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。

基于 LightGBM 的短视频用户活跃度分析与预测系统产品系统

系统包含五个模块：①数据导入与清洗：导入用户行为数据，完成缺失值填充、异常值剔除与字段标准化；②特征工程：构建「基础属性—行为时序—内容偏好—用户分层」四维特征，并用滑动窗口提取多周期时序特征；③用户分层：用K-Means对用户聚类，输出分层结果；④活跃度预测：用LightGBM训练与批量预测，输出

150Python机器深度学习

创研智链产品系统Vibe Coding

创研智链提供赛事发现与规则核验、参赛目标管理、项目材料解析与版本管理、证据型智能评审、教师复核、学生整改与增量复检、实时语音模拟答辩、AI数字导师、答辩薄弱项闭环、成果预检与最终交付等功能。系统以正式赛事规则、项目版本和真实材料证据为基础，通过多角色权限、审计记录和不可变版本机制，保证不同赛事目标下

220Java人工智能

KAHM-Net: knowledge-anchored hypergraph learning f产品系统

数据处理，知识引导，超图神经网络，亚型分类，Multi-OmicsResidualEncoding(MORE)producesview-specificrepresenta-tionsandalocalstate;Cross-OmicsPathwayActivity(COPA)usestheenco

310Python机器深度学习

YOLO-series产品系统Vibe Coding

处理原始图像标注，完成数据集清洗与样本筛选，校验并修正TOMIE自带的原始标签，结合数据增强划分训练集与验证集；对YOLOv5、YOLOv8开展训练、微调与超参调试，针对仓储环境里实体遮挡、物体部分出界等问题调整训练方案，支持图片、视频的目标推理，输出检测框、类别及置信度，统计mAP、精确率、召回率

410Torch人工智能

低照度图像增强算法产品系统

1.图像预处理：读入低照度图像，做归一化和颜色空间转换。2.亮度与对比度恢复：自适应提升暗区亮度，同时避免高光过曝。3.噪声感知增强：估计图像噪声水平并加权，在提亮的同时抑制噪声放大。4.细节与色彩保持：保留纹理边缘，减少色偏。5.性能评估：支持PSNR、SSIM等指标批量测试，以及增强前后对比可视

360Python人工智能

古币版面对比工具产品系统Vibe Coding

样本库管理按「品类→版别」建库；导入标准样图后自动识别币缘、归一化；框选ROI可比对单个字，并可标记判别点（★）与细节笔画（◆）；一个版别可挂多张模板适应不同锈蚀程度批量识别比对导入本地图片（可多选），与目标品类下全部版别逐一比对，输出相似度排名+是否命中可解释结果列出该品类全部版式的得分明细

480Python机器深度学习

端到端文本生成手语（T2S-MotionTok）开源项目

T2S-MotionTok是一个基于离散动作标记的文本生成手语项目，主要用于将德语文本自动转换为三维手语动作序列。项目采用“文本输入、手语词汇序列生成、动作标记预测、三维姿态解码”的处理流程，结合深度学习和人体动作建模技术，实现从自然语言到连续手语骨架动作的转换，为智能手语生成、无障碍交流和人体动作

470Python人工智能

miniLLM开源项目

MiniLLM是一个使用Python和PyTorch从零实现的小型Transformer语言模型教学项目。项目围绕“数据处理—分词器训练—Transformer预训练—文本生成—监督微调—评估与性能分析”构建了一套完整的小型语言模型流水线。它主要用于帮助学习者理解语言模型的核心工作原理和训练流程，而

400Python人工智能

三维辐射场重建软件产品系统

三维建图功能，实时采集储存功能，数据回放功能，可视化辐射场+热点定位功能可实现辐射场实时建图+辐射数据采集+辐射数据处理+反演，实时剂量计算，多参数功能配置，UI交互方便

460C++企业服务

机器人触觉手套3D 力与姿态固件产品系统

实现九自由度IMU+磁力计的3D磁力重建与姿态解算，内置磁干扰补偿、传感器标定与诊断模块；配套Windows上位机工具，完成原始传感数据可视化、协议解码、磁力计拟合、轨迹录制回放；固件支持多硬件变体编译，自动构建带SHA256校验的BIN/HEX程序包，实现版本可追溯、实验结果可复现。

420C++机器深度学习

天气识别模型产品系统Vibe Coding

1：基于不同天气图片进行训练2：实现对数据集以外的天气进行预测3：保留输出接口，可将输出结果导出4：利用训练的模型可以进行网络上与天气相关的数据集的收集并分类

380Torch人工智能

云智智慧图档管理系统产品系统

本系统在传统档案系统产品的基础上，融入了智能识别、AI检索、WBS对接等模块，使企业档案管理从“人工密集型”转向“智能高效型”。系统具备：工作助理、个人工作台、收集整理、档案管理、底图管理、档案利用、数据管理、档案编研和标准管理等模块。系统具备五大功能亮点：1）本系统保留了传统档案系统手动录入功能

540Java企业服务

linkpet开源项目Vibe Coding

LinkPet是一个面向宠物领养与交流的综合平台，包含用户端和管理端。用户端提供注册登录、宠物信息发布、按品种筛选、宠物详情与图片浏览、领养申请、社区发帖、点赞、评论回复及个人记录查询等功能。管理端支持用户、宠物和帖子管理，以及领养申请和自定义宠物品种审核，帮助用户完成从宠物信息浏览到提交领养申请的

540Java人工智能

基于强化学习与计算机视觉的麻将AI决策系统产品系统

系统包含麻将规则环境、自博弈数据生成、PPO强化学习训练、League训练、BehaviorCloning、DAgger、模型评估、ONNX导出以及Android端视觉识别和本地推理等模块。训练系统允许AI通过大量自博弈持续改进策略，并使用独立评估流程比较不同版本模型强度。移动端通过计算机视觉识别牌

710Python人工智能

模型参数智能率定产品系统

流程分四步。第一步整理DEM、流域与河道、土壤、植被和雨量，生成训练表并处理缺测。第二步用流域特征训练MLP，一次预测模型所需的所有水文参数，作为无资料地区的初始率定结果。第三步用Kendall相关和随机森林重要度给参数打分，只把得分高的参数送入搜索。第四步在参数范围内调用模拟退火、粒子群和贝叶斯优

2020Python人工智能

智能问数 MCP 服务产品系统

服务注册了五个工具。text2sql按库表结构把问题写成PostgreSQL，execute_sql执行并返回结果；data_process读取上传的csv/xlsx并整理成模型输入；common_models按目标变量选择算法，分类用随机森林，回归用线性回归；aircondition_models

2120Python人工智能

基于2D安装说明的3D动画自动生成系统产品系统

系统支持用户上传2D安装说明图，通过MaskR-CNN自动识别并分割零件，利用PnP算法计算零件的3D姿态，并从3D模型库匹配对应模型，最终使用Three.js和GSAP生成可交互的3D装配动画，实现从2D图像识别到3D动画展示的完整流程。

1990Python人工智能

足球战术分析系统产品系统

整合全球领先体育数据提供商Skillcorner的精准追踪数据，依托Streamlit框架构建高度交互的分析环境，打破数据获取与处理的技术壁垒，让专业人员聚焦于数据本身的价值挖掘。将复杂的多维运动数据转化为直观易懂的战术洞察，赋能教练、分析师与管理层。在球员招募、球队战术优化及比赛表现评估的全流程中

700Java人工智能

基于深度学习的脑电情绪识别项目产品系统

1.数据读取与组织：读取SEED脑电数据及情绪标签，按被试、实验场次和试次整理样本，完成模型输入与标签的对应。2.特征加载：支持加载经过平滑处理的微分熵特征，组织多通道、多频带输入，用于情绪分类训练。3.电极拓扑构建：根据脑电通道位置信息生成邻接矩阵，为图模型提供空间关系初始化方案。4.情绪识别训练

731Python机器深度学习

AI 招聘与人才决策助手产品系统Vibe Coding

系统包括职位委托管理、候选人上传与解析、AI匹配评估、候选人推荐、能力画像、风险提示、面试辅助和招聘进度管理等模块。AI根据JD与候选人经历提取关键能力，形成专业能力、经验匹配、稳定性、管理能力及发展潜力等维度的辅助评估，并生成可解释的推荐依据。招聘顾问可进一步查看完整经历、补充联系方式、安排面试并

430Python机器深度学习

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