体排版结构不变，重新生成