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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。
雷达售后运维智能 Agent 系统
产品系统
Vibe Coding
1.知识库智能问答(RAG检索)导入雷达硬件手册、调试指引、常见报错、故障解决方案文档,工程师用自然语言提问(比如“雷达报XX错误代码怎么排查”),Agent只基于内部资料给出方案,减少AI幻觉。2.工单&设备台账查询(工具调用)支持通过设备编号、客户名称、工单编号,自然语言查询MySQL售后工单、
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Python
人工智能
工业视觉检测:表面缺陷检测与可配置检测架构
产品系统
Vibe Coding
1.图像采集:相机触发/同步采集,支持产线节拍对接与图像预处理(ROI、校正、增强)。2.缺陷检测:基于深度学习模型推理(边缘侧ONNX/TensorRT加速),输出缺陷类别、位置与置信度。3.服务接口:FastAPI提供检测接口与任务管理,便于与上位机/MES对接。4.可视化看板:Vue3看板展示
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Python
机器深度学习
KeepProject — AI 投篮动作识别与个性化训练建议系统
产品系统
Vibe Coding
6大功能模块:(1)视频管理,支持MP4/AVI上传删除列表、智能分类、实时骨骼连线标注与角度叠加;(2)骨骼识别,YOLO17关键点检测、MySQL持久化、CSV角度时序导出;(3)角度/动力链计算,手肘、膝、肩等多关节5维追踪与NBA球星模板匹配;(4)AI建议,规则引擎+可选QwenLLM生成
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Python
人工智能
灵枢智语 - 水墨主题AI助手
产品系统
Vibe Coding
1.功能模块:-AI智能对话:基于DeepSeekAPI的流式响应对话,支持Markdown渲染、代码高亮、错误重试-灵枢心语(心情日记):5种心情类型记录,水墨风格卡片展示,localStorage本地持久化(最多200条)-诗词雅戏:飞花令、对联挑战两种玩法,文采值成长系统-灵枢问卦:易经64卦
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Java
人工智能
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
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Java
人工智能
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
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Java
人工智能
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
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Python
机器深度学习
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
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Python
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
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Python
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
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Python
机器深度学习
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。
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Python
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
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Python
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
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Python
金融
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
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Java
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
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Python
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)
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Java
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
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Java
人工智能
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
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Python
人工智能
母婴电商用户留存分析与流失预测系统( retention-analytics)
产品系统
Vibe Coding
1.数据探索与清洗模块:支持对阿里天池母婴数据集进行自动化读取,提供缺失值处理、异常值检测及用户画像特征提取功能。2.流失预测模型引擎:内置XGBoost/LightGBM等机器学习算法,自动训练模型并输出用户流失概率评分,准确识别潜在流失客户。3.SHAP模型解释器:集成SHAP值分析,量化各特征
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Python
机器深度学习
中药材仓储物联网监管系统
产品系统
Vibe Coding
1.4.1中药材智能识别与检测1.4.2自动化入库与出库管理1.4.3仓储环境实时监控与预警1.4.4基于RFID的全程追溯管理1.4.5 药材保质期智能预测1.4.6库存管理与智能预警1.4.7质量档案与追溯查询1.4.8 数据可视化与分析报表
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Python
物联网
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