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。

基于机器学习的考研院校信息查询和上岸难度分析系统产品系统Vibe Coding

可以查询各院校的分数线与报录人数，查询往年的国家线，还可以查询各个院校的考研专业目录，还可以输入自己的预期总分，系统会预测当年的分数并给出学生当前分数的上岸难度

130Python机器深度学习

农场品价格的加权LSTM模型产品系统Vibe Coding

本项目包含两大核心预测模块：批零差价预测模型与田头价格预测模型。系统首先对来自郑州、温州、兰州三个城市、8种常见蔬菜的周度批发价与零售价数据进行清洗与特征工程。主要功能包括：多维度特征提取：自动计算滚动变异系数、波动率、价格加速度、移动平均线及季节性正弦/余弦特征，并引入滞后特征（Lag）捕捉时序依

170Torch机器深度学习

自进化模型系统产品系统Vibe Coding

系统核心功能：1、使用记录采集与脱敏：自动记录模型输入输出，对敏感信息脱敏后入库，形成使用日志库；2、经验自动总结：定时任务分析使用记录，自动提炼成功经验与失败教训，生成结构化经验条目；3、临时知识RAG：经验条目存入向量库，模型回答时实时检索相关经验作为上下文，临时生效；4、训练微调固化：对高频复

250Python人工智能

目标检测训练与智能辅助平台产品系统Vibe Coding

平台围绕目标检测模型开发提供数据标注、训练任务编排、训练状态监控、结果分析和智能问答等功能。用户可以在统一界面中完成图像数据整理与标注、配置模型和训练参数、启动训练任务并查看实时日志；训练完成后，可查看模型指标、检测效果及相关结果，辅助定位漏检、误检等问题。平台还集成目标检测领域知识问答能力，用于解

430Python机器深度学习

工业设备状态监控与数据管理平台产品系统Vibe Coding

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

790C++工业互联网

电影票房预测系统产品系统Vibe Coding

设计并实现了一套具备票房数据展示与票房预测功能的Web系统。系统经过数据爬取获取票房信息，并经过处理后以图表形式进行展示，支持筛选与对比分析。后端使用了Flask框架，系统前端页面、接口交互、业务逻辑与数据库模块均能够正常运行。

660Python机器深度学习

基于深度学习的锂电池健康状态（SOH）与荷电状态（SOC）智能估计系统产品系统Vibe Coding

本项目围绕锂电池状态智能估计构建了五大算法功能模块：①数据预处理与特征工程模块——对充放电电压、电流、温度、容量曲线进行清洗、归一化与特征提取，内置基于模糊信息测度的SOC特征选择（DMRCmRC）与基于小波变换（DTCWT）的多尺度特征编码。②SOH健康状态估计模块——集成物理信息神经网络（EM-

830C++人工智能

基于ROS2和离线语音识别的智能轮式机器人原型产品系统Vibe Coding

本项目以一台搭载树莓派和激光雷达的轮式小车为核心，集成了以下几个完整的功能模块：1、离线语音交互系统：基于Vosk轻量级中文离线语音引擎，摆脱了对云端的依赖。小车能精准识别“小车”、“跳舞”、“前进一米”等关键词，并利用PiperTTS引擎实现自然、流畅的中文语音播报反馈（如“好的，我要来唱歌了”）

1220C++机器深度学习

基于人工智能放射组学的超声图像乳腺疾病分类方法研究与应用产品系统Vibe Coding

本系统采用前后端分离架构，主要包含前台用户交互端和后台管理分析端两大核心模块。1.智能诊断功能：支持用户上传乳腺超声图片，系统自动进行预处理（重采样、归一化），调用训练好的随机森林模型进行推理，实时输出良恶性预测结果及置信度概率。2.可视化分析看板：集成ECharts图表库，直观展示模型性能指标（如

660Python机器深度学习

水厂 PAC 智能加药预测系统产品系统Vibe Coding

基于深度学习的自来水厂PAC加药频率预测系统，针对滏阳水厂21万条分钟级SCADA运行数据（33个数值特征，目标变量为1#PAC频率给定）完成端到端建模。核心功能：1.数据分析与质量评估：自动检测缺失值、异常值，输出可行性分析报告；2.数据预处理流水线：缺失值均值填充、StandardScaler标

1010Python机器深度学习

img2excel - 图片表格转Excel命令行工具开源项目Vibe Coding

img2excel是一个图片表格转Excel的命令行工具，基于PaddleOCR开发。主要功能模块：1)表格图片识别：支持拍照、扫描件、长截图等多种图片格式，自动识别表格结构；2)行列还原：智能重建单元格坐标，输出与图片一致的行列结构；3)Excel导出：支持多工作表、自定义表头、格式规范化；4)批

1900Python机器深度学习

股票数据分析与价格预测系统产品系统Vibe Coding

系统采用六标签页Web交互界面，包含五大核心模块：①多品种数据加载，支持股票/ETF/指数/基金，内置三级缓存降级与CSV离线兼容方案；②交互式可视化图表，均线、价量、RSI/MACD/KDJ等技术指标动态绘图；③机器学习涨跌预测，构造11维行情因子，提供逻辑回归、随机森林双模型自动择优；④双均线策

1700Python金融

给水泵站智慧生产系统产品系统Vibe Coding

数据采集：采集数据来源包括：关系数据库、时序数据库、消息队列、Iot设备等数据处理：数据清洗纠偏、归一化、存储模型训练：多模型组合训练，模型评估，参数优化生产执行：模型部署，对接PLC进行实现调度，实时生产监控，安全生产兜底

690Python物联网

基于BiGRU的中文孤立词手语识别系统产品系统Vibe Coding

整体主要基于CSL500中文手语数据集进行。结果表明，本文训练的模型在测试集上的识别准确率达到了97.56%，并且大多数类别的识别准确率都在90%以上，整体效果较为稳定。部署测试中，经过量化优化后的模型能够在树莓派平台上实现较稳定的实时推理，基本满足实际运行需求，这验证了该系统在真实场景下具备一定的

1650Java人工智能

AutoGuard —— 基于多模态视觉AI的汽车KD件智能防漏错与追溯系统产品系统Vibe Coding

1.AI视觉智能核验（核心亮点）动态装箱监控：通过部署在工位上方的工业相机，实时捕捉工人投料动作。系统内置深度学习目标检测算法，能精准识别数百种KD件的SKU特征。BOM自动比对：系统实时读取当前车辆的VIN码对应的BOM（物料清单），当工人放入零件时，AI自动判断该零件是否属于当前车辆，并计数。异

1560Python工业互联网

异常监控管理系统产品系统Vibe Coding

#端到端异常检测系统本系统覆盖**Android端→后端→前端完整链路，实现YOLO实时目标检测、数据上报、监控管理的全流程闭Android端—实时检测与数据上报-YOLO实时检测**：基于ncnn框架在手机端运行YOLO模型，实时检测摄像头画面中的目标-目标分类：支持sit（坐）、stand（站）

1090Java机器深度学习

多模型协同的智能任务辅助系统产品系统Vibe Coding

编号功能名称功能描述F1 多轮对话管理支持创建/切换/删除会话，保留完整消息历史上下文F2 智能路由决策自动判断用户意图（闲聊/知识问答/简单任务/复杂任务）F3 任务规划将复杂需求拆解为结构化步骤序列，标注依赖关系表3-1系统功能性需求（续）编号功能名称功能描述F4 自主工具执行 A

1350Java人工智能

面向通用任务的大模型本地调用与智能交互系统产品系统Vibe Coding

项目分为本地模型调度模块、知识库向量检索模块、对话交互模块、文档解析模块。支持本地开源大模型加载运行，能够上传文档构建私有知识库；支持多轮对话、长文本摘要、信息提取；内置提示词模板管理、会话历史保存、输出结果导出功能，实现离线环境下人工智能文本处理业务。

850Python人工智能

混凝土抗压强度智能预测系统产品系统Vibe Coding

?数据│数据集概览、统计描述、强度分布直方图、特征相关性热力图，直观了解数据全貌││探索││├─────────┼─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

750Python机器深度学习

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

1240Python人工智能

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