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机器深度学习
机器学习,深度学习是人工智能的核心分支,致力于让计算机系统通过数据驱动的方式自动学习和改进性能,而无需显式编程。其核心是从数据中识别模式或规律,构建数学模型,使计算机能完成预测、分类、聚类等任务。主要类型包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域,正重塑各行各业,是当前AI爆发的核心技术之一。
Deer Agent
产品系统
项目功能包含日常AI对话。高精度的文档解析答案获取。跨文档的答案收集。自动生成PPTword文档。生成的PPT和word文档都是完整可编辑的,并不是图片或者svg。同时支持PPT和word文档等office格式直接翻译。同时内嵌了excel的智能助手。
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Nginx
人工智能
验证码自动识别
产品系统
本项目包含四大核心功能模块:图像预处理模块、字符分割模块、CNN识别模块和系统测试模块。图像预处理负责对验证码图片进行灰度化、二值化、去噪和形态学操作,提升图像质量;字符分割采用投影法与连通域分析相结合的方式,将四位验证码切割为单个字符;CNN识别模块基于PyTorch搭建卷积神经网络,通过多层卷积
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Python
机器深度学习
AEGIS V6.0 QUAD七层Web防护与攻防态势感知系统
产品系统
1.七层纵深防御引擎:按请求生命周期依次执行——早期拒绝(方法/UA/路径特征过滤)→扫描器指纹识别(24+签名库)→蜜罐欺骗(6种虚假响应类型)→IP速率限制→CSRF防护→路径归一化与混淆检测(5条启发式规则)→反向代理转发→响应安全头注入。2.蜜罐反制系统:6+种虚假服务响应(dotenv泄露
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HTTP
网络安全
企业云巡AiAgent(自然语言转sql)
产品系统
Vibe Coding
自然语言Text2SQL全链路能力:基于LangChain+Qwen-turbo构建AIAgent,输入养护业务自然语言,自动解析意图、检索库表结构、生成合规查询SQL并执行,输出结构化病害统计数据;RAG知识库与自进化学习:集成Chroma向量数据库搭建市政养护知识库,结合Few-shot示例提升
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Python
人工智能
母婴电商用户留存分析与流失预测系统( retention-analytics)
产品系统
Vibe Coding
1.数据探索与清洗模块:支持对阿里天池母婴数据集进行自动化读取,提供缺失值处理、异常值检测及用户画像特征提取功能。2.流失预测模型引擎:内置XGBoost/LightGBM等机器学习算法,自动训练模型并输出用户流失概率评分,准确识别潜在流失客户。3.SHAP模型解释器:集成SHAP值分析,量化各特征
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Python
机器深度学习
3D数字资产智能检索与分发平台
产品系统
一、用户端(主页+桌面客户端)1.账号体系:邮箱注册与登录,验证码发送与校验,找回密码功能“记住我”功能,支持长Token自动登录2.智能检索:支持模型库与贴图库之间的切换检索,关键词搜索,支持按资源ID和名称进行查找,以图搜图,支持上传图片、拖拽图片或使用Ctrl+V粘贴图片进行搜索3.资源预览:
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Python
开发工具
基于LSTM的多维时序预测系统
开源项目
1.数据采集模块:从Open-MeteoAPI拉取某城市15年的的逐日气象数据模型训练模块:杂交LSTM架构:共享Encoder(lstm1→lstm2),温度走自回归decoder,湿度/风速/降水走直接多步输出Web可视化面板:前端展示模型评估,未来天气预测,历史数据分析和AI聊天助手页面2.预
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Python
机器深度学习
基于随机森林的二手房房价回归预测研究
产品系统
主要模块:1.数据预处理模块:缺失值众数填充、IQR异常值剔除、分类特征编码、数据标准化2.探索性可视化模块:房价分布直方图、面积-房价散点图、箱线图异常检测、房型均价对比柱状图3.多模型预测模块:线性回归基准模型、随机森林集成模型、XGBoost梯度提升模型4.模型评估模块:MAE/MSE/R²三
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Spark
机器深度学习
AOI屏幕检测
产品系统
负责AOI视觉检测软件整体开发,主要功能包括:*工业相机采集控制及多相机同步拍照;*HALCON视觉算法实现模板定位、尺寸测量及外观缺陷检测;*支持点缺陷、线缺陷、异物、脏污、胶路、Mura等检测;*多配方管理及参数在线切换;*检测结果实时显示、缺陷标注及图片存储;*历史记录查询、统计分析及报表导出
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C#
工业互联网
基于强化学习的机械臂
产品系统
项目包含视觉目标检测模块、3D目标定位模块、机械臂运动控制模块、柔性夹爪驱动模块、人机交互监控模块五大核心模块。系统通过工业相机采集传送带上小龙虾图像,AI模型完成小龙虾检测与姿态识别,解算出小龙虾三维抓取坐标;机械臂接收坐标指令规划运动轨迹,控制柔性夹爪自适应完成抓取、投放动作;配套上位机界面实现
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Python
机器深度学习
yolo图片识别
产品系统
该项目和主要是一个基座平台,可对外对接其他平台做各种功能,功能如下1、目标识别2、物品盘点3、区域告警4、实时流媒体每一个项目都需要单独的图片集和进行训练,方便后续项目中进行项目推理,提高准确率,目前已在多个项目中使用,猪子盘点,外来物闯入,姿势识别等
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Python
机器深度学习
车联网网络攻击异常检测模型
产品系统
Vibe Coding
代表项目:车联网攻击检测深度学习模型(SAE-BiLSTM-改进Transformer)•基于PLEXE构建V2V车联网仿真场景,设计并注入多类网络攻击,生成多维时序数据•使用MySQL存储数据,完成数据预处理与特征工程,构建模型训练数据集•提出SAE+BiLSTM+改进Transformer融合模
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Python
人工智能
万象 AI 智能体构建引擎
产品系统
项目包含七大核心功能模块:1.多模态交互模块,支持文本、图片、音视频混合输入识别与问答;2.自然语言处理模块,实现意图识别、文本摘要、语义抽取、对话管理;3.代码生成模块,支持多语言代码编写、调试、重构、项目批量生成;4.长文本理解模块,支持十万字级文档解析、知识库检索、长内容总结对比;5.数学推理
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Java
人工智能
骨龄预测系统
产品系统
1.骨龄智能预测系统基于RUS-CHN图谱与深度学习算法的骨龄自动评估,支持批量影像处理,提供精准的骨发育成熟度评级与生长发育趋势分析。2.生长发育身高分析整合多源生长数据,建立动态身高追踪模型,生成个性化的生长曲线预测,辅助评估儿童营养状况与遗传身高潜力。3.数据管理系统构建安全高效的临床数据管理
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Python
人工智能
RoadMC
开源项目
RoadMC的功能主要包括三部分:一是合成点云数据生成,基于路面统计先验和病害几何模型,模拟裂缝、坑槽等11类病害并生成带逐点标签的LiDAR场景;二是点云分割模型,提供Swin3D与PointMamba骨干网络,结合mHC通道混合和GAN风格变换进行病害识别;三是训练与评估工具链,支持二分类预训练
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Python
科学研究
智慧农贸系统
产品系统
本智慧农贸电子秤识别系统基于深度学习YOLO算法开发,主要实现农贸市场摊位电子秤设备合规性智能检测功能。系统依托现场监控视频图像,自动识别摊位中是否摆放官方合规溯源电子秤,可精准区分合规溯源秤与普通非标秤、违规改装秤,有效解决人工巡查识别慢、判别难、漏检率高的问题。系统具备实时检测、智能分析、自动判
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Torch
人工智能
智慧监控系统
产品系统
核心功能:区域统计(update_zone_count): 为每个摄像头的每个区域(zone)维护时间序列统计,记录每帧的人数/物品数、检测明细(detections)、动作(actions),仅保留最近10秒数据。规则评估(evaluate_rules): 评估摄像头下所有启用的规则,支持三种规则
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Python
人工智能
AI Model Deployment Project
开源项目
在OrangePiZero3W上实现从模型训练到NPU部署的全流程嵌入式AI视觉系统。-完成YOLOv5sINT8量化,模型体积压缩75%,单帧推理50ms(15fps)-设计双线程架构(采集+推理),ROS话题通信实现视觉与运动控制解耦-可选配Web远程监控界面
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EmbeddedSystem
物联网
工业自动控制
产品系统
本锅炉工业智能控制系统算法分为五大核心功能模块,整体围绕锅炉全流程闭环优化调控设计:实时数据预处理模块:对接浙大中控ECS300DCS系统,完成炉膛温度、烟气NOx、风量、给煤量、汽包压力等多源时序数据清洗、异常值剔除、缺失数据补全、特征归一化,为算法模型提供高质量输入数据集;LSTM-BP混合预测
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C++
人工智能
基于Bert-LSTM-LDA模型的舆情分析系统
产品系统
系统提供一站式微博舆情监测与可视化服务。用户可实时查看热点话题的情感极性分布、互动量预测走势、地区舆情热力图及主题词云,支持多维度榜单筛选与文章详情下钻分析。后端基于SpringBoot与大数据组件,前端采用Vue3结合ECharts和Three.js构建3D数据大屏,实现毫秒级检索与动态交互,帮助
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0
Java
企业服务
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