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机器学习/深度学习
基于深度学习的医学影像分析
基于深度学习中的卷积神经网络实现医学影像分割,并发表到Q1的SCI。在此部分中全权负责影像的分析及文章的撰写
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深度学习
机器学习/深度学习
基于CNN的图像识别处理
这是一个简单的图像识别处理,基于python的CIFAR10数据集进行多次训练,再通过输入图片来识别该图片的内容是属于CIFAR10训练集中的哪类图片。整个作品的代码均为我一人制作。使用了机器学习基础中的CNN卷积代码实现图像识别。实现了再在整体数据集上的正确率达65%
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深度学习
机器学习/深度学习
Python开发
python angular redis mysql nginx linux 作品分类(1-5个分类)(必填): 机器学习/深度学习 脚本编程语言 网络爬虫 日志分析和统计 项目构建 添加标签,按回车确认 HTML5开发相关文件管理器其他jQuery插件Chrome插件/扩展论坛系统BBS作业/任务调度网络爬虫日志分析和统计图形和图像工具Emoji 表情相关终端/远程登录搜索引擎项目构建REST/RESTful项目嵌入式操作系统
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python
机器学习/深度学习
知名的社交内容推荐类项目
知名的社交内容推荐类项目,搭建数据,内容平台等对外提供社交内容服务: 2.1 图像处理包括图像内容识别,分类,算法包括FM ,GBDT ,XGboost , CNN ,DNN,DSMM等等。 2.2.内容推荐包括数据采集,特征处理,数据建模,内容推荐等。算法包括LR,GBDT,CDF,Bert ,GRU,CNN,DNN等等。
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深度学习
机器学习/深度学习
知名的汽车资讯类项目
负责核心技术平台架构和技术预研,带领团队改造并完成内容数据平台和信息流分发平台,Feed流的智能化推荐、会员增值服务,车型库等基础技术平台建设和部署,支撑亿级用户高并发访问。
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java
服务框架/平台
P300脑电信号模式识别
现实中,有数百万人患有严重的身体残疾丧失了交流以及与环境互动的能力,然而其感觉和认知功能通常仍然完好无损。这为利用BCI技术以改善患者生活质量提供了可能。P300-Speller是基于EEG的BCI系统中最热门的应用之一。正被用来解析那些思维正常却行动不便的病人的真实意图和想法,P300-Speller允许用户使用图形用户界面(GUI)与环境进行通信,可以让患者在生活上更加独立,甚至在一定程度上恢复他们的社交生活。因此,研究P300脑机接口技术具有极高的实际应用价值。
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python
机器学习/深度学习
自动升级脚本
1、账号买卖的时候总是需要截图啥的,于是写了一个自动截图程序。可以一键自动截取账号内所有的需要的图片。 2、支持自动更换账号,截图保存上传服务端等等。 3、完美配合账号商家的账号状态同步。
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前端
易语言
ocr识别
项目主要目标为实现自动提取文字、英文、数字、表格,上传审核,检测是否出现违规用语或违规材料。团队进行数据收集,数据标注,模型搭建,模型训练,完成任务,最后实现自动提取审核的任务目标,并成功搭建在安卓端以及政府一体机。
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深度学习
机器学习/深度学习
智慧农业
物联网 土壤墒情监测 温湿度光照二氧化碳监测 水肥一体化智慧灌溉 APP远程电磁阀 无塔供水 APP远程打药 虫情监测、害虫图像识别、深度学习 全部自研
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java
物联网
人类染色体核型智能分析系统
人类染色体核型智能分析系统,是一款基于人工智能技术,对人类染色体中期图像进行自动分割、识别、计数,并自动生成核型图的遗传实验室辅助工具。 功能包括:图像管理、一键识别、导出核型图、手动编辑(笔刷、多边形、缩放、旋转、移动等)、配置管理。 达到的性能:分割准确率>90%,核型准确率>75%,GPU识别速度12张/分钟,CPU识别速度4张/分钟,支持GPU、CPU、XPU、NPU、TRT环境,支持Win、Linux操作系统。 目前已被多家医院遗传实验室采用。
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python
机器学习/深度学习
大模型工厂
大模型有较强的语义理解能力、常识推理能力,任务规划能力,但在面向特定领域时,存在以下挑战: 领域知识匮乏 • 领域应用的本质是复杂决策。通用大模型具备宽 广的知识底座,具有宽度有余但深度不足,无法 直接胜任复杂任务。 大模型的“幻觉”问题 • 没有依据的答案,通过简单类比得出错 误答案,在企业内,需要确保领域问题 的准确性。 数据和知识过时,难更新 • LLM的知识很容易过时,很难更新;难以保证数 据的完整性,容易形成错误回答,或者无法回答。 对于给定信息的“忠实度” • 在领域任务中,我们需要大模型遵循特定领域的规范、制 度、流程和知识进行回答。然而,如果没有进行适当的调 优,大模型往往会抛开给定的文档或信息,而倾向于利用 已习得的通用知识进行自由发挥。飘逸的创造发挥与忠实 的事实陈述是一对难以调和的矛盾。 不可解释 • 生成的答案是否有依据?为什么是A而不是B?
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需求分析
机器学习/深度学习
ghostnet算法实现
开源项目
1. 利用keras深度学习框架实现CVPR论文中ghostnet模型的搭建。 2. 实现该模型的训练和测试,方便大家复现原论文结果。
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深度学习
机器学习/深度学习
车辆图像识别
在采样过程中通过顶棚摄像头图像,识别出车辆的车厢位置及拉筋信息,为采样提供定位坐标,广泛应用于火电厂、冶金行业、焦化厂等。
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c#
计算机视觉库/人脸识别
基于深度学习的图像增强
为了达到对低照度和高曝光图像的增强的目的,分别使用主观评价指标和客观评价指标对算法进行评价。基于pytorch设计网络结构输出参数对图像进行简单变换,网络使用VGG16的卷积结构并增加残差连接,使用输出层预测变换参数,设计了五种损失函数进行惩罚训练。并设计UI交互界面对比不同算法的实时增强情况。
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ui
机器学习/深度学习
一次性餐盒异物检测
这个项目与奶粉罐那个相似,属于不同的应用场景。 不同在于,图片的获取方式不同,处理方式不同,以及结果处理方式不同。 项目难点:餐盒需要segment,来确保异物在餐盒之上,而不是周围环境
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深度学习
机器学习/深度学习
大华视频会议终端设备,视频会议系统
大华视频会议终端设备,视频会议系统 个人负责终端ROM定制开发,底层驱动到中间层,系统有Android版本,也有Linux版本,会议白板,音频定制开发等
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android
机器学习/深度学习
AI智能客服项目
某企业AI智能客服项目旨在利用人工智能技术,为企业打造一个高效、智能的客户服务系统。该项目通过模拟人类客服的对话方式,与用户进行实时交流,解答用户的问题、提供帮助和建议,从而提升企业服务效率、降低运营成本,并增强用户的满意度和忠诚度。 一、模块组成 智能问答模块:基于自然语言处理、深度学习等技术,对用户的问题进行识别、分析和回答。该模块能够准确理解用户意图,提供精准的答案和解决方案。 用户交互模块:负责与用户进行实时对话,包括语音、文本等多种形式的交互。该模块通过语音识别、语音合成等技术,实现与用户的语音交互;同时,也支持文本输入和输出,方便用户进行文字交流。 知识库管理模块:存储和管理企业的各类知识、常见问题及解决方案。该模块支持知识的动态更新和维护,确保智能客服系统能够随时提供最新、最准确的信息。 数据分析模块:对用户行为、问题类型、服务效果等数据进行收集和分析,为企业提供有价值的业务洞察和改进建议。 二、使用到的技术 自然语言处理技术:用于将用户的语言转化为机器可理解的形式,从而能够准确理解用户的需求和问题。通过分词、词性标注、句法分析等处理,提取出用户问题中的关键
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java
人工智能
基于yolov5的人脸目标检测
负责(基于python语言,torch框架,开源yolov5的目标检测项目,标记图片数据来源—robotflow) 其他(非本人)(包装为安卓测试应用)
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深度学习
机器学习/深度学习
时间序列分析
1、主要实现长时间序列的预测任务 2、使用技术有时间序列分解,深度学习卷积神经网络,Transformer。 3、难点是如何捕捉长时间序列的前后相关性,然后达到很好的预测效果。
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深度学习
机器学习/深度学习
基于神经网络的智能生物样本库样本存取频率预测软件
使用神经网络(LSTM)对样本存取频率进行预测,预测出未来哪些样本的存取频率高,并将其存放在离机械臂近的地方。 算法:长短期记忆网络(LSTM) 使用Pyside2来开发界面,使用Python语言编写 采用mysql数据库
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python
机器学习/深度学习
当前共492个项目
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