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。

行业垂直领域大语言模型问答增强项目产品系统

实现行业文档清洗、切分与Embedding向量化索引构建；支持混合检索、Rerank重排及基于检索片段的约束生成并附带引用；支持基于LoRA的领域指令微调；内置评测体系对比纯基座、纯RAG、纯微调及RAG+微调四种方案，动态路由分发请求。

90Python人工智能

LeRobot 具身智能数据集清洗与自动化质检服务产品系统

本项目主要提供具身智能/机器人数据集的深度清洗与标准化交付服务，包含以下四大核心模块：自动化数据诊断（DataCheck）：内置20+项工业级指标，一键排查数据集的格式完整性、时间戳错乱、帧率（fps）配置错误以及动作连续性（是否存在卡死或极限溢出）。底层元数据修复（DataClean）：针对采集设

200Apache机器深度学习

（商品图片）智能识别插件产品系统

1、该项目包含客户端（桌面端插件），服务端，本地识别服务三端，涵盖导入Sku，商品学习，提取特征，持久化，索引下发，智能识别，修改重新学习的业务完整闭环。2、识别结果分：直出，人工确认，直出直接取最高置信度的商品发送收银端等其他软件，人工确认的话需要点选。可对接99%以上的第三方软件，无侵入性，只需

430C#机器深度学习

科创平台产品系统

-AI通识教育：多学科课程内容在线学习与评测-信息科技：可视化教学资源分页展示与并行渲染-智能机器人：3D场景仿真与交互式编程教学-AI智能体：模型组件拖拽拼接、可视化指令流控制3D场景-统一教材引擎：PPT/Word/视频/题库等资源统一封装与管理-性能优化：LOD动态加载、对象池、GPUInst

490Unity3D教育校园

AI驱动的企业级全栈数据自动化闭环产品系统

涵盖5个自动化场景：1、DHL报文自动化：AI时序判断替代人工取数。2、运单数据处理：多系统数据抽取清洗与报表聚合。3、AOC智能签到：扫码到出勤统计一键归集。4、ITIL服务管理：多系统整合实现需求全流程透明。5、计划用油管理：模型计算支撑用油决策。

900Python物流仓储

人员行为分析系统产品系统

1、采用YOLO系列模型（YOLOv11/YOLO-WORLD等）2、采用RTSP实时视频传输列协议进行监控画面读取分析，做到低延迟检测3、可与飞书APP进行通讯，发送检测消息提醒，并及时创建更新多维表格

620Python人工智能

产品质量视觉检测系统产品系统

1、设计了深度学习与传统视觉两种视觉检测模式2、对相机、运行主机设备要求低，低成本实现3、与PLC上位机实时通讯，实时传输检测识别信息，做到实时报警提醒，低延迟，设置简单

680Python人工智能

美国COSCO智慧加油站项目产品系统

收集加油站的运行数据，提醒客户哪些位置可以停车加油，以及一系列安防监控功能的开发，比如加油站火灾报警、非法入侵、人脸识别等功能的开发。车辆加油数据的分析，给加油站的监控进行管理

770C++机器深度学习

YOLO 目标识别与自动瞄准系统产品系统Vibe Coding

通过YOLO实现目标识别与位置计算，带多目标锁定优化使用远程服务器进行激活码校验，同时有完善的后端管理可视化页面通过PID及自研算法完成移动输出计算，有移动平滑及反轨迹识别机制通过鼠标自动化盒子接口完成鼠标移动操作通过运行时加载功能实现主应用与敏感功能分离，避免文件识别应用多种数据传输方式，如TCP

830C#游戏

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

970Python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

710C++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。

620QT人工智能

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

1060Torch人工智能

低照度图像增强算法产品系统

1.图像预处理：读入低照度图像，做归一化和颜色空间转换。2.亮度与对比度恢复：自适应提升暗区亮度，同时避免高光过曝。3.噪声感知增强：估计图像噪声水平并加权，在提亮的同时抑制噪声放大。4.细节与色彩保持：保留纹理边缘，减少色偏。5.性能评估：支持PSNR、SSIM等指标批量测试，以及增强前后对比可视

1660Python人工智能

古币版面对比工具产品系统Vibe Coding

样本库管理按「品类→版别」建库；导入标准样图后自动识别币缘、归一化；框选ROI可比对单个字，并可标记判别点（★）与细节笔画（◆）；一个版别可挂多张模板适应不同锈蚀程度批量识别比对导入本地图片（可多选），与目标品类下全部版别逐一比对，输出相似度排名+是否命中可解释结果列出该品类全部版式的得分明细

1960Python机器深度学习

天气识别模型产品系统Vibe Coding

1：基于不同天气图片进行训练2：实现对数据集以外的天气进行预测3：保留输出接口，可将输出结果导出4：利用训练的模型可以进行网络上与天气相关的数据集的收集并分类

1660Torch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

2220Python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

2510Python人工智能

基于2D安装说明的3D动画自动生成系统产品系统

系统支持用户上传2D安装说明图，通过MaskR-CNN自动识别并分割零件，利用PnP算法计算零件的3D姿态，并从3D模型库匹配对应模型，最终使用Three.js和GSAP生成可交互的3D装配动画，实现从2D图像识别到3D动画展示的完整流程。

2340Python人工智能

基于深度学习的脑电情绪识别项目产品系统

1.数据读取与组织：读取SEED脑电数据及情绪标签，按被试、实验场次和试次整理样本，完成模型输入与标签的对应。2.特征加载：支持加载经过平滑处理的微分熵特征，组织多通道、多频带输入，用于情绪分类训练。3.电极拓扑构建：根据脑电通道位置信息生成邻接矩阵，为图模型提供空间关系初始化方案。4.情绪识别训练

1221Python机器深度学习

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