深度学习

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

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。

编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理） 硬件平台: NVIDIA GTX3060 以下是根据您提供的信息整理的项目经历描述模板，突出技术亮点和应用价值： 项目名称 基于深度学习的家庭老人健康监护系统——实时动作识别与危险预警 项目简介 针对居家老人安全监护场景，开发一套基于计算机视觉的智能监测系统，利用AI技术实时分析视频流中老年人的行为特征，精准检测跌倒、抽搐等高风险动作并触发紧急报警。系统采用轻量化模型部署于边缘设备，兼顾实时性与准确性，为家庭提供7×24小时主动防护解决方案。 技术栈 编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理）、TensorRT（模型加速）、Flask（Web服务）、MySQL（数据存储） 硬件平台: NVIDIA Jetson Nano（嵌入式部署） 核心实现细节 多模态数据采集与标注 整合公开数据集（如HMDB51、UCF-101）与自采家庭场景视频，构建包含10k+标注样本的数据集，覆盖正常动作（行走、坐立）及异常动作（跌倒、颤抖）。 使用LabelImg工具进行精细化标注，同步记录时间戳与动作类型标签。 AlphaPose优化与适配 基于OpenPose改进人体关键点检测模型，引入动态权重调整机制提升复杂背景下的鲁棒性（如遮挡、低光照）。 通过ONNX格式转换实现模型轻量化，推理速度降低至

项目名称：社交网络用户影响力分析与建模 一、项目背景 随着互联网技术的发展，社交媒体平台如微博、微信、Facebook、Instagram等越来越受欢迎。人们通过这些平台分享信息、互动交流，形成了庞大的社交网络。社交媒体用户产生了大量的内容，包括文字、图片、视频等。其中一部分用户因其独特的观点、创造性的内容或广泛的关注者而受到关注，拥有较高的影响力。交网络用户影响力分析可以帮助企业识别具有较高影响力的用户，找到合适的合作伙伴进行品牌合作、产品推广等。通过与具有影响力的用户合作，可以提高品牌知名度、扩大产品影响力。 二、项目需求 2.1. 业务需求 •分析用户个人信息与用户影响力的关联关系 •通过用户数据对比，识别出更据影响力的一方，制定合作用户选择策略 个人完成

个性化照护是其显著亮点。依据患者病史、基因数据、生活习惯等海量信息，AI 照护师量身定制专属照护方案。从饮食搭配到康复训练计划，从用药提醒到心理疏导，满足个体差异需求，让每位患者都能得到最契合自身的关怀，增强康复信心与效果。 不知疲倦的特性更是一大优势。它可 24 小时不间断工作，时刻守护患者，尤其在夜间等医护人员相对忙碌时段，能持续监测病情，及时预警突发状况，保障患者安全，减轻医护压力，优化医疗资源分配。 而且，AI 照护师还能高效整合医疗资源。与医院信息系统无缝对接，快速获取病历、检查报告等资料，辅助医护人员全面了解患者情况，促进多学科协作，为患者打造连贯、高效的照护服务闭环，推动医疗服务向智能化、精细化迈进，为人类健康保驾护航，成为未来照护领域不可或缺的得力助手，开启智能照护新时代，书写医疗关怀新篇章。

以下是对代码的分析和总结，按照您提供的参考框架进行分类： 1. 软件面向的行业和业务场景 (25%) 该代码实现了一个基于机器学习的股票因子模型，面向金融行业，特别是量化投资和股票市场分析领域。其主要业务场景包括： 股票因子计算：通过技术因子和基本面因子的计算，分析股票的历史表现和市场特征。 预测模型训练：基于历史数据训练机器学习模型（随机森林），预测股票的未来收益。 投资决策支持：为投资者提供股票预测结果，帮助筛选出具有潜力的股票。 2. 项目分为哪些功能模块，对用户来说具体实现哪些功能 (50%) 功能模块划分及实现功能： 数据获取模块 功能：获取股票数据，包括历史价格数据和最新市场数据。 实现： get_sample_stocks：随机抽取样本股票，过滤掉ST股票、北交所股票和上市不足一年的股票。 get_historical_price_data：通过akshare获取股票的历史价格数据。 get_latest_market_data：通过akshare获取最新市场数据，包括股票的实时价格、换手率、成交量等。 因子计算模块 功能：计算技术因子和基本面因子，用于后续模型训练。 实现： calculate_technical_factors：计算动量因子、波动率因子、均线因子、RSI指标和MACD指标。 calculate_fundamental_factors：计算市盈率、市净率、换手率、量比、总市值和流通市值等基本面因子。 process_factors：对因子进行去极值处理和标准化处理。 模型训练模块 功能：训练随机森林模型，预测股票的未来收益。 实现： prepare_target：准备目标变量（5日收益率），并对数据进行去极值处理。 train_model：使用交叉验证训练随机森林模型，输出模型的特征重要性和预测性能指标（MSE）。 预测与结果生成模块 功能：基于训练好的模型生成股票预测结果，并筛选出具有潜力的股票。 实现： predict：对样本股票进行预测，生成预测收益，并结合市场数据筛选符合条件的股票。 输出结果包括股票名称、最新价、预测收益、涨跌幅、换手率、成交额、量比和市盈率等信息。 辅助模块 功能：提供数据清洗、异常处理和日志输出等功能。 实现： winsorize：对数据进行去极值处理。 standardize：对数据进行标准化处理。 main：程序入口，调用各模块完成整个流程。 3. 项目的技术选型和架构特点 (25%) 技术选型： 数据获取： 使用akshare和tushare获取股票数据，支持历史价格数据和实时市场数据的获取。 数据处理： 使用pandas和numpy进行数据清洗、因子计算和特征工程。 机器学习： 使用scikit-learn实现随机森林回归模型，支持交叉验证和特征重要性分析。 进度条： 使用tqdm显示数据获取和处理的进度条，提升用户体验。 异常处理： 使用try-except结构捕获异常，确保程序的健壮性。 架构特点： 模块化设计： 代码按照功能划分为多个模块，每个模块负责特定的任务，便于维护和扩展。 数据驱动： 整个流程以数据为核心，从数据获取到因子计算，再到模型训练和预测，每一步都依赖于数据的处理和转换。 机器学习集成： 将机器学习模型（随机森林）集成到股票因子分析中，实现对股票收益的预测。 异常处理与日志输出： 在关键步骤添加异常处理和日志输出，确保程序的稳定性和可调试性。 随机性控制： 使用固定的随机种子（random.seed和np.random.seed）确保结果的可重复性。 总结 该代码实现了一个完整的股票因子分析和预测系统，适用于金融行业的量化投资场景。通过模块化设计和机器学习技术的应用，用户可以高效地计算股票因子、训练预测模型并生成投资决策支持结果。

参与课题沟通和重点问题处理；承担交叉口提取与构建任务 • 发明基于实例分割的道路交叉口检测方法，达到90%左右的预测精度(专利)； • 基于图形学原理对交叉口内部道路临近路段实现冗余路段融合算法 • 运用Labelme、深度学习框架，针对交叉口检测从数据标注到模型训练测试全流程 该项目针对车载双目影像以及高精度位姿数据中蕴含丰富的道路场景三维语义信息，结合前 沿算法与地图学知识，实现道路三维要素的自动化获取与表达。 • 对双目立体视觉技术及视差匹配模型进行研究，实现双目车载影像的立体匹配与三维视觉点云提取； • 运用空间聚类算法、地图制图学原理对车道整体场景进行表达研究。

这是一个人工智能强化学习项目，智能体挑战人类的认知逻辑推理能力。人类和智能体进行一场比赛，在10*10的矩阵方格内用最短的时间和步数找到飞机的头部即为获胜方，飞机随机生成，为‘士’字形。找到除飞机的方格为‘空’，找到飞机除头部的位置为‘伤’，找到头部游戏结束。智能体根据训练目的的不同分为两个模型进行训练，主要采用DDQN和PPO两种算法进行强化学习训练。采用Ray框架rllib进行训练，最后达到性能为平均5-6步找到飞机头部，优于人类平均水平。

项目使用DDPG算法和Keras对TORCS赛车模拟平台进行训练，以达到最优路径和最短时间的训练效果。 DDPG：其主要结合改进了以下三种算法或框架： · DPG（Deterministic Policy Gradient）确定性策略梯度算法 · DQN（Deep Q-Network）深度Q网络 · AC（Actor-Critic）随机离线策略 Actor−Critic框架 DDPG可以看成是DQN的扩展版 ，不同的是，以往的DQN在最终输出的是一个动作向量，对于DDPG是最终确定地只输出一个动作。而且，DDPG让DQN可以扩展到连续的动作空间。 可以用来作为强化学习、机器学习、深度学习课设。

无人机（UAVs）在物流和运输领域的潜力逐渐显现，亚马逊等公司开始探索使用无人机进行货物配送。复现论文数学模型，定义了类似于飞行侧踢旅行商问题（FSTSP）的问题，但适用于多卡车情况，目标是最小化成本。

【交个朋友！】 项目代码可直接下载，希望您能够留下联系方式一起交流技术 【解决什么？】 用数据说话，分析小说网站数据，帮助网络文学从业者抓住风口：写什么类型的小说受众更广？要写多长？ 【优点在哪？】 基于python实现，基本配置的电脑都可运行 代码全部开源，方便您的个性化需求（比如数据保密性，需要在您的电脑上处理数据） 使用的库全部开源，无技术壁垒

视频处理系统，在实时处理视频流时，检测、识别、分割等操作均可实时，精准捕捉画面中的关键元素。不仅如此，还能为用户一键美颜，瞬间提升颜值，或是添加趣味贴纸特效，让视频瞬间变得生动有趣，广泛适用于直播、短视频创作、社交娱乐等众多场景，全方位助力精彩呈现。

我们的图片视频生成能力具备强大的角色与风格掌控力，能生成精美图片与视频。在小说推文领域，瞬间将精彩情节可视化，吸引读者目光；用于绘本创作，赋予故事鲜活生命力。支持多角色同屏生成，轻松构建复杂场景，换脸、换装随心所 “变”，甚至可按需精准输出文字，全方位助力创意落地。

在当今数字化交互蓬勃发展的浪潮下，我们推出了一项极具创新性的智能对话解决方案。它旨在精准引导用户完成特定任务，无论是产品销售，还是精准留资，均可依需求自由配置任务流程。同时，借助 RAG 知识注入技术，让对话知识储备深厚且精准。在交流进程中，还能巧妙收集指定的用户信息，为后续业务拓展、客户关系维护筑牢根基，全方位赋能业务腾飞。

1.该项目主要面向智慧城市，城市规划等方向，通过对遥感图像中各类物品的语义分割，达成各类设施统筹管理的目的 2.该项目主要采用pytorch框架，使用的是当下大热的深度学习技术，可以对各类复杂的场景进行对应的数据训练，从而达成良好的分割结果。项目主要采用HRnetV2+OCR为主要的语义分割模型，HRnetV2可以对高分辨率图像进行准确的识别处理，完成第一次分割处理，OCR模型则通过上下文检测技术，挖掘每个像素点与其他像素点的关联，以完成更进一步的精确分割 3. HRNet 联接上下文特征提取和自注意力机制模块 OCR的结合，相较于原始的单一 HRNet 模型的mIOU= 49.79%，提升到了 58.72%，增加了 8.93%，在贫瘠地类的分割上甚至提升了 42.06%，这表明加入 OCR模型后可以有效提升城市遥感图像语义分割的准确率（）

1.本软件面向使用AI绘画的用户，解决了用户在本地电脑使用AI工具进行绘画的问题。 2.相比于同类型的AI绘画产品，使用本软件的用户无需联网使用第三方提供的API即可在本地机器进行AI绘画，且出图质量高能够达到商用或者准商用水准。 3.本软件使用了目前较先进的绘画模型，可以由AI生成单张图片也可以批量生成图片。

1. 本方案面向谁，解决了什么问题 本方案主要面向以下几类用户： 科研人员：帮助科研人员快速生成论文综述，节省大量文献阅读和整理时间。 学生：辅助学生撰写学术论文，特别是文献综述部分，提高写作效率和质量。 学术机构：为学术机构提供自动化工具，提升论文撰写和评审的效率。 解决的问题： 文献处理效率低：传统文献阅读和整理耗时耗力，本方案通过自动化处理，显著提升效率。 综述撰写难度大：撰写高质量的论文综述需要深厚的学术功底，本方案通过智能生成，降低撰写难度。 引用关系复杂：手动管理文献引用关系容易出错，本方案自动建立和维护引用关系，确保准确性。 论文评估主观性强：传统论文评估依赖评审人员的主观判断，本方案引入评定角色，提供客观评估标准。 2. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点 市场常规方案： 文献管理工具：如EndNote、Zotero，主要用于文献的存储和引用管理，缺乏自动生成综述的功能。 文本生成工具：如Grammarly、Hemingway，主要用于文本的语法和风格检查，无法生成学术性强的综述。 学术搜索引擎：如Google Scholar、PubMed，主要用于文献检索，无法自动生成综述和引用关系。 本方案的特点： 自动化文献处理：自动精读文献，提取关键信息，生成综述大纲和初稿。 智能生成综述：基于深度学习模型，生成符合学术规范的论文综述，内容准确且逻辑清晰。 引用关系自动建立：自动识别文献之间的引用关系，生成规范的引用列表。 论文评定角色：引入AI评定角色，提供客观的论文评估，减少主观偏差。 多语言支持：支持多种语言的文献处理和综述生成，满足国际化需求。 用户定制化：用户可根据需求定制综述的风格、长度和重点，生成个性化的论文综述。 3. 方案的产品组成或技术选型 产品组成： 文献处理模块：负责文献的自动下载、解析和关键信息提取。 综述生成模块：基于提取的信息，生成综述大纲和初稿。 引用管理模块：自动建立和维护文献之间的引用关系，生成引用列表。 论文评定模块：引入AI评定角色，对生成的论文进行客观评估。 用户界面：提供友好的用户界面，方便用户操作和定制化设置。 技术选型： 自然语言处理（NLP）：使用BERT、GPT等预训练模型，进行文献的精读和关键信息提取。 深度学习：采用Transformer架构，生成高质量的论文综述。 知识图谱：构建文献之间的引用关系，实现引用管理的自动化。 机器学习：训练AI评定角色，提供客观的论文评估。 云计算：基于云平台，提供高效的计算和存储资源，支持大规模文献处理。 通过以上技术选型，本方案能够高效、准确地生成论文综述，满足用户的多样化需求。

(1) 利用计算机视觉技术和图像处理算法来自动识别铝棒通过对铝棒的图像进行采集和分析，框选出视频或图像中所有的铝棒并进行准确计数。 (2) 基于微信小程序平台，为用户提供简单便利的接口，将用户上传的视频或图片进行实时的识别与计数。 引入智能化、自动化技术极大地提高铝棒识别和分类的效率，并减少错误和延误的风险。这将有助于提高制造和建筑行业的生产效率，并提供更可靠的产品质量保证。同时，自动化技术还能减轻人工操作的负担，释放人力资源，使其可以更好地应用于其他重要的工作领域。 在技术层面上，YOLOv8的引入需要对铝厂的生产流程、产品设计、制造工艺、设备配置等进行全面的重新规划及升级优化,将传统的分散式转变为集中式计数，将小规模扩展为大规模识别，从而提高生产效率和质量；引入物联网技术对传统重工型的产品重新规划，将传统的单一产品转变为智能化、可定制化的产品，可打包集销，从而提高产品的附加值。

 店铺搜索效果优化，包括粗排，精排，样本，特征优化，店铺内UCVR累计提升10%  券搜策略优化：对于高价item/个性化item进行提权，UV价值提升20%  垂搜流量调控：从0到1开发垂站等流量调控：包括EE/特定品置顶/穿插的策略