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。
可以实现贪吃蛇游戏的基本流程,系统稳定可靠,是在stm32f103上面实现的,可以通过遥感控制贪吃蛇的方向,通过PCB板上面的按钮进行开始,暂停等罗辑控制,通过OLED显示屏显示
100C智能硬件
1,能链接常用摄像头,如:海康、大华,进行抓图和录像操作2,能运行深度学习算法进行安全监控,如区域入侵、安全帽佩戴、人员权限管控等3,联动plc,当识别到安全问题时,能给plc信号,进行停机等处理。4,自定义检测规则,如采图间隔,开始报警数,检测阈值等
130Python人工智能
系统提供多终端SDK,支持Java、C++、C#、Python等主流语言,方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备,实现毫秒级快速识别,无需依赖云端即可完成端侧推理,满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域,并高鲁棒性地识别印刷、
120C++人工智能
通过4台Mech-Eye3D工业相机,对预制梁焊接区域进行视觉检测,计算焊接点三维坐标,并通过TCP发送给PLC/机器人执行自动焊接。六大功能模块①相机管理(MechMindCamera.cs)封装Mech-EyeSDK,支持4台相机独立发现/连接/断开,拍摄深度图(TIFF)和2D灰度图(PNG)
80C++人工智能
智能安防产品系统
实现各种智能安防算法。如:车间安全帽检测,登高作业安全绳佩戴检测,玩手机识别,睡岗检测等。也有人脸识别,多目标追踪,布局一致性等算法。能根据客户需求生成报警代办,并推送事件,提醒处理人,完成闭环。
190Python人工智能
本项目实现了一个可调控生物节律LED光源分析与优化系统,主要功能包括:1)读取并清洗LED光谱功率分布SPD数据,完成波长、功率和单位的预处理;2)基于CIE色度学模型计算相关色温CCT和色偏差Duv;3)基于TM-30显色评价方法计算保真度指数Rf和色域指数Rg;4)基于CIES026/E生理节律
140Python人工智能
项目包含数据读取与清洗、归一化处理、灰色关联度分析特征筛选、WGAN合成样本生成、LSTM时序预测、误差评估(MSE/RMSE/MAE)和结果可视化等模块,核心功能是在小样本金融数据条件下提升股价预测精度与稳定性。
150Python金融
项目围绕轴承故障诊断构建了四个模块:数据重采样与滑窗预处理、多维物理特征提取、源域故障分类与可解释分析、以及基于DANN的跨域迁移诊断。支持从振动信号生成时频谱图、训练分类模型、输出目标域故障标签,并结合SHAP、Grad-CAM和包络谱验证模型决策依据。
120Python人工智能
核心模块:包含dat格式解析与重组、滑动窗口智能切分、多维可视化(时/频/时频域联动)、音频回放校验及批量标注导出五大模块。功能描述:支持DAS专有二进制格式的直接读取与解析,通过“视听协同”辅助人工判读,一键生成深度学习训练样本。工具解决了传统标注效率低、边界识别难的问题,将标注效率提升40%以上
260C++人工智能
本项目实现了一个完整的4自由度机械臂运动仿真系统,具有以下核心功能:1.正向运动学计算根据4个关节角度(q1,q2,q3,q4)实时计算机械臂各连杆和末端执行器的空间位置支持任意时刻的关节位置查询可视化展示机械臂当前姿态2.逆向运动学求解输入目标末端位置(x,y,z)和姿态角度自动反解出4个关节的目
230Python机器深度学习
项目主要围绕图像处理与数据分析展开,包含若干可扩展的功能模块,用于支持不同类型的任务配置与结果展示。系统提供基础的可视化界面与流程管理能力,能够适应多种应用场景,提升整体工作效率与操作体验。
220Torch人工智能
本项目主要实现科研实验数据的读取、清洗、分析和可视化展示。支持对Excel、CSV、TXT等格式数据进行导入与整理,可完成缺失值处理、异常值检查、重复值删除、数据归一化、标准化处理和指标计算。在图表绘制方面,可根据实验需求生成折线图、柱状图、散点图、预测值与真实值对比图、loss曲线、RMSE/MA
360Python机器深度学习
本项目主要完成航空发动机多传感器退化数据的处理、建模与结果可视化。功能包括:原始数据读取与整理、发动机RUL标签构建、传感器特征筛选、数据归一化与标准化处理、滑动窗口样本构造、训练集与测试集划分、深度学习模型训练、预测结果输出和评价指标计算。项目可实现对发动机剩余寿命的预测,并通过RMSE、MAE、
500Python机器深度学习
1.支持Qwen、Llama等主流开源大模型本地部署和推理;2.提供RAG知识库问答功能,支持文档上传和智能检索;3.内置API接口,支持第三方应用集成;4.支持多轮对话、文本生成、代码生成等功能;5.提供图形化管理界面,支持模型切换和参数配置。
390Python人工智能
1碰撞检测模块:预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块:使用传统或深度学习检测具体的货物容器(托盘,货架,料笼),厂区的行人,头盔,车辆等3避障检测模块:360°雷达检测避障,可对高于8cm的静态物体进行检测,不针对特定物体,不依赖数据集,移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出
310C++自动驾驶
项目主要功能一、插件化宿主平台提供统一的WebShell运行时,通过标准化的plugin.yaml合同实现插件的自动发现、加载和编排。支持四种插件类型:UI插件(前端界面)、能力插件(后端服务)、卡片插件(数据嵌入卡片)和AI插件(智能能力)。插件支持依赖声明、拓扑排序加载和循环依赖检测,并提供脚手
400Python人工智能
AI问数系统产品系统
(1)自然语言理解:用户通过自然语言描述数据需求,如“统计上月各渠道销售额”或“查找ARPU高于200的流失风险极高用户数量”。(2)智能SQL生成:系统自动将用户输入转化为对应SQL查询语句,并可针对多表、多条件复杂查询生成高效语句。(3)数据查询执行:自动连接数据库执行SQL,返回查询结果。(4
361Python人工智能
系统由数据接入层、解析索引层、检索问答层、前端层四大模块构成:1)数据接入:公开渠道券商研报爬虫+主流财经新闻爬取+ObsidianVault本地笔记同步三类数据源,支持增量去重、定时调度、异常重试。2)文档解析:pdfplumber处理原生PDF(含嵌入图表的文字版研报,可完整提取正文、标题层级、
630Python人工智能
水表巡检产品系统
1、项目具体功能模块:本项目包含四大核心模块:移动端APP开发模块、后端接口服务模块、Web管理平台模块、以及仪表识别算法模块。APP模块负责现场数据采集与上传;后端接口提供数据交互与业务逻辑支撑;Web平台用于资产台账管理与数据统计;算法模块实现仪表表盘读数、仪表编号的自动识别与登记。2、项目主要
540Android人工智能
UAVagent1.0产品系统
本项目的核心创新并非单一算法的修修补补,而是在系统架构层面重新审视了无人机智能感知任务的执行范式。传统无人机视觉系统通常遵循一种固定的流水线——检测然后跟踪然后依据预设逻辑做出响应——这种模式在面对复杂多变的自然语言指令或未曾预见的边缘场景时显得僵硬而脆弱。UAVagent1.0通过引入异构多智能体
461Python人工智能
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