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LoRA微调的多模态大模型开放域视觉定位系统产品系统

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现

1210Python人工智能

Myolotrain开源项目

Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型，支持CPU和GPU，使用t

761Flask人工智能

AI动态大脑API产品系统

API接口安全分析POST/api/analyze：安全分析POST/api/meta-cognition：元认知分析POST/api/intelligent-reasoning：智能推理POST/api/decision：决策生成实验管理POST/api/experiment/create：创建实

330Caffe人工智能

行业知识库智能问答系统产品系统

项目特色：1.自适应检索策略：根据本地文档数量自动选择本地检索或Elasticsearch检索，支持运行时强制切换。2.多版本演进：从基础命令行版本延展到多个WebUI版本（简洁版、增强版、图像增强版、ESRAG版本等），满足不同部署和交互需求。3.混合检索与网络补充：优先使用本地知识库，缺失时可通

980Python人工智能

基于贝叶斯图神经网络的链路预测模型产品系统

项目介绍：本项目旨在解决复杂网络中的链路预测问题及增强模型的可解释性，提出了一种结合图神经网络（GNN）和贝叶斯网络的创新框架。通过多层次的图神经网络提取节点的局部和全局结构特征，并结合节点属性信息，利用贝叶斯网络进行概率推理，在SCHOLAT数据集上实现了93%的准确率，在YST数据集上实现了81

800Python人工智能

智能蒸烤一体机产品系统

1.基础蒸烤功能模块实现蒸、烤、蒸烤组合等核心烹饪功能温度控制（室温至最高温度的精准调节）时间设定与控制多种预设烹饪模式（如烘焙、烤肉、蒸鱼等）安全保护机制（过热保护、超时保护等）2.菜谱功能模块内置多种菜品的菜谱数据库菜谱分类与检索功能分步烹饪指导食材与调料用量建议用户自定义菜谱存储与分享3.摄像

900Python人工智能

Perterm Infant Movement Recognition System产品系统

非接触式监测：使用医用级摄像头对保温箱内早产儿进行持续视频采集，避免传感器接触对婴儿造成的刺激深度学习姿态识别：基于改进的YOLOv4/YOLOv5算法，实现对早产儿关键身体部位（头部、四肢、躯干）的精准定位和姿态分类异常行为检测：通过时序分析识别异常姿态模式（如持续性异常体位、活动减少等），及时预

740C++人工智能

自媒体视频质量分析产品系统

主要对xx平台的视频质量评估项目进行需求拆解、数据处理、业务快速理解，最终给出评判一个视频质量高低的因素。从统计学角度和机器学习角度两方面进行分析和建模，给出了统计学结果和机器学习模型结果，并根据结果进行了效果验证和详细的数据分析，针对从数据模型表现上发现的一些异常点，给出了业务解释和业务指导，整体

770Python机器深度学习

数据分析作品产品系统

针对业务现状，业务各维度分析，核心结论和建议，数据驱动，由数据发现业务问题。针对业务现状，业务各维度分析，核心结论和建议，数据驱动，由数据发现业务问题。针对业务现状，业务各维度分析，核心结论和建议，数据驱动，由数据发现业务问题。

490Python电商

基于计算机图像检测与大模型的遥感卫星系统产品系统

该系统支持遥感图像上传与管理、多模型（如RT-DETR、YOLO系列）目标检测任务动态调度、检测结果可视化标注，并集成本地大模型（如DeepSeek-R1、Qwen3.0、Gemma3）对识别结果进行语义理解与专业解读，例如生成地物分类报告、变化检测分析或应急响应建议。同时提供用户权限管理、任务历史

1830Java人工智能

高精度3d点云凹凸缺陷检测算法产品系统

利用三维扫描获取物体表面微米级点云数据，通过曲率分析、法向量对比、深度学习等方法识别凹凸、孔洞、裂纹等缺陷，实现非接触式、高速、全检。尤其适用于表面要求极高的工件。

1090C++机器深度学习

多模态博主筛选系统产品系统

1.自动爬取下载信息，将人工流程的点击，复制粘贴等操作全部通过脚本实现。2.“AI建议”与“AI决策”双模式切换，AI建议模式通过AI预测和人工筛选结果进行模型增量学习。AI决策模式实现全流程自动化，并设计阈值，将模糊AI无法判断的博主保存到人工复审数据库。设计复审功能，人工审核模糊的博主3.设计数

900Python机器深度学习

经典的计算机视觉分类算法合集开源项目

本项目是一个面向计算机视觉领域的算法库，聚焦于图像分类任务，旨在为科研开发者提供简洁、可复用的模型实现与实验基础。其主要功能模块包括：核心模型集：提供多种经典卷积神经网络实现，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet等，涵盖从

2530Python人工智能