深度学习

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

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。

本方案旨在解决目标检测和视频帧的多目标检测，该任务应用于后续的多目标跟踪和分割等任务。可根据用户需求更换数据集，不仅限于人。本方案使用深度学习框架，相比于传统算法，精度更高，本方案无需训练即可使用。

该项目面向农业行业，识别农业病虫害； 该项目包含如下模块： 1、数据处理模块，包括图片裁剪、增强、灰度处理等； 2、目标检测模块，检测图片中是否存在病虫害，识别病虫害的种类和位置； 3、可视化模块，对模型预测结果进行可视化； 4、API模块，访问API识别图片 该项目基于YOLO系列模型为框架，进行模型微调，满足特定图片和区域的识别

针对国外的一款小游戏，开发类似产品，满足少儿游戏需求及实现亲子陪伴，同时在玩游戏时可以学习一些知识。学生用马克笔在图纸上画出各种颜色物体，以红黄蓝绿为主要功能颜色，并能从相机选择照片上传，可实现障碍跑酷、接水果、飞机大战、翻牌对对碰等小游戏。该项目主要功能点包括：颜色识别分 割、通用分割、相似性图片检测、文字识别及语音识别等，丰富小学生生活同时，并其实现相应的教育价值。

算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。

1、为了提供优质的乘车体验和便捷的购物服务，在用户的打车过程中，座舱内配备了无人售货服务，供应各类商品如饮料、小食品及广告商提供的化妆品小样等。该服务包括两项主要功能：一是识别乘客从售货机中取出的商品；二是识别司机补充的商品。通过精准识别商品的拿取和补充动作，系统将相关信息反馈给后台，以便支持自动支付流程； 2、实现目标跟踪，动态跟踪识别返回最终的识别结果，召回率0.96； 3、进行数据增强，包括亮度、对比度、翻转、剪切等，训练优化检测模型，优化损失函数，缓解遮挡问题及类别不均衡； 4、FastAPI接口服务、Docker封装私有化部署、Tensorrt推理加速；

1. 软件面向的行业和业务场景 该项目是基于强化学习的自我博弈模型，主要面向人工智能（AI）和机器学习领域，特别是在棋类游戏和智能对弈的应用场景。其核心目标是训练一个能够与人类对弈并不断优化策略的 AI 玩家。通过强化学习与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，这个软件可以应用于任何需要决策优化和策略训练的领域，如自动驾驶、金融预测、机器人控制等。 业务场景包括： 人工智能竞技游戏：用于训练 AI 玩家，模拟自我博弈，提升 AI 策略。 游戏开发与优化：游戏公司可以用该技术提升 NPC（非玩家角色）智能，增强游戏体验。 教育与研究：为机器学习和强化学习的研究者提供实用工具，帮助学习和理解深度强化学习的应用。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能 该项目包括以下主要功能模块： Board（棋盘信息模块）：该模块存储并管理棋盘的信息，定义了棋局的状态和每个玩家的操作。 MCTS（蒙特卡洛树搜索模块）：用于构建决策树，通过模拟多次博弈来选择最优的落子策略。其核心思想是利用树状结构进行搜索，并根据模拟结果做出决策。 Residual Neural Network（残差神经网络模块）：该模块用于训练 AI 玩家，通过深度神经网络辅助预测最佳的落子位置。网络结构采用残差神经网络（ResNet），以提高训练效果和预测准确性。 AI Player（AI 玩家模块）：将蒙特卡洛树搜索与神经网络结合，构建出一个能够自我学习和对弈的智能 AI 玩家。 Game（游戏过程模块）：该模块定义了自我博弈和人类对战的流程，确保系统能够支持多种游戏模式，包括 AI 自我对弈和与人类对弈。 MetaZeta（主程序和 GUI 模块）：该模块整合了所有功能模块，并提供图形用户界面（GUI）进行操作。用户可以通过界面启动自我对弈或与 AI 对战的模式。 具体功能包括： AI 自我对弈：用户点击“AI 自我对弈”按钮，系统将启动 AI 玩家进行自我博弈，训练其棋局策略。 与 AI 对战：用户可以与训练好的 AI 玩家进行对弈，测试 AI 的下棋水平。 3. 项目的技术选型和架构特点 该项目采用了以下技术选型： 操作系统：Ubuntu 18.04.6 LTS。 深度学习框架：TensorFlow GPU 2.6.2，用于加速深度学习模型的训练和推理。 编程语言：Python，用于开发所有功能模块，具有良好的扩展性和兼容性。 项目的架构特点： 模块化架构：整个项目由多个独立的模块组成，包括棋盘信息管理、蒙特卡洛树搜索、残差神经网络、AI 玩家、游戏过程控制等。各模块通过接口进行交互，保证了系统的灵活性和可扩展性。 强化学习与 MCTS 结合：通过强化学习算法（自我博弈）与蒙特卡洛树搜索相结合，AI 玩家可以从对弈中不断学习和优化策略，从而提高游戏水平。 GUI 界面：项目提供了图形化界面，方便用户启动不同的模式（自我对弈或与 AI 对战）。用户通过简洁的界面与 AI 进行交互，增加了使用的友好性。

对于售货店的商品进行编号，并将信息录入数据库，程序通过视觉识别是哪些商品，获得对应编号价格等信息.采用改良的yolo算法，运行速度快，效果准确，在多商品的情况下也能良好地检测。在有误导物存在，或遮拦的情况下也能较为准确的检测。源代码内存较小，利于部署。

开发了一种深度学习模型，用于识别和分类人类的日常活动。同时，我们引入了一种新颖的音频隐私保护技术，该技术专门设计用于从高分辨率音频中提取非语音信息，并结合了惯性传感器数据。为了训练和测试我们的模型，我们构建了一个数据集，包含了多名参与者使用定制硬件设备进行的不同日常活动。我们详细阐述了数据的收集和预处理流程，并提出了一种创新的混合注意力机制的人类活动识别（HAR）方法。

可见光谱学和近红外漫反射光谱学（Vis-NIR）有助于快速和无破坏性的估算各种土壤特性，建立一种基于这种方法的估计模型有助于节省测量土壤氮元素含量所需的资源。本文中我设计了一种组合卷积神经网络（CNN）和Transformer网络两种模型的联合模型来预测土壤中氮元素含量，称为CNN-Transformer联合模型。它结合了CNN从数据中提取局部和抽象特征的能力，以及Transformer网络学习序列特征的各种依赖性的优势。本文中我通过区间随机蛙跳算法和斯皮尔曼相关系数法对选取特征光谱，然后在不同输入的情况下对比本文设计的联合模型、偏最小二乘模型、单独CNN和单独Transformer的预测精度并对它们的泛化能力进行测试。最后使用贝叶斯自动优化超参数模型对效果较差的联合模型的超参数进行调优来提高其预测能力。

该项目基于pyTorch的深度学习API实现的一个U-Net的图像分割的深度学习框架。目前用于项目：穿越机的自主导航，作为其中的感知部分。获取穿越赛道门的像素坐标，从而进一步做位姿估计用于下一步的路径规划。该项目下一步使用MPC和DRL结合实现的路径规划方案。

1.面向行业和所解决问题 行业：面向安防场景，移动端检测场景，自动驾驶场景，门禁轧机，工厂生成线等。 解决问题：目标物体检测和跟踪，目标物体识别，人脸识别，缺陷检测等 2.功能模块和作用 图像处理：图像去噪，去畸变，梯形矫正 检测，分割：使用yolov8模型进行目标物体的检测和分割 识别：使用深度学习模型提取特征并与预存库进行对比识别 3.所选技术和原因 数字图像处理技术：处理各类相机在各类场景下拍摄到的画面，消除由于畸变，噪声等造成的干扰 深度学习技术：使用深度学习模型对特定目标进行训练，保证在个各个复杂常见中能有稳定地检测到，分割出目标物 在移动终端部署：使用各类基于硬件边缘计算厂商的推理框架进行部署（nvidia的TernserRt，rockchip的rknn，海思的nnie等）

（1）提出了一种基于循环网络框架下的多目标追踪方法（RN-MOT），为解决基于城市交通场景下多目标跟踪算法的精确度较差问题提供了一种新的思路；（2）提出了一种集成学习结合压缩算法的框架，在损失极少精确性的前提下极大地提升了RN-MOT算法的检测及追踪速度；（3）测试了包含目标遮挡、镜头移动、目标较多等挑战场景下的视频序列以验证和优化RN-MOT算法；

该系统主要分为以下几个模块： 1、用户注册/登录 2、基于深度学习的新闻评论情感预测（3分类） 3、数据集信息与模型的详情信息可视化 4、模型训练的可视化（包含MLP、RNN、LSTM、GRU神经网络模型） 5、用户登出 技术栈： 1、模型训练框架 Pytorch 2、前后端框架：Django 3、用户信息存储：Mysql

首先，我通过网络爬虫技术，从互联网上收集了超过30G的中药图片，并进行了预处理和清洗。然后，我使用深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch，搭建了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型。这些模型可以对中药图片进行特征提取和分类，以实现对不同种类中药的自动识别和分类。 在搭建深度学习模型的过程中，我需要进行大量的数据处理、特征提取、模型优化和调试等工作，以保证模型的准确性和稳定性。同时，我也需要了解中药的分类和特征，以便更好地设计和优化深度学习模型，提高其识别和分类的准确性。 爬取资料已上传，卷积模型不便上传。