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。

小样本机器学习实验评估：数据泄漏审计与模型对比产品系统

提供按源样本分组的数据划分、数据泄漏检查、开发集模型选择、独立测试集评估、配对分组Bootstrap置信区间、混淆矩阵及错误样本分析。输出审计报告、实验协议、样本清单和预测结果。明确区分选择阶段指标与最终测试结果，并报告样本规模与统计不确定性。

130Python机器深度学习

情感咨询CRM语音智能分析平台（通话质检+成交预测）产品系统

1.通话管理：录音批量上传、ASR双通道转写（本地FunASR与云端可切换），说话人分离，全文检索与播放定位；2.智能质检：大模型从开场白、需求挖掘、产品介绍、异议处理、促成成交五个维度自动评分并生成改进建议；3.成交预测：基于LightGBM的预测模型，8947条样本训练、按周期切分防数据泄漏，验

190Python企业服务

遥感影像农作物识别与分割算法产品系统

项目主要功能面向遥感农田图像，自动完成小麦、油菜和水稻的像素级分割，并生成项目要求的分类掩膜。功能模块数据读取、预处理与训练/验证集管理小麦油菜三分类分割：背景、小麦、油菜水稻二分类分割：背景、水稻数据增强：CutMix、Copy-Paste等D2LS特征提取、动态字典和多尺度解码模型训练、断点保存

230Python人工智能

基于大模型的“防幻觉”与“长记忆”私有化 AI Agent 系统产品系统

核心包含三大模块：1.长效记忆与事件锚定模块：采用RAG架构与自定义的event_id机制，实现多轮对话中上下文的精准检索与时间线对齐，解决AI遗忘痛点。2.防幻觉与事实校验模块：内置严苛的防伪机制，遇到未知数据时强制触发“报错/不知道”指令，杜绝虚假生成。3.跨学科逻辑推演模块：支持多指令约束与复

240Python人工智能

基于大模型的“防幻觉”与“长记忆”私有化 AI Agent 系统产品系统

240Python人工智能

传送带线阵相机异物分选产品系统

系统分为四个功能模块：1、连续成像模块：线阵相机随传送带运动逐行扫描；2、特征提取模块：对每个物料区域提取颜色、纹理、形状等特征；3、分类识别模块：判断该物料为合格品还是异物，输出类别与位置；系统按产线速度实时处理，支持参数在线调整（如灵敏度、最小异物尺寸），适配不同物料批次。

440Python人工智能

作业区域权限校验产品系统

系统分为四个功能模块：1、人员检测模块：在画面中实时定位人员位置，输出人体框；2、马甲识别模块：对检测到的人员做细粒度分类，判断其马甲类型；3、区域判定模块：在画面中预先划定各区域及其允许的马甲类型，判断人员当前所在区域是否与其马甲类型匹配；4、告警与统计模块：越权时实时告警并抓拍留证，同时按区域、

410Python人工智能

机场净空异物检测与跟踪产品系统

系统分为四个功能模块：1、目标检测模块：对视频画面中的风筝、鸟类、无人机等目标做实时检测，输出目标类别与位置框；2、多目标跟踪模块：为每个检测目标分配唯一ID并持续跟踪，记录其轨迹、停留时长与运动方向，避免同一目标重复告警；3、告警判定模块：按目标类型、进入区域、持续时长等条件组合判定是否触发告警，

410Python人工智能

基于机器视觉的激光灭蚊炮视觉追踪系统产品系统Vibe Coding

系统包含视觉检测、串口通信、二维云台控制和状态反馈等功能。K230视觉模块实时检测目标并输出像素坐标；STM32主控通过USART1接收数据，并使用单字节中断和状态机完成报文解析；水平轴和俯仰轴分别由独立定时器的PWM通道驱动，根据坐标偏差计算舵机调整量，并通过死区和限幅减少抖动。主循环采用非阻塞分

540Python智能硬件

开架式水下机器人产品系统

项目包含开架式机械结构、推进与动力、传感与感知、运动控制、水面控制与通信五大功能模块。开架式框架模块采用高密度聚乙烯（HDPE）或铝合金型材构建模块化开放式骨架，配合浮力材实现水中零浮力配平，耐压电子舱采用双重O型圈密封，支持传感器与工具载荷的快速拆装。推进模块采用“4+4”或六推进器矢量布局，实现

440C++人工智能

自动标注软件工具产品系统

该数据标注工具，可以选择文件目录，设置XML保存目录，快捷键A-上一张，D-下一张，切换图片时自动保存标注，可以选择是否显示置信度，通过模型生成的XML标注文件中如果包含置信度，可以显示出来。能显示对角线长度。

450QT人工智能

视频推荐系统产品系统

1、数据处理-图数据库相关数据处理2、特征工程-对多源特征进行处理，特征编码3、召回-多路召回通路模型4、精排-多个深度学习精排模型5、重排-重排算法及策略

520Python人工智能

KAHM-Net: knowledge-anchored hypergraph learning f产品系统

数据处理，知识引导，超图神经网络，亚型分类，Multi-OmicsResidualEncoding(MORE)producesview-specificrepresenta-tionsandalocalstate;Cross-OmicsPathwayActivity(COPA)usestheenco

440Python机器深度学习

YOLO-series产品系统Vibe Coding

处理原始图像标注，完成数据集清洗与样本筛选，校验并修正TOMIE自带的原始标签，结合数据增强划分训练集与验证集；对YOLOv5、YOLOv8开展训练、微调与超参调试，针对仓储环境里实体遮挡、物体部分出界等问题调整训练方案，支持图片、视频的目标推理，输出检测框、类别及置信度，统计mAP、精确率、召回率

620Torch人工智能

机器人触觉手套3D 力与姿态固件产品系统

实现九自由度IMU+磁力计的3D磁力重建与姿态解算，内置磁干扰补偿、传感器标定与诊断模块；配套Windows上位机工具，完成原始传感数据可视化、协议解码、磁力计拟合、轨迹录制回放；固件支持多硬件变体编译，自动构建带SHA256校验的BIN/HEX程序包，实现版本可追溯、实验结果可复现。

540C++机器深度学习

基于强化学习与计算机视觉的麻将AI决策系统产品系统

系统包含麻将规则环境、自博弈数据生成、PPO强化学习训练、League训练、BehaviorCloning、DAgger、模型评估、ONNX导出以及Android端视觉识别和本地推理等模块。训练系统允许AI通过大量自博弈持续改进策略，并使用独立评估流程比较不同版本模型强度。移动端通过计算机视觉识别牌

890Python人工智能

模型参数智能率定产品系统

流程分四步。第一步整理DEM、流域与河道、土壤、植被和雨量，生成训练表并处理缺测。第二步用流域特征训练MLP，一次预测模型所需的所有水文参数，作为无资料地区的初始率定结果。第三步用Kendall相关和随机森林重要度给参数打分，只把得分高的参数送入搜索。第四步在参数范围内调用模拟退火、粒子群和贝叶斯优

2060Python人工智能

智能问数 MCP 服务产品系统

服务注册了五个工具。text2sql按库表结构把问题写成PostgreSQL，execute_sql执行并返回结果；data_process读取上传的csv/xlsx并整理成模型输入；common_models按目标变量选择算法，分类用随机森林，回归用线性回归；aircondition_models

2210Python人工智能

基于集成加权LSTM模型的农产品三方博弈模型建立产品系统

本项目包含三大核心功能模块：价格预测模块、三方演化博弈仿真模块与多维可视化分析模块。价格预测模块：集成LSTM深度学习模型，分别预测田头价、批发价及批零差价，并引入变异系数（CV）增强对高波动品种的预测鲁棒性。三方演化博弈仿真模块：构建农户（扩大/维持种植）、商户（高加价/低加价）与消费者（需求响应

770Torch政务

农场品价格的加权LSTM模型产品系统Vibe Coding

本项目包含两大核心预测模块：批零差价预测模型与田头价格预测模型。系统首先对来自郑州、温州、兰州三个城市、8种常见蔬菜的周度批发价与零售价数据进行清洗与特征工程。主要功能包括：多维度特征提取：自动计算滚动变异系数、波动率、价格加速度、移动平均线及季节性正弦/余弦特征，并引入滞后特征（Lag）捕捉时序依

740Torch机器深度学习

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