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。
本项目包含七大功能模块:1)数据采集与管理:对接电池充放电设备,采集电压、电流、温度等时序数据并存入MySQL,支持历史数据查询与导出;2)SOC荷电状态估计:采用安时积分与开路电压标定融合的多策略算法,经牛津退化数据集实测,SOC估计误差RMSE2.48%、MAE1.85%;3)SOH健康状态监测
110Java机器深度学习
针对雾气、逆光、低分辨率、运动模糊与遮挡的船名图像,先修复笔画断裂与对比度,再定位、分割字符并识别输出文字,兼容右向左书写与竖排船名,并按船舶船名库纠错和校验。
90Python机器深度学习
系统主要包含行情数据接收模块、策略回测模块、实盘交易执行模块、风险风控模块、数据统计分析模块五大核心模块。行情模块负责对接外部数据源,实时获取外汇各品种K线、盘口报价数据;策略回测模块支持导入历史行情,对量化交易策略做历史仿真回测,评估策略收益、最大回撤等指标;实盘交易执行模块根据策略信号自动完成开
180Python机器深度学习
系统包含图像采集、AI识别、运动控制、通信、状态机控制和人机交互六大功能模块。主要功能:工业相机实时采集管道图像;基于YOLOv8深度学习算法自动识别焊缝、套环和返修标识;通过ModbusTCP与PLC通信,实现管子前进/后退、夹紧/松开、三档速度控制;焊缝像素级精密对中(精度±3像素);套环自动分
190C++人工智能
系统围绕用户兴趣建模、资源特征分析、混合推荐计算、推荐结果展示及反馈优化构建完整服务链路。用户登录图书馆门户后,可在个人服务区域查看根据其研究方向、资源偏好和历史行为生成的个性化推荐结果,内容可覆盖专业图书、电子资源、课程资料及相关学术内容。推荐页面以书名、封面、作者、出版社和资源类型等信息呈现候选
220Java机器深度学习
平台由教师工作台、课程管理、班级管理、学情监控、学生学习门户、个性化学习路径和AI智能助理等模块构成。教师工作台集中呈现学习人数、课程数量、待批改作业、用户反馈、课程平均完成率、平均学习评分、提交率和优秀率等核心指标,并提供待处理任务、实时学情预警和AIGC助手入口,便于教师快速掌握教学情况并开展后
240Java教育校园
本项目是一个基于深度学习的智能医疗影像辅助诊断系统(IMID),旨在帮助医生提高医学影像诊断的效率与准确性。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue.js+ElementUI,后端使用SpringBoot,AI分析模块基于YOLOv8模型,支持多种医学影像(CT、X光等)的智能识别与异常区域检测。
200Java机器深度学习
咨询威Q【3447764415】新盛-腾龙博安-三家已合并【新盛官网—xs10692.com】【腾龙官网—TL12581.com】。华纳自上世纪50年代成立以来,生产的庐山牌云雾茶多次获得国内外金奖,蝉联历届中国名茶的称号。并且是庐山区第一个建厂的国营茶厂单位,如今是庐山云雾茶的重要产区,共拥有山林
160Axure云计算
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170Caffe工业互联网
系统提供两种互斥的检测模式。检测模式基于YOLO目标检测识别零件状态,通过类别标签自动判断每个工序的OK或NG状态,NG状态具有粘性锁定特性。规则SOP模式基于几何条件判断,结合YOLO目标框和MediaPipe手部关键点,识别取件、检测、放回、限位读取四类工序,其中检测工序支持内窥镜拍照触发,限位
490C++智能硬件
自动预标注:加载sam模型,图片进行预标注。可加载自定义训练好的小数据集yolo模型,对大数据集进行预标注。手动编辑:绘制、移动、缩放、微调边界框;删除/清空/修改类别与置信度三类标注显示:检测框、Pose关键点骨架(按类别自定义放射状连接)、Seg分割多边形标签导出:YOLO检测/Pose/Seg
310C#机器深度学习
1.多轮智能主循环:意图规划、内容探测、广覆盖检索、立场发现、多辩论收敛,自动决定何时深挖何时终止。2.知识框架沉淀:每轮增量更新话题时间窗、实体、关系、时间线、争议点、子话题与立场分布,并做快照留档。3.多源抓取层:统一编排MediaCrawler子进程(微博/抖音/小红书/B站/快手)、海外X/
270Python人工智能
1.SCADA数据接入与清洗模块对接水厂SCADA系统,采集原水浊度、进水流量、pH、温度等分钟级运行数据,处理缺失值、异常跳变与停机工况剔除,按时间对齐不同采集频率的数据源,形成建模可用的标准数据集。2.加药量预测模块核心功能。采用"机理模型+数据驱动模型"双轨方案:机理模型依据原水浊度、进水流量
220Torch机器深度学习
半导体AOI检测产品系统
半导体AOI能识别多种缺陷,比如:晶圆表面的划痕、污点、颗粒和微裂纹;光刻环节的线路偏移、图形残缺、光刻胶残留;蚀刻环节的针孔、短路;封装环节的焊球虚焊、引线偏移或断裂;以及芯片成品的引脚变形、打码模糊等
490C++人工智能
paddel2onnx开源项目
Paddle2ONNX工具链研发模块:负责底层算子编译与图优化,支持模型在ONNX与Paddle之间的相互转换。系统支持算子裁剪、算子融合等高级优化策略,能够有效缩减模型体积并提升推理速度。该模块覆盖面广,支持主流图像分类、检测、分割等视觉模型的平滑无缝转换,极大丰富了Paddle模型在外部生态的适
280Torch人工智能
PaperScope是一个用于实时抓取、筛选、评分和导出学术论文的Python工具,支持本地Web界面和CLI。1.多来源抓取:arXiv、NeurIPS、ICML(OpenReview主源,PMLR回退)、JMLR、PubMed2.自动评分:按新近性、来源权重、创新性、可获取性、引用估计综合排序3
370Python机器深度学习
系统分为普通浏览用户、数据运营人员、系统管理员三类角色。1.普通浏览用户:查看可视化大屏总览,浏览票房统计、影片类型占比、地区上映分布、评分排行等各类图表,筛选基础条件查看对应影视数据。2.数据运营人员:影视数据导入与更新,配置图表展示维度,导出统计报表,设置大屏筛选时间范围、影片分类条件。3.系统
290Python机器深度学习
系统围绕斯诺克球局识别、球桌几何重建和击球线路分析进行开发。主要功能包括:从斯诺克比赛或训练画面中提取关键帧,对球桌区域和台面几何关系进行重建;识别并结构化记录母球、目标球及其他球的位置;结合球桌边界、球体位置和几何约束分析潜在击球线路;针对部分复杂局面计算一库、多库解球线路,并生成可视化结果供训练
250Python机器深度学习
1、设备列表管理:添加、编辑、删除设备信息(设备编号、名称、类型、安装位置等);2、实时监控面板:以仪表盘和折线图展示设备当前温度、压力、转速等关键指标,数据刷新间隔可配置;3、报警管理:当设备参数超出阈值时,自动触发声光报警并记录报警事件;4、历史数据查询:按时间段查询任意设备的历史运行数据,支持
490C++工业互联网
1.项目具体功能模块项目主要包含:多模型预测结果读取与处理模块、GoldenTask标注样本选择模块、模型可靠性评估与权重学习模块、StackingNet集成决策模块、传统集成算法对比模块、分类/回归/排序任务实验模块以及结果评估与记录模块。其中集成算法支持Voting、SML、Dawid-Sken
270Torch人工智能
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