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。

第十二届中国软件杯基于百度飞桨的支持11类器官3d图像分割的医疗解析平台产品系统

1、算法部分：基于PaddlePaddle，在官方指定数据集上进行打榜，所有器官分割任务平均dice系数达到0.94232、软件部分：基于WEB的3D医疗数据解析平台，其中包含医疗数据的导入、分割、可视化和数据分析功能四大基础功能，且飞桨模型可在本地或云端部署进行推理。另接入百度文心大模型用于医嘱格

90C++人工智能

多模型机器学习分类实践产品系统

逻辑回归：线性分类模型，输出概率，可解释性强。随机森林：集成学习，通过多棵决策树投票，抗过拟合，能给出特征重要性。支持向量机：通过核函数将数据映射到高维空间，找到最优分类超平面，适合小样本、高维数据。KNN:基于距离度量，投票决定类别，简单直观，适合小规模、类别边界明显的场景。线性回归：直观感受线性

70Python机器深度学习

多多玄学产品系统

独立研究AI算法，使用贝叶斯滤子滤波进行状态建模，以及SDE向前推演，解决了传统玄学行业不可量化、不确定性的痛点，算法已申请专利，一个项目有两个功能一个是算六爻一个是算八字

230Python人工智能

rpa实时推送热点深度文章产品系统

深度文章市面上偏少(有实际价值的大v偏少)，导致蓝海•很多文章内容同质性太强，且只是单点叙述，有经验的大v写不出，写的出的又不是有经验的•预测型文章几乎都是一家之言，很难证实和证伪，阴谋论大棋论者太多，人们往往相信那些愿意相信的•能始终坚持一种观点的作者或者社区太少，或多或少都足够主观•第一时间的时

260Java人工智能

Analysis and Classification of Texts in Product Re开源项目

1.数据加载与预处理模块功能：读取JSONL格式的原始评论数据，提取评论文本和评分。关键步骤：将评分1–2星映射为“负面”（negative），3–5星映射为“非负面”（non-negative）。进行文本清洗（如正则匹配单词、去除标点）。计算文本统计特征（词数、句长、词频、词汇量等）。生成词云等可

190Python机器深度学习

未知输入条件下状态估计的改进卡尔曼网络产品系统

UIKNet结构包含一个RNN。RNN采用门控循环单元(GRU)来跟踪二阶矩的统计信息，总共包含四个GRU。通过一个全连接层，提取与过程噪声相关的信息；提取出的信息作为第一个GRU的输入，该GRU隐式地估计过程噪声协方差矩阵。也通过一个全连接层来提取关于系统状态函数的信息；提取出的特征被送入第二个G

220Python机器深度学习

Urban - 基于深度学习的城市位置预测项目产品系统

我们实现了Sundial，这是一种基于GNSS的建筑物高度重建方法，结合了3DMA定位功能，可在普通智能手机上运行。Sundial引入了（i）一种自适应分位数门控高度回归器，该回归器基于通过弱监督光线追踪得到的受建筑物轮廓限制的遮挡高度集的分位数摘要进行操作，以及（ii）一种用于定位的统一时空上下文

250Python人工智能

油气场站智能监控系统产品系统

本油气场站智能监控系统以YOLO系列目标检测框架为核心技术底座，搭建多维度AI视觉识别、实时视频流处理、Web端报警管控及事件数据溯源四大功能模块；系统直连场站RTSP监控视频流，通过部署人员倒地、危险区域入侵、跑冒滴漏、红外温度异常、翻越围墙、火焰识别等轻量化检测模型，完成帧级实时推理与异常后处理

380Torch人工智能

agent框架设计搭建产品系统

在tobai产品中设计agent智能平台，rag智能问答系统，主要各个行业的定制化知识网络开发。设计agent中决策模块，rag系统中的内容提取，召回排序模块，定制化知识网络的知识提取模块。

390Python人工智能

机器视觉检测产品不良产品系统

本系统核心涵盖五大功能模块：①高精度成像模块：配置高分辨率工业相机、定制化光源及远心镜头，精准捕捉金属表面微观纹理，消除反光干扰，实现0.001mm级缺陷成像；②智能缺陷检测模块：基于深度学习算法与传统图像处理技术，自动识别表面划痕、污渍、氧化斑点、缺角等瑕疵，区分“合格/不合格”状态；③精密尺寸测

470C#机器深度学习

3D视觉AI弹性算力系统规划与实施产品系统

核心围绕“AI算力弹性伸缩”构建全流程能力，适配Open3D驱动的3D视觉AI任务特性：1.基于KubeRay+容器云实现GPU/CPU节点按AI场景指标（推理延迟/GPU利用率）弹性伸缩；2.分布式调度Open3D点云AI任务，定制GPU/CPU资源调度策略适配需求；3.全链路监控保障弹性伸缩过程

400Python机器深度学习

基于深度学习的火灾烟雾识别系统产品系统

本系统主要实现以下核心功能：1.火灾与烟雾实时识别基于深度学习目标检测模型，对视频监控画面中的火焰与烟雾目标进行实时识别。2.视频流实时检测系统能够接入监控摄像头视频流，对视频画面进行持续检测和分析。3.智能预警机制当系统检测到疑似火焰或烟雾目标时，自动触发报警提示，提醒相关人员及时处理。4.可视化

590Java人工智能

工业微加工高精度机器视觉与自动对焦(AF)系统产品系统Vibe Coding

1.亚像素级特征测量：深度集成Halcon(HalconCpp)，实现基于形态学与高斯平滑的1DMetrology边缘测距，以及基于形状的模板匹配，实现亚像素级圆/靶标提取。2.视觉抓靶与刚体对齐(Rigid2DAlign)：内置视觉偏差计算引擎，支持多点靶标识别并求解最佳平移与旋转矩阵（XYθ）。

570C++智能硬件

基于RestNet的手写数字识别产品系统

项目包含四大核心功能模块：数据预处理与增强模块（负责MNIST数据集加载、归一化与TensorBoard可视化）、ResNet模型训练模块（实现残差网络构建、GPU加速训练与参数优化）、单数字预测模块（支持单张28×28灰度图像的推理识别）、多数字分割识别模块（基于OpenCV实现多数字图像的自动分

560Torch人工智能

电商用户行为分析与可视化平台产品系统Vibe Coding

本项目为电商用户行为分析与可视化平台，核心功能模块如下：1.数据采集模块：通过Flume采集APP埋点日志，结合Kafka实现实时数据缓冲，支持历史数据批量导入与实时数据流接入。2.数据分层模块：基于Hive构建ODS→DWD→ADS三层数据仓库，完成数据清洗、维度建模与指标汇总，支持多粒度时间/地

680Java人工智能

阿里天池AI大赛：二手车价格预测产品系统

通过对预训练的数据进行数据预处理、特征工程提取、模型参数优化，最终的MAE控制在500以下，然后进行模型保存，模型部署，按照模版提供车辆的一些相关信息，通过模型进行评估计算给出最合理的价格，

480Python人工智能

基于PyTorch + CUDA C++算子的CT图像重建工程系统产品系统

项目包含完整的训练与评估流程，核心模块包括：1.基于UnrolledADMM思想构建的可展开重建网络2.自定义C++/CUDA算子实现投影与反投影加速3.PyTorch模型训练框架与多实验配置管理4.支持多阶段参数学习与可学习正则化模块5.自动化评估脚本输出PSNR、SSIM等指标6.系统采用模块化

470C++人工智能