NADBOY; MICHAELBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	NADBOY; MICHAEL
Company Title:	ティファール鍋セット《通販》
Company Description:	人気のキッチングッズが多数揃っています。今のおすすめはティファール鍋セットです。
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Company Address:	116 Via DEste #403,DELRAY BEACH,FL,USA
ZIP Code: Postal Code:	33444
Telephone Number:	5614994228 (+1-561-499-4228)
Fax Number:
Website:	4capecod-hotels. com;albuquerque-discount-travel. com;all-birmingham-hotels. com;all-hawaiihotels. com;a
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	4724
USA SIC Description:	Travel agents
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Company Directories & Business Directories

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MILNER DOCUMENTS SVC
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SUNSHINE PROPERTIES OF S FL

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ANDREWS COIN & JEWELRY
TARGET MORTGAGE CORP
NORTHSTAR HOMES

Company News:

YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive . . .
YOLOv13 seamlessly combines hypergraph computation with end-to-end information collaboration to deliver a more accurate, robust, and efficient real-time detection solution
YOLOv13一文弄懂 | YOLOv13网络结构解读、yolov13. yaml配置文件详细解读与说明、YOLO虚拟环境安装、模型训练、验证 . . .
本文详细介绍YOLOv13的网络结构，YOLOv13网络主要包含Backbone、Neck和Head 3个部分。 Backbone采用DSC3k2、A2C2f和DSConv模块，提升特征提取能力。
YOLOv13 实战指南：优缺点、训练方法、注意事项全都有 - 知乎
今天我想和你聊聊刚刚发布不久的 YOLOv13 模型——不是那种堆参数、列数据的纯技术长文，而是一篇使用者视角的评价和建议。如果你在犹豫要不要花时间去训练 YOLOv13，或者只是想快速了解它值不值得上手，这篇文章应该能帮你更清晰地做决定。
[2506. 17733] YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph . . .
View a PDF of the paper titled YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception, by Mengqi Lei and 9 other authors
YOLOv13 ：你所需要知道的一切 - HYs Blog
YOLOv13 是什么？自 2 月份发布 YOLOv12 以来，YOLOv13 是 YOLO-verse 中最新的最先进的图像检测模型。 YOLOv13 由清华大学和 iMoonLab 的研究人员开发，与 YOLOv12 和 YOLOv13 相比，它拥有更高的精度和在 COCO 数据集上更高的 mAP，同时每秒浮点运算次数 (FLOP) 大致相同。
使用Ultralytics实现YOLOv13目标检测从训练到部署-开发者社区-阿里云
YOLOv13（You Only Look Once v13）是2025年6月最新发布的目标检测模型，代表了当前目标检测技术的最新发展成果。该模型基于深度学习技术构建，可通过Ultralytics框架进行训练和部署。作为YOLO系列的最新版本，YOLOv13在检测精度和运行效率方面都有显著提升。
YOLOv13来了，手把手教你使用YOLOv13训练自己的数据集和推理 (附YOLOv13网络结构图)，全文最详细教程
YOLOv13重磅发布：引入超图自适应增强机制（HyperACE），显著提升目标检测性能。该模型在COCO数据集上表现优异，创新性地采用高阶相关性聚合多尺度特征，并设计了FullPAD架构和轻量级DSC3k2模块。
YOLOv13简介 - 知乎
YOLOv13 是继2025年2月发布的YOLOv12之后，YOLO系列中最先进的图像检测模型。该模型由清华大学和iMoonLab的研究人员联合开发，具有更高的准确率，在 COCO数据集上的mAP表现优于之前的版本，同时计算量（FLOPs）与YOLOv12和YOLOv13相当。
YOLOv13 实战指南：优缺点、训练方法、注意事项全都有-腾讯云开发者社区-腾讯云
今天我想和你聊聊刚刚发布不久的 YOLOv13 模型——不是那种堆参数、列数据的纯技术长文，而是一篇使用者视角的评价和建议。如果你在犹豫要不要花时间去训练 YOLOv13，或者只是想快速了解它值不值得上手，这篇文章应该能帮你更清晰地做决定。
YOLOv13来了！清华大学提出最强实时目标检测算法 - 知乎
通过我们提出的YOLOv13模型，视觉特征中的潜在相关性被自适应地建模，并通过在整个流程中完全传播这些增强的相关性特征，能够在复杂场景中实现准确且高效的物体检测。