深度学习

本项目是一个面向计算机视觉领域的算法库，聚焦于图像分类任务，旨在为科研开发者提供简洁、可复用的模型实现与实验基础。其主要功能模块包括：核心模型集：提供多种经典卷积神经网络实现，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet等，涵盖从

1.支持实时的对话服务(Real-timeCrawlerIntegration)功能描述：对话系统不再仅限于其内置的静态知识。当用户的提问涉及最新事件、实时数据或特定网站内容时，系统可通过集成的实时服务，动态地从互联网上获取最新信息。价值：彻底解决了大模型知识陈旧、无法回答时效性问题的痛点，使服务能

利用pytorch训练图片集，模型选用mobilenet，识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型，可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型

项目包含多个核心功能模块：基础LSTM模型、BayesianLSTM模型和ResNet-LSTM混合模型，每种模型针对不同复杂度的文档格式识别任务提供最佳解决方案。主要功能包括：1)支持对docx文档中商务标部分的文本序列进行建模分析，将文档内容转换为适合深度学习模型的输入格式；2)提供多种损失函数

AI在线训练平台是一个面向企业和个人开发者的零门槛 AI 开发平台，为零算法基础的开发者提供定制高精度 AI 模型的服务，包括数据处理、模型训练、服务管理、模型部署功能模块。零代码交互式获取 AI 能力模型，助力各行业快速实现 AI 赋能物体检测模型用于定制识别图片中目标的位置、名称，适合有多个目标主体，或要识别目标位置及数量的场景。常见应用场景：视频监控、工业检测、零件计数等。 我负责全部的Java后端业务接口以及Python端AI能力接口。技术栈使用了Spring Boot以及Mybaitsplus框架来做业务侧API，Pytorch，MMDetection，Celery，FastAPI来做AI侧API能力开发。

路侧部署边缘计算单元完成传感器数据的接入与处理，实现交通目标的检测，MEC 作为边缘计算设备，向下接收并分析传感器原始数据。 使用深度学习算法，对路面的行人和车辆进行检测，通过目标匹配和跟踪算法进行人和车辆的流量统计，同时能够对车辆和行人的位置和速度进行估计。 能够在Jetson边缘计算设备上部署，算力要求低，使用MQTT协议进行通信。

该项目引入了基于新颖的TextGAN-D 框架构建的深度研究代理 (DRA)。 TextGAN-D重新概念化了生成对抗网络 (GAN)，以状态管理为核心，并以代理对话为对抗机制。它将软件工程的稳健性（例如，单一事实来源、不可变日志）与 GAN 固有的动态演化能力相结合。这种融合创造了一个高度通用且强大的智能生成系统，该系统能够从自身历史中学习，并通过结构化的对抗过程进行自我改进。本文提出的深度研究代理正是利用了 TextGAN-D 的这些固有特性，实现了卓越的知识发现、信息合成和自我优化能力。

本方案专为金融投资者和对实时资讯有高度要求的用户设计，旨在帮助您在瞬息万变的市场中抢占先机。我们通过强大的实时爬虫技术，为您聚合海量新闻，并利用尖端的大模型进行深度情感分析，助您迅速洞察市场情绪与公众舆论。与常规方案相比，我们的核心优势在于情感分析模型经过金融领域的专项微调，解读更精准。最终，所有关键信息将通过遵循 Material 2 设计规范的现代化网页界面清晰呈现，为您带来简洁直观、操作流畅的极致体验。

1.本方案面向工业软测量建模预测和变量优化 2.项目采用pytorch框架和Python语言 3.项目包含数据预处理代码，包括对齐，清理 4.代码支持设置定时自动更新模型，以适配最新工况 5.代码打通了数据库，支持从数据库中获取数据用于准备模型所需数据集 6.项目代码包已在某化工厂落地使用，经过实际验证，项目已顺利结题验收

项目内容：构建美国科学研究系统的知识图谱，由NIH和NSF数据构建网络，并用复杂网络理论对合作模式进行挖掘。 项目技术：Schema设计、ER图、Scrapy爬虫、知识图谱、Neo4j、复杂网络分析（节点中心性、聚类系数）、Mediawiki 项目成果：爬取数据后，构建极大连通子图包含52883条12年NIH数据、47949条14年NSF数据，数据融合后总计100832条数据43个特征，并绘制4类实体UML类图、Protege本体图，构建含71489个节点86177个关系的Neo4j知识图谱，并通过复杂网络统计指标分析，揭示跨机构合作模式，通过MediaWiki展示在SMW平台

项目技术：数据增强（镜像反转、左右各旋转30度、增加噪点、MSRCR处理光线）、迁移学习、ReduceLROnPlateau缩小学习率、Xception/InceptionResNet-V2特征融合 项目成果：从Kaggle中获取999条数据，采用迁移学习及微调模型比较多个深度学习模型的准确率后，得到Xception模型最高仅为95.6%，对模型进行特征融合，模型准确率提升至98.4%

项目技术：随机森林、LSTM、SVR 项目成果：总计1825条数据20个特征，构建了4个新特征总计24个特征，绘制饼状图、箱形图等对特征选择并比较不同特征效果，随机森林、SVR采用R2、MAE、MSE评估指标，LSTM采用MAE、MSE评估指标，比较两个模型的结果后，最终采用LSTM模型，MAE与MSE分别为0.01416，0.0026

本方案面向某汽车咨询垂直领域，解决了该用户宣传、新媒体制作等环节。可使得该公司在快速生成汽车图片时，降本增效，而且适配我开发的快速微调平台，可以快速扩展至其他车型。 相较于其他种类的微调，本微调创新性的使用了创新方法，使得生成的图片在倒影、光面、山海湖泊等场景中完美复现想要的效果。还可以自己进行参数修改，局部重绘等功能。

针对曳引式电梯为研究对象，面向电梯监管部分与电梯运营单位开发电梯运行风险的预警预测系统。主要解决当下电梯运行风险无法掌握、海量电梯无法监管的痛点。 经调研，目前市场上主流电梯风险预警与分析的方法比较单一，多数属于阈值判断。本项目基于深度学习算法，围绕电梯全生命周期数据（例如结构化传感器、音频、视频、文本等多模态数据）进行全量多模态特征提取与融合，并考虑长时序列关系进行建模分析。实现对电梯运行风险的提前1天、2天、3天的预测预警。

1. 项目要求在一张集体照（人数不少于10人）中，对每一张人脸进行识别，要求识别正确率达到80%以上。 2. 每个人单张图像为3~5张，使用dlib建立人脸特征库。【人脸特征库有两种建立方式：（1）使用平均人脸特征。（2）使用3~5个人脸特征作为某人人脸特征的集群。经实验发现，第二种特征库建立方式更为有效。】 3. 集体照使用dlib提取人脸特征，与人脸特征库进行对比，达到人脸识别的效果。 4. 集体照人脸识别正确达到了100%。

1. kaggle平台数据集（自杀倾向问卷数据集），要求使用stacking方式在测试集上达到90%以上分类（2分类）正确率。 2. 使用随机森林、SVM、KNN以及逻辑回归等模型作为基础学习器，使用accuracy、recall、F1 score作为评估标准，选出3个指标最高的基础学习器。 3. 对基础学习器进行参数搜索，并使用逻辑回归作为stacking方式的最终学习器。

1. 数据准备。使用torchvision框架下载MNIST数据集。数据格式为IDX，该格式是一种简单的二进制格式，由高到低的字节信息内容为元数据（魔数、图像数量、图像行数、图像列数）和图像数据。每个图像大小是28x28像素。训练集60000张图像，测试集10000张图像。 2. 实例化神经网络。声明优化器与损失函数。 3.训练神经网络并记录训练损失和测试集准确率。 4.尝试不同超参数，分析测试正确率与实验配置的关系。

一、面向对象与问题解决 本方案面向国内高校国际学生事务管理人员，尤其是负责舆情监测和跨文化事务处理的职能人员。近年来，国际学生在中国高校中的占比持续上升，其多元文化背景、语言障碍和信息获取偏差导致网络舆情事件频发，若处理不当，极易引发舆论危机甚至国际政治风险。 本系统通过融合文本、图像等多模态数据，建立实时、精准的国际学生舆情监测与预警机制，有效帮助高校在第一时间识别敏感情绪和风险话题，提升管理响应效率，维护校园和谐稳定，助力高校国际化办学的稳健发展。 二、市场对比优势（50%） 与市场上传统舆情监测系统（以文本情感分析为主）相比，本方案具备以下显著优势： 1、多模态输入支持：不仅处理文本，还融合图像、视频等模态，全面感知社交媒体上国际学生的真实情绪和观点表达。 2、先进模型架构：集成了CMA（跨模态注意力模型）和CRA（上下文融合模型），相较GLFN、MGNNS等已有方法，情感识别精度提升近6%，具备更强的特征表达与融合能力。 3、深度定制化：系统针对高校场景量身定制，包括关键词自动预警、学生群体画像分析、热点事件聚类和趋势总结等，适配高校管理日常。 4、智能可视化交互：前端采用Vue+Echarts技术栈，搭配智谱大模型生成话题摘要与情绪总结，为非技术人员提供一站式决策参考。 三、产品组成与技术选型（20%） 本系统由四个核心模块构成： 数据采集模块：基于微博开放接口和网络爬虫，自动采集与国际学生相关的多模态数据； 情感分析引擎：采用BERT+ResNet为基础模型，叠加跨模态融合结构（CMA、CRA），实现深层次语义理解； 数据库与后端服务：MySQL负责数据持久化，Flask搭建后端服务，支持数据读取、模型推理与前端接口； 交互与可视化界面：前端由Vue搭建，集成图表与情感饼图展示，结合智谱大模型API生成聚类摘要和主题总结。

本项目面向 AIS 航运轨迹中常见的信号缺失与中断问题，提出了一种融合子序列 DTW 引导机制与贝叶斯优化调参的轻量级 LSTM 网络的轨迹补全方法。 具体来说，项目采用 IQR 算法与滑动窗口机制对轨迹中的异常与缺失段进行定位，构造残缺样本；利用子序列 DTW（Subsequence Dynamic Time Warping）对历史轨迹进行相似度匹配，引导后续 LSTM 模型的学习过程；并通过贝叶斯优化实现网络结构与超参数的自动化调节，在保证网络轻量化的前提下提升补全精度与鲁棒性。

基于深度学习的Web云端皮肤疾病识别工程是一个具有重要意义的项目，以下是关于该工程的一些信息： ### 技术实现 - **深度学习模型**：通常使用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，如ResNet、DenseNet、Inception等。这些模型能够自动学习皮肤图像中的特征，从而实现对皮肤疾病的分类和识别。 - **数据处理**：需要对大量的皮肤图像数据进行收集、标注和预处理。预处理可能包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。 - **Web云端架构**：利用云计算平台的强大计算能力，将深度学习模型部署在云端。用户可以通过Web界面上传皮肤图像，云端服务器接收图像后，调用深度学习模型进行识别，并将结果返回给用户。 ### 优势与特点 - **高效便捷**：用户无需安装复杂的软件或具备专业的技术知识，只需通过Web界面上传图像即可快速获得诊断结果。 - **准确性高**：深度学习模型在大规模数据上进行训练，能够学习到丰富的特征，从而提高皮肤疾病识别的准确性。 - **可扩展性强**：云端架构使得系统能够方便地进行扩展，以应对更多的用户请求和更复杂的模型。 ### 应用场景 - **医疗辅助诊断**：帮助医生快速筛选和初步诊断皮肤疾病，提高诊断效率。 - **远程医疗**：为偏远地区或医疗资源不足的地区提供远程诊断服务。 - **个人健康管理**：用户可以自行上传皮肤图像，及时了解自己的皮肤健康状况。