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yolov8的课堂行为监测产品系统

一套集行为识别、数据服务与可视化管理于一体的课堂智能分析系统，主要功能包括：课堂行为智能识别基于YOLOv8模型对课堂视频或图片进行目标检测支持识别抄袭、分享答案、东张西望、使用手机、睡觉等多种课堂行为提供单帧检测、视频检测及实时流检测能力实时与离线分析能力支持摄像头或RTSP视频流的实时行为检测支

310Python人工智能

ASA广告智能投放系统产品系统

1.智能产词模块(SmartKeywordGeneration)该模块解决的是**“买什么词”**的问题。作为NLP算法工程师，这是你的核心主场。语义拓词：利用BERT或Embedding技术，基于当前高转化词的向量相似度，从词库或App元数据中挖掘意图相近的候选词。竞品词挖掘：通过爬虫或第三方接口

250Python人工智能

手写字符识别产品系统

1.模型训练提供轻量化、可配置的YOLOv8模型训练能力，支持n/s/m/l/x多尺寸模型选择，可自定义训练轮数、图像尺寸、批次大小等参数；自动检测GPU/CPU设备，优先使用GPU加速训练；针对Windows环境解决OpenMP库冲突问题，通过优化数据增强策略（降低mosaic、mixup概率）、

360Python人工智能

基于深度学习的智慧果园安防与病害监测系统产品系统

本项目基于B/S架构构建了一套综合视觉监测系统，主要包含以下具体功能模块：1.作物病害智能检测：利用YOLO11深度学习算法对视频流进行实时推理，精准定位并分类（如早疫病、细菌性斑点）番茄叶片病害，自动统计病害分布数据。2.人员安全与行为监测：基于YOLO-Pose姿态估计技术，通过检测框几何规则（

320Python人工智能

神经网路处理工业传感数据预测生产结果产品系统

对此需求搭建了神经网络模型，用fab厂提供的工艺参数与传感器采集数据作为数据集，搭建神经网络预测在某工艺参数与实时传感参数下，会长出的晶体直径为多少，在具备足够的实时预测精后，应用于工业晶棒生产以获得具有稳定直径的晶棒

260Python机器深度学习

中华白海豚🐬个体AI识别产品系统

1、基于深度神经网络的reid技术1.1)采用局部信息对齐技术进一步提高精度1.2)Top1识别率达到89%，Top3达93%以上，即匹配结果在前三名识别率93%1.3)自动区分幼体和成熟体，幼儿未发育完整，无明显特征，统一归为一类，一般通过其母进行跟踪2、QT开发的桌面软件通过XXX部海YY

360Python机器深度学习

基于大数据雷达信号源源调制类型建模及识别产品系统

在基于信号大数据的雷达辐射源调制研究中，利用MATLAB软件对目前已知的所有调制类型进行仿真建模。这是整个研究的基础步骤，为后续的图形处理和分类等操作提供数据支持。使用大量的图片对核心程序进行训练识别，让程序学习不同调制类型的特征。通过不断的训练，使程序能够准确地识别各种雷达信号的调制类型。

470Python机器深度学习

水果品质分类模型产品系统

核心功能模块：AI识别引擎：基于MobileNetV2的迁移学习模型，支持6类水果状态实时分类RESTfulAPI服务：Flask框架提供标准化接口，支持HTTP/JSON通信图像预处理模块：自动尺寸调整、归一化、批量处理可视化测试界面：HTML5前端界面，拖拽上传即时反馈主要功能描述：单张/批量图

380Python机器深度学习

基于扩散模型的多模态内容生成系统 (AIGC)产品系统

针对个性化图像生成需求，搭建基于DiffusionModel的生成式AI系统，解决特定风格下的小样本图像生成难题，实现高质量的“文生图”与“图生图”功能。

250Torch人工智能

基于机器学习算法的招聘网薪资预测产品系统

探索集成学习算法在处理高维、稀疏招聘数据时的适用性，特别是针对"职位描述"等非结构化文本特征，研究文本特征工程的优化方法，为薪资预测领域的算法改进提供实证依据。同时，通过SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）解释框架，增强黑盒模型的可解释性，为可解释人工智能（XAI）在人

350Python机器深度学习

5G远程无人智能车产品系统

1、项目具体功能模块包含3大核心模块：①树莓派4B硬件控制模块（负责小车动力、转向的指令输出）；②纯视觉场景标识识别模块（处理操场环境视觉数据）；③场景决策与动作执行模块（根据识别结果输出操作指令）。2、项目主要功能描述：以树莓派4B为控制核心，搭载视觉设备采集操场环境信息，实时识别操场跑道线并实现

530EmbeddedSystem机器深度学习

碳化硅晶圆缺陷检测产品系统

图像采集与预处理模块核心缺陷检测与分类模块缺陷管理与人机交互模块系统控制与通信模块在高分辨率下扫描整个晶圆表面，在图像中检测出各个缺陷并进行分类。得到缺陷检测分类结果后画出mapping图和密度图、生成报告.

410C++人工智能

Todolist心墙产品系统

1.Todolist日常事项处理2.基于MAB功能的虚拟好友货币交友竞拍功能3.交友模块，可以实现P2P的交流沟通，4.利用AI语意训练模块，猜测用户下一个todo要做什么.

400C++机器深度学习

学生信息管理系统产品系统

项目包含三大核心模块：一是AI开发环境快速配置模块，提供Windows系统下Python虚拟环境创建、AI依赖包（TensorFlow、PyTorch）一键安装的命令行工具，自动解决依赖版本冲突问题；二是AI算法运行模块，支持机器学习模型（线性回归、随机森林）、深度学习基础模型的训练与推理，可上传数

370PHP机器深度学习

ai情绪分析视频评论的web应用产品系统

1.智能数据采集与获取定向评论抓取：通过调用B站官方API接口，输入视频链接（BV号/AV号），可自动化、结构化地获取目标视频下的全部或指定数量的用户评论。支持多级评论：不仅能获取顶级评论，还能抓取评论下的回复（二级评论），提供更全面的数据分析样本。2.前沿AI情绪分析精准情感判断：系统采用基于Tr

700Python机器深度学习

基于YOLO的多模态检测平台的设计与实现产品系统

1. 大数据爬虫与智能筛查模块该模块通过大数据爬虫技术，自动采集与筛查校园安全、交通等领域相关的多模态数据，提供高质量的训练数据和分析结果。利用深度学习算法对采集的数据进行智能筛查和分类，为后续的监测系统提供支持。2. 计算机视觉与模式匹配模块该模块主要通过计算机视觉和模式匹配技术，实时分析视频流中

860C++人工智能

Smile2Unlock开源项目

合作开发前端+独立研发后端，分为前端捕获、后端跨语言多架构模型融合深度学习处理识别和Windows自动登录验证三大模块,主要为不支持windowsHello摄像头的电脑提供快速便捷而准确的人脸识别解锁电脑

710C++人工智能

股票预测系统产品系统

本股票预测工具是一套基于机器学习算法的量化分析系统，核心功能包括：每日收盘数据分析系统在每日交易收盘后，自动获取并整理股票历史行情数据及相关衍生特征，对市场状态进行统一分析。个股特征建模与评分通过对价格、成交量、波动结构等多维数据进行特征工程处理，构建用于模型学习的特征向量，并对个股进行量化评分。置

540Python机器深度学习

Offer加速器产品系统

面试场景提取：AI扮演面试场景提取专家，根据用户的求职问题描述，匹配合适的岗位，公司类型，难度等级和面试时长。简历关键信息提取：AI扮演专业的简历解析引擎，专门从非结构化的简历中提取关键信息。面试题生成助理：AI扮演专业级面试题生成引擎，基于多维参数智能构建结构化面试题库。根据面试场景提取的参数和提

501Caffe人工智能