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

?智能监控三区域监控:支持同时监控3个屏幕区域（Boss血量、技能读条、技能喊话）实时OCR识别:使用PaddleOCR进行高精度中文文本识别规则匹配:支持自定义监控规则，精确匹配关键文本?语音播报EdgeTTS:使用微软EdgeTTS引擎，支持多种中文语音智能缓存:自动生成和缓存音频文件，提高响应

本方案主要研究激活函数在人脸识别模型的搭建与训练过程中所产生的影响，具体分析不同激活函数对模型训练时间和准确率的作用。我们将从以下几个方面进行详细探讨：首先，使用不同的非线性函数进行模型搭建，比较其在训练过程中的表现差异；其次，针对饱和函数和非饱和函数进行分类研究，分析这两类函数在模型训练中的优势和不足。通过这些研究，我们期望能找到一种能够在保证准确率的前提下，缩短训练时间的激活函数，从而优化人脸识别模型的性能。

安防或者工业领域或商用考情打卡，人脸检测算法。 人脸检测工程项目旨在开发一套高效精准的人脸识别系统，基于OpenCV、eigenface实现实时人脸定位与特征分析。系统支持图像、视频流及摄像头输入，可适应复杂光照、多角度及遮挡场景，检测准确率达98%以上。通过优化代码，确保在嵌入式设备与服务器端的高效运行。项目集成数据增强、模型训练及可视化界面开发，应用于安防监控、人脸考勤、智能门禁等领域，提供API接口便于二次开发，满足工业级部署需求。

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。

1.行业与业务场景(25%) 数字艺术创作工具 面向教育/设计领域，提供将文字或图像转换为Excel艺术画的创作方案，适用于: 教学场景:Excel格式操作教学、像素艺术编程案例 数字艺术:低成本像素画创作(需打印场景) 企业应用:LOGO快速原型制作、会议桌签生成 2.功能模块与用户价值(50%) 核心功能实现分为四大模块: 交亘系统: 通过多级弹窗引导用户完成模式选择(文字/图片)0 动态字体选择器支持主流中文字体切换(黑体/楷体/宋体/微软雅黑)o实时输入校验确保表格尺寸符合规范(正整数值检测)。文字渲染引擎: 动态字体适配算法自动计算最佳字号，确保不同字数内容完整显示0 文字居中排版与灰度反相处理，生成高对比度文字轮廓 支持跨平台字体路径自动探测，解决系统差异导致的字体丢失问题0 图像处理管线: 智能图像缩放采用LANCZOS算法保留细节特征0 。双阶段灰度处理:先反相增强轮廓，后二值化简化像素结构 坐标系翻转映射，匹配Excel行列编号规则0 Excel生成器 单元格样式批处理技术实现毫秒级染色(每秒处理500+单元格)0智能坐标系统自动标注"列-行"标识(如3-15表示第3列第15行)预设打印优化参数(4.3字符列宽/19.2磅行高)，生成即用型文件 3.技术选型与架构特点(25%) 混合分层架构设计: 前端层:基于Tkinter构建轻量化GUI，通过对话框控件实现零学习成本操作. 。逻辑层: 。字体适配模块采用二分法搜索算法动态计算字号 。图像处理模块实现灰度转换一智能缩放一像素映射三级流水线 输出层:利用Openpyxl的批量操作API，避免逐单元格修改的性能瓶颈关键技术特性: ·双阈值颜色映射机制:通过85/170两个灰度阈值划分红/黄/白三色区域，平衡视觉效果与Excel色彩限制 动态资源加载:多级字体路径探测策略(Windows→macOS→Linux)保障跨平台字体可用性 工程化设计: 。集中式颜色配置(COLOR CONFIG)与字体路径映射(FONT MAP) 异常处理链覆盖文件权限、图像加载、子进程调用等关键环节。 安全文件名生成机制(正则过滤非法字符+长度限制)

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

OpenPower联合储能国家研究院，基于欧盟新电池法规（EU Battery Regulation 2023/1542），共同开发电池产品碳足迹精算系统。该系统专为出海电池企业打造，帮助企业精准计算并追踪电池全生命周期的碳足迹，确保符合欧盟法规的碳足迹申报和合规认证要求，加速产品进入欧盟市场。 随着全球对可持续发展和碳中和的要求不断提升，电池产业链面临前所未有的合规挑战。欧盟法规明确要求电池制造商提交碳足迹报告，并在未来几年内逐步实施碳足迹分级，高碳足迹产品可能面临市场准入限制。本系统通过精准计算、可信存证、智能溯源，助力企业合规应对，提升全球市场竞争力。