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。
系统实现了一个完整的黑盒对抗攻击检测与防御展示平台。用户可以在前端选择CIFAR-10+ResNet-18或TinyImageNet+EfficientNet-B0实验组合,配置黑盒攻击方法、防御方法、查询场景、查询预算、样本数量和检测阈值。系统支持HSJA、NES、SimBA、BA、Sign-Op
90Python人工智能
模块一:鸟类检测引擎基于YOLOv8/YOLOv11深度学习模型,支持对图像和视频流中的鸟类进行实时检测。•支持预训练COCO权重(通用鸟类检测)和自定义微调模型(特定物种识别)•GPU加速推理,单帧检测耗时
210Python机器深度学习
智能党建系统是一个基于微服务架构的党员发展材料全流程管理系统,旨在实现党员发展工作的规范化、智能化管理。系统采用前后端分离的开发模式,后端使用SpringCloud微服务框架,前端使用Vue3构建,为基层党组织提供一套完整的党员发展信息化解决方案。技术架构系统后端采用SpringBoot2.7.15
360Java政务
Creez产品系统Vibe Coding
Creez是一个面向创作者的AIAgent社交与工作平台,核心功能包括:自定义创建个人Agent、配置人格/记忆/技能/模型、与Agent进行多轮对话、读取本地文件并执行任务、接入OpenAI兼容模型、DeepSeek、豆包等模型服务;支持图像生成、视频生成、分镜创作、知识检索、定时任务等技能模块;
570SQLite人工智能
1.客户在门店3D量体,自动采集身体尺寸,自动上传服务器,解决了传统定制的量体难题;2.客户平台选择服装款式,系统智能匹配对应尺寸的衣服,AI试衣,客户可以自己当模特试穿衣服,满意后下单购买,很大程度解决了客户在系统亲身试衣难题和服装自动匹配难题;3.工厂按客户身体尺寸定制衣服;4.发货给门店,同时
650Java电商
构建包含不同水期及管网特征的高质量水质多模态数据库;底层固化AI算法对化学需氧量(COD)、氨氮反演误差≤20%,单次推断时延≤1秒;实现复杂深度学习模型向百KB级微控制器固件的极限压缩。完成可直接投入运行的软硬一体化实体装备研发;硬件主板内嵌国产独立NPU加速芯片,外壳结构达到IP68级防护防腐标
620Torch人工智能
项目包含以下核心功能模块:①深度搜索问答模块,基于Tavily实时检索互联网数据,结合LangGraph多节点推理链对数码产品进行结构化分析并生成Markdown格式回答,搜索来源以favicon标签形式展示在回复底部;②多方言语音合成模块,集成火山引擎TTS,支持普通话、闽南语、东北话等方言朗读,
620Python人工智能
具体功能模块:1.一键式筛查:集成视频录制/上传、质量检测、自动预处理及模型推理全流程,输出低/中/高三类风险等级与就医建议。2.批量筛查:支持多视频队列处理,导入被试者信息后自动批量分析,生成群体统计报告与高风险名单。3.数据处理:基于OpenFace提取面部动作单元(AU)序列,Librosa提
1330Python人工智能
1、项目具体功能模块本项目的主要功能模块包括:参数优化模块:使用Optuna进行自动化参数搜索和优化,涵盖进场信号生成和持仓管理等参数。策略执行模块:包含多种交易策略(如回踩、突破、动量等),能够根据市场动态进行自动决策。风险管理模块:通过SmartSwing层进行实时风控和回撤保护,确保每一笔交易
1620Python金融
数据导入模块:支持上传.xlsx和.csv格式文件,自动识别数据结构并进行初步校验,确保数据格式正确。数据概览模块:自动生成数据总行数、列数、缺失值统计,帮助用户快速了解数据质量和分布情况。可视化分析模块:提供交互式柱状图(可选择任意两列进行对比)、折线图(展示时间序列数据趋势)、饼图(展示分类数据
1370PHP企业服务
本项目提供四位一体的智能化期货预测解决方案:首先是多品种实时行情监控,支持黄金、白银、原油等10余种期货合约的实时价格、成交量、持仓量数据可视化展示,实现市场动态的全面把握。其次是WOA智能超参数优化,采用鲸鱼优化算法自动搜索LSTM网络的最佳超参数组合,显著提升模型预测精度和训练效率。第三是双算法
1480PHP金融
具体功能模块:包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述:缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理,可在原图上可视化标注缺陷位置,同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率;模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型,支持导出ONNX、TorchScrip
1710Python人工智能
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