人工智能

•背景:海信商显会议机预置应用,主要用于会议场景的语音识别和同步翻译,基于讯飞在线服务开发 •负责分工: 1.前期项目预研 2.需求 设计 测试评审 3.核心语音识别模块 4.UI 展示 持续化存储模块 5.历史记录回放模块 •关键技术: 1.讯飞在线 api 基于 websocket 2.rxjava 线程调度 3.海信网盘服务分享
870APP
使用uniapp+vue2+uview+echart+maps开发,继承旅游攻略,生成自驾游路线,美食,酒店,商家一体的app,搭载chartgpt只能客服聊天模块
460人工智能
利用AI视觉识别技术,进行人员违规行为识别,可识别离岗、睡岗、打架、倒地、求救等行为。行为识别使用卷积神经网络对样本进行学习,对接入视频进行推理识别。
410C++
面向设备提供厂商独立负责设备研发,可快速理解文档关于设备通讯结构。门禁考勤系统、图书馆管理系统、应用数据存储卡(如IC卡、ID卡、CPU卡)等应用系统的软件开发
360人工智能
1、利用webpack、vue-cli配置项目环境,配置第三方匹配规则 2、使用原型图,搭建页面,进行页面的基本布局、用less对css进行预处理; 3、配置入口文件,利用vue-router插件实现动态路由匹配 5、对各个功能进行组件化开发,使用element-ui组件库进行页面布局 6、使用vue-axios请求接口数据并使用axios拦截器进行数据处理,通过插值语法渲染到页面
330人工智能
1,项目模块为AI机器人直播管理,商品管理等等 2,运用electron+vue3+element搭建项目框架 3,项目为自己独立开发,迭代,维护
240人工智能
资源分配及状态管理。主要用于管理设备、工具、人员、物料、能耗以及其他生产资源,满足生产计划和调度的要求,提供资源使用情况的历史记录和实时状态信息,保证生产正常进行。 工序详细调度。基于资源能有限原则,根据生产工序的优先级、属性、特征等,采用交错、重叠和并行等方式确定设备开停、物料供应以及其他辅助作业时间,实现最优的生产作业顺序,最大限度减少生产过程中的准备与等待时间,提高生产效率。 生产单元分配。以订单、工单、批量和作业等形式管理生产单元间的工艺流与业务流。可提供车间生产计划的优化,如基于缓冲机制的在制品数量管理等。同时,在发生生产异常时,能够提供相应的生产调度信息,并驱动相关资源进行响应。 生产过程管理。通过系统监控生产全过程,采集并及时反馈生产异常,提供相应的决策支持。通过实时跟踪生产作业流程,及时发现生产过程中的各种异常,并进行相应的异常报警与处理作业。 人力资源管理。针对不同生产岗位,实时采集作业岗位的人员作业状态,进行工时统计与分析
290人工智能
一、STM32F103集成蓝牙串口模块HC05项目设计说明 该项目采用最小化设计原则,以最小化的方式开发出的源码可以让用户很轻松地学习,并可以再源码项目上轻松进行二次开发。 该项目源码没有一行多余代码,每一行代码经过认真处理,代码注释详细,代码可读性非常高。 该项目源码配有硬件接线图,能够快速将代码运行起来。同时可以加深对STM32的串口开发知识的理解,了解如何收发文本数据包。 二、HC05蓝牙串口模块测试说明 AT模式 进入AT模式的方法:先按住HC05蓝牙模块上的按键,再给蓝牙模块通电。蓝牙模块上面的LED进入慢闪模式(约1秒钟闪烁一次),即可进行AT命令测试。 AT模式波特率为38400,8个数据位,1个停止位,无校验。 每条指令输入完成后,必须按一下回车键再发送! 正常通讯模式 进入正常通讯模式的方法:直接给蓝牙模块通电,无需按住HC05蓝牙模块上面的按键。 正常通信时波特率为9600。 三、相关资料和技术支持 【HC05蓝牙串口模块测试实验】 https://www.bilibili.com/video/BV1xD4y1t7xf/?share_source=copy_we
690IT
文本处理项目主要对文本数据进行文本分类、实体识别、实体关系提取、事件提取最终达到对文档数据结构化后进行数据分析的目的,文本处理项目分为应用和引擎两部分。 应用主要包含系统支撑功能(用户、权限、角色)和文本全文检索、图检索以及其他业务功能。 引擎主要包括预处理接口、Redis、推理引擎三部分,预处理接口采用python flask实现,负责文本处理请求预处理、生成文本分析任务等功能; Redis负责协调文本分析服务同步、异步通讯协调和数据缓存;推理引擎采用c++多线程实现文本分析任务模型推理。
310webapp
应用于大型汽车类工厂的产线信息类升级系统。 主要包括三个方向: 1 硬件传感器。 包括工业摄像头、安装点位设计、灯光控制系统,光耦、温差传感器等集成和统一设计。 2 链路传输。在10km工厂内部布设5g系统和组网设计,来进行高流量的数据传输 3 管理系统开发。 基于数据源,进行成套管理系统设计开发。对接工厂原有多个系统。
370智能化升级
此项目前后端以及后台管理系统由我独立开发完成。 实现发送短信登录(对接阿里云短信),实现文案创作功能(chatgpt),实现图片绘制功能(对接sd),充值功能(微信扫码支付), 对接chatgpt以及流式输出,对接sd实现图片绘制,此项目后端是自己写的node接口,前端vue。
400人工智能
这是一款自动砌墙工具, 使用qt绘制墙面信息,规划路径 与运动控制器通讯完成砌筑功能 使用mqtt进行远程监视与控制
510人工智能
1、社区功能:发帖、看帖、发帖打卡、关注、私信、点赞、评论等 2、匹配聊天:用户按照一定规则匹配成功后开启聊天 3、大语言模型问答:回答用户的咨询 4、作品由团队开发
390人工智能
软件主要包括视觉算法模块、人机交互局模块、通信模块,软件主要功能是实现换向器表面缺陷的视觉检测 本人主要负责上位机软件开发和部分视觉检测算法的开发和部署 主要难点:视觉算法调试
490MFC
使用PaddlePaddle来进行图像超分辨率(Image Super-Resolution)是一个强大的工具,PaddlePaddle是一个流行的深度学习框架,适用于各种计算机视觉任务,包括图像超分辨率。以下是一些关于如何使用PaddlePaddle进行图像超分辨率的扩展信息: 1. **数据准备**:首先,你需要准备用于图像超分辨率的训练数据集。这些数据应包括低分辨率图像和对应的高分辨率图像。你可以使用公开可用的数据集,也可以创建自己的数据集。确保数据集的质量和多样性对于训练有效的超分辨率模型非常重要。 2. **选择合适的模型**:PaddlePaddle提供了各种深度学习模型,可以用于图像超分辨率任务。常用的模型包括SRCNN、ESPCN、VDSR、SRGAN等。根据任务需求和计算资源选择适当的模型。 3. **训练超分辨率模型**:使用PaddlePaddle来训练你选择的模型。确保合适的超分辨率损失函数(如均方误差或感知损失)和数据增强技术,以提高模型的性能。训练期间要监控损失和性能指标,以便进行调整和优化。 4. **模型微调**:你还可以使用预训练的模型来加速训
550人工智能
主要盈利模式为精准广告投放,响应旅馆,娱乐场所,散油等系统的人脸识别服务, 产品特点有全自动化、高可靠性、低运维消耗等特点。 独立开发 Android端,java 语言 网络框架:okhttp+retrofit 异步处理:rxjava 数据库:sqlite+dbflow 微服务:nanohttpd 人脸识别:虹软人脸识别 文件存储:阿里 oss 技术点:页面切换、广告联动、监播记录、相机调用适配,后台服务自动化 业绩:运行在定制 Android 设备(6.0原生系统,rk3288平台方案),已安装一万多台(长沙规模以上旅馆覆盖),日在线5000以上,日广告播放量千万以上
650人工智能
当使用不同的生成对抗网络(GANs)来训练并生成不同的人脸时,你可以获得各种各样的人脸样式、特征和风格。这有助于生成多样化的人脸图像,适用于不同的应用,例如计算机图形、人工智能研究和数字媒体。 以下是一些不同的GANs和它们可能产生的人脸样式: 1. **DCGAN(Deep Convolutional GAN)**:DCGAN是GAN的一种经典变体,通常用于生成高分辨率的人脸图像。它可以产生相对真实的人脸图像,具有细节和纹理。 2. **StyleGAN(Style Generative Adversarial Networks)**:StyleGAN是一种在生成图像时强调风格和变化的GAN。它能够生成非常多样化的人脸,包括不同的发型、表情和特征。 3. **CycleGAN**:CycleGAN是一种用于图像翻译的GAN,可以将一个域中的图像翻译成另一个域。你可以使用CycleGAN生成不同国家或文化的人脸。 4. **Progressive GAN**:Progressive GAN采用渐进式训练方法,逐渐增加生成图像的分辨率。它可以生成非常高分辨率的人脸图像,展现更多
440人工智能
工业生产线上通过软硬结合的设计,引入人工智能系统, 对产线上产品的缺陷进行识别和统计。 主要包括: 1 硬件点位的设计和安装,其中包括前置工业摄像头和传统cctv摄像头的结合。前置AIBox和运算主机的设计和软件开发 2 对应前置主机中,算法部分的开发。设计主要CNN神经网络的研发,数据的采集清洗训练,加速部署等。 3 管理平台软件的设计和开发,对接原有业务系统。增加可配置的接口对识别方式、识别目标、识别点位等进行动态配置 4 开发对接小程序和App,方便对应使用者进行实时查看和对危险的监控。
400两化融合
390微信小程序
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