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。
1.利用Wireshark和数学工具深入分析运营商及学校的核心网关,研究公开的隧道式网络协议。通过Python和C++编写的高性能即时部署脚本,模拟手机和电脑等终端,实现对各类终端的公开和非公开网络协议的识别。2.负责对大量网络基础协议包内容(非包头)进行数学分析,验证全新的拦截规则与误杀概率。这一
240C++网络安全
医用PVC卷材在线实时缺陷检测主要功能如下:1、2个8K高速线扫相机,最宽可以覆盖2m的产品;速度最高60m/min2、配方管理,方便客户快速切换型号3、友好的参数调整界面,方便客户快速调整算法准确度4、历史数据存储&查询功能,轻松追溯历史数据5、使用神经网络(Resnet)进行缺陷分类
250C++机器深度学习
开放域视觉定位:支持通过自然语言指令,在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理:利用大模型的内在推理能力,通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调:采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调,仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线:实现
710Python人工智能
Myolotrain开源项目
Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统,为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能,支持windows、linux、docker等多种部署方式,使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型,支持CPU和GPU,使用t
541Flask人工智能
1.分为端面缺陷检测以及内部缺陷检测两种;2.导入深度学习算法,对相似度比较近的缺陷进行分类;3.算法实现了对产品表面的各种各样的缺陷进行抓取、分类;4.为客户提供过漏检数据、缺陷分类数据,让客户可以根据数据对前端工艺进行优化修改,提升产能。
601C++机器深度学习
AI动态大脑API产品系统
API接口安全分析POST/api/analyze:安全分析POST/api/meta-cognition:元认知分析POST/api/intelligent-reasoning:智能推理POST/api/decision:决策生成实验管理POST/api/experiment/create:创建实
270Caffe人工智能
项目特色:1.自适应检索策略:根据本地文档数量自动选择本地检索或Elasticsearch检索,支持运行时强制切换。2.多版本演进:从基础命令行版本延展到多个WebUI版本(简洁版、增强版、图像增强版、ESRAG版本等),满足不同部署和交互需求。3.混合检索与网络补充:优先使用本地知识库,缺失时可通
830Python人工智能
项目主要分三部分:controlHFSS,CNN_FC,predictcontrolHFSS负责调用接口,通过脚本控制Ansys-HFSS生成部分随机的电磁结构并进行仿真,并导出表格数据,最后整合为“特征+标签”的数据集以供后续使用;CNN_FC负责对数据进行预处理操作并进行卷积神经网络模型训练;p
750Python机器深度学习
项目介绍:本项目旨在解决复杂网络中的链路预测问题及增强模型的可解释性,提出了一种结合图神经网络(GNN)和贝叶斯网络的创新框架。通过多层次的图神经网络提取节点的局部和全局结构特征,并结合节点属性信息,利用贝叶斯网络进行概率推理,在SCHOLAT数据集上实现了93%的准确率,在YST数据集上实现了81
760Python人工智能
●项目介绍:本项目设计并实现了一个从单张人脸图像预测BMI的端到端系统。我们自行爬取数据并制作数据集,设计并实现了一个轻量级CNN。最终,模型在独立测试集上取得了4.39的平均绝对误差(MAE),并使用Flask框架将其封装成一个可交互的Web应用,完整实现了从数据获取、模型训练到服务部署的全流程。
910Python人工智能
1.基础蒸烤功能模块实现蒸、烤、蒸烤组合等核心烹饪功能温度控制(室温至最高温度的精准调节)时间设定与控制多种预设烹饪模式(如烘焙、烤肉、蒸鱼等)安全保护机制(过热保护、超时保护等)2.菜谱功能模块内置多种菜品的菜谱数据库菜谱分类与检索功能分步烹饪指导食材与调料用量建议用户自定义菜谱存储与分享3.摄像
660Python人工智能
闪测仪软件产品系统
同一型号零件进入工业相机(固定帧率)视野范围内时,系统对其进行检测,区分零件的各个面拍照并进行标识,随后进行尺寸检测及,表面缺陷检测。零件旋转翻转后,系统通过抓取到的图片再次进行检测并进行表示。检测结果将以时间-批次-面-缺陷类型-缺陷图片存档进行保存并返回上位机。
420C++机器深度学习
AI文生图开源项目
基于StableDiffusion开源接口构建的AI视觉创作平台,在交互与功能层面实现全链路优化:前端采用Vue框架打造直观流畅的操作界面,用户可轻松完成参数配置、模型选择与生成预览;模型应用支持双模式——既提供经过性能优化的系统预置模型,满足快速出图需求;也开放用户自定义训练通道,允许上传专属数据
1140Python人工智能
非接触式监测:使用医用级摄像头对保温箱内早产儿进行持续视频采集,避免传感器接触对婴儿造成的刺激深度学习姿态识别:基于改进的YOLOv4/YOLOv5算法,实现对早产儿关键身体部位(头部、四肢、躯干)的精准定位和姿态分类异常行为检测:通过时序分析识别异常姿态模式(如持续性异常体位、活动减少等),及时预
680C++人工智能
平台包含以下核心功能模块:VeriMind™AI引擎:智能方案生成、需求分析、团队匹配、成功率预测、项目Copilot助手三端服务系统:企业端(需求发布、项目管理、财务中心)、学生端(项目大厅、任务看板、个人档案)、高校端(资源管理、设备预约、项目监督)交易与激励系统:分阶段支付托管、钱包管理、VI
1040Python人工智能
主要对xx平台的视频质量评估项目进行需求拆解、数据处理、业务快速理解,最终给出评判一个视频质量高低的因素。从统计学角度和机器学习角度两方面进行分析和建模,给出了统计学结果和机器学习模型结果,并根据结果进行了效果验证和详细的数据分析,针对从数据模型表现上发现的一些异常点,给出了业务解释和业务指导,整体
610Python机器深度学习
数据分析作品产品系统
针对业务现状,业务各维度分析,核心结论和建议,数据驱动,由数据发现业务问题。针对业务现状,业务各维度分析,核心结论和建议,数据驱动,由数据发现业务问题。针对业务现状,业务各维度分析,核心结论和建议,数据驱动,由数据发现业务问题。
480Python电商
该系统支持遥感图像上传与管理、多模型(如RT-DETR、YOLO系列)目标检测任务动态调度、检测结果可视化标注,并集成本地大模型(如DeepSeek-R1、Qwen3.0、Gemma3)对识别结果进行语义理解与专业解读,例如生成地物分类报告、变化检测分析或应急响应建议。同时提供用户权限管理、任务历史
1820Java人工智能
利用三维扫描获取物体表面微米级点云数据,通过曲率分析、法向量对比、深度学习等方法识别凹凸、孔洞、裂纹等缺陷,实现非接触式、高速、全检。尤其适用于表面要求极高的工件。
1010C++机器深度学习
1.数据库模块。保存产品信息,异物缺陷信息。2.通信模块。负责上位机与下位机的交互通信。3.人机交互模块。负责人机交互。4.算法模块。负责3D点云下的异物检测预与测量,2d场景下的异物分类。
480C++机器深度学习
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