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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Bert-LSTM-LDA模型的舆情分析系统
产品系统
系统提供一站式微博舆情监测与可视化服务。用户可实时查看热点话题的情感极性分布、互动量预测走势、地区舆情热力图及主题词云,支持多维度榜单筛选与文章详情下钻分析。后端基于SpringBoot与大数据组件,前端采用Vue3结合ECharts和Three.js构建3D数据大屏,实现毫秒级检索与动态交互,帮助
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Java
企业服务
基于X-光成像的异常检测系统
产品系统
该系统是为配套硬件定制的一套包含硬件控制、用户管理、数据管理、图像检测、AI检测子系统等多功能于一体的软件系统。硬件控制模块通过以太网、串口、USB等方式实现与硬件控制单元的通讯,如PLC、X-Ray发射器、X-Ray成像控制器、异常执行机构等,从而实现对硬件设备的操控;用户管理模块实现了角色分配与
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C++
机器深度学习
中药材仓储物联网监管系统
产品系统
Vibe Coding
1.4.1中药材智能识别与检测1.4.2自动化入库与出库管理1.4.3仓储环境实时监控与预警1.4.4基于RFID的全程追溯管理1.4.5 药材保质期智能预测1.4.6库存管理与智能预警1.4.7质量档案与追溯查询1.4.8 数据可视化与分析报表
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Python
物联网
文图智能搜索软件(软著)
产品系统
模块有图片匹配图片、文字匹配图片两个主要功能模块,还可以配置搜索路径。a、根据输入图片,在指定目录中查找相似图。b、根据输入中文文字,在指定目录中查找与描述相似图片。c、都是实时匹配检测,可以根据客户需求定制不同使用场景,匹配不同的支持系统d、是多模态应用系统
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Torch
人工智能
基于大小模型协同的智能乒乓球运动分析与可视化系统设计
产品系统
运动员端具有以下功能:(1)个人信息管理:包括编辑个人信息和加入俱乐部功能,允许用户更新和维护其个人资料,并提供加入体育俱乐部的功能。(2)动作识别与可视化分析:包括正向视角识别和侧向视角识别,分别从正面和侧面视角进行动作识别,帮助运动员全面了解自身动作表现。(3)训练数据智能化分析:包含分析训练数
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Python
人工智能
FreeAIStack AI工具SaaS平台
产品系统
14个AI工具(简历优化、邮件助手、内容生成、图片生成、视频脚本、去背景、翻译、代码检查、SEO标题生成、提示词生成等)用户系统:设备ID识别,无需注册即可使用支付系统:对接Creem.io国际支付,支持信用卡付款会员系统:免费用户每天5次,Pro用户无限使用License密钥管理:付费后自动生成并
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Java
机器深度学习
工程机械仿真培训系统
产品系统
系统支持训练项目管理、故障模拟、驾驶操作考核、成绩评分、振动反馈、UI界面控制、AI智能问答、训练记录查询及数据统计分析等功能,同时支持多训练科目切换、题库管理及设备联动,实现完整的仿真培训业务流程。
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C++
人工智能
小依
产品系统
Vibe Coding
小依是一个有虚拟形象的AI情感陪伴助手,具备三大核心能力:长期记忆(通过PostgreSQL+向量检索记住用户的喜好、经历和重要时刻,对话中能主动提起过去的事)、自适应性格(根据每次互动动态调整性格参数,从初识时的谨慎温柔到熟悉后的活泼亲密,千人千面)、多模型路由(智能选择最合适的LLM处理不同强度
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Java
人工智能
具身智能开发系统
产品系统
层级 模块环境与硬件 Dashboard/EnvironmentList/EnvironmentCreate/硬件检测机器人设计 BodyDesigner(3D设计+URDF/MJCF导出)/URD(统一机器人描述)训练与实验 ExperimentRunner/ModelTraining/Motio
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C++
机器深度学习
AI视觉行为检测系统
产品系统
AI视觉行为检测系统:1.实现对作业员作业步骤顺序、步骤遗漏监控。2.实现作业时对作业员是否带手指套、静电环监控。3.实现对作业中产品配件是否齐全监控。4.员工穿着规范检测。5.作业区域电子围栏检测。6.危险区域电子围栏检测。AI视觉检测产品缺陷系统:1.对产品组件是否缺失监控。2.对产品是否脏污监
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Python
机器深度学习
地铁隧道表面病害检测
产品系统
包括数据集制作,图像预处理,数据标注;算法设计,包括算法搭建,参数微调;模型训练,在超算平台上提交训练任务,训练后获取模型权重;在验证集上测试效果并改良模型;将模型封装为软件。主要功能为实现了端到端的图像检测与识别功能,将图像输入模型后即可输出检测结果。
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Python
机器深度学习
YOLO 鸟类检测与跟踪系统 (YOLO Bird Detector & Tracker)
产品系统
Vibe Coding
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
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Python
机器深度学习
基于深度学习的环境声音事件分类系统
产品系统
本项目面向城市环境声音识别场景,可用于智慧城市噪声监测、公共安全辅助感知、音频内容分析等业务。系统以UrbanSound8K数据集为基础,对城市中常见的环境声音进行自动分类,例如空调声、汽车鸣笛、儿童玩耍、狗叫、钻孔、发动机怠速、枪声、破碎机、警笛和街头音乐等。项目解决了传统人工听辨效率低、主观性强
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Python
机器深度学习
隧道巡检机器人
产品系统
1、下位机:完成隧道小车的驱动控制;控制线阵相机扫描隧道;控制补光;控制雷达探测周边障碍物确保安全;接收遥控器控制指令。2、上位机:整合下位机采集的图像;实现缺陷的人工标注;实现缺陷的自动识别;输出说明缺陷类型及位置信息的工单
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C++
机器深度学习
安全帽&人脸检测方案demo
开源项目
为响应工贸企业安全生产责任保险(安责险)的智能化监管要求,本项目拟建设一套基于**AI视频分析+IoT传感器联动**的智能监控系统,对工贸企业生产经营过程中的9大类风险场景进行7×24小时不间断智能巡检与自动告警。本demo采用机器语言加深度学习,使用yolo8增对特定场景进行训练,对工业生产施工场
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Python
人工智能
钢筋骨架识别定位系统
产品系统
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)
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C++
人工智能
物体转动惯量测量
产品系统
可完成目标物体轮廓精准提取,搭配完整图像预处理与噪声去除功能。融合HSV、二值化算法优化图像效果,针对性适配复杂现场光照环境,有效抵御光线、阴影等干扰,保障视觉检测与测量工作稳定运行。
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C++
人工智能
基于循环随机配置网络的非线性系统建模与预测项目
产品系统
项目主要包含数据生成、模型训练、参数搜索、预测评估和结果保存等功能模块。系统能够自动读取训练集、验证集和测试集数据,构建RSCN循环随机配置网络模型,通过逐节点增长方式扩展水库层,并使用最小二乘方法求解输出权重。同时支持alpha参数网格搜索、多随机种子实验、早停回滚、NRMSE/MSE/RMSE/
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Java
人工智能
DAS数据集制作工具
产品系统
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
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C++
人工智能
Prism
开源项目
1.数据剖析—自动推断类型,统计均值/标准差/分位数/偏度/峰度,IQR异常值检测,直方图,缺失值/唯一值统计2.质量检测—10种内置规则:无空值、无重复、值范围、正数检查、无空字符串、最小/最大长度、允许值、正则匹配,支持自定义规则3.报告生成—HTML报告(卡片式概览+列表式列统计+质量检查表)
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HTML5
人工智能
当前共103个项目
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