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。
项目主要包括气象数据采集模块、深度学习预测模块、台风路径分析模块、风险预警模块、可视化展示模块以及业务管理模块。系统可实时接入卫星云图、雷达数据、海温数据及历史气象数据,通过LSTM、Transformer等模型对台风路径、风力等级、降雨量进行预测分析;同时结合GIS地图实现动态轨迹展示与影响区域分
30Python人工智能
本项目主要包含API转发网关、统一鉴权系统、模型路由管理、负载均衡、高可用容灾、日志监控、用户额度管理以及CLI兼容层等多个功能模块。系统支持对Codex、ClaudeCode等源码协议进行兼容转发,可为cccli、codexcli等客户端提供稳定API服务。平台支持多上游节点自动切换、失败重试、请
30PHP项目任务
本项目面向卫星载荷在轨运行场景,目标是构建一套可部署在星载计算平台上的综合任务管理软件,支撑地面指令接收、任务调度、状态采集、数据处理和遥测下传等核心业务。系统围绕“指令进入、协议解析、任务执行、状态监控、结果反馈”的业务闭环设计,提供指令处理、数据总线、协议编解码、智能处理任务编排、设备状态采集、
60C++边缘计算
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。
90Python人工智能
1.使用YOLO11-OBBONNX定位车牌旋转框2.使用旋转框四点透视矫正车牌3.使用LPRNet/CRNNONNX识别车牌号4.PyQt5专业界面显示检测框、裁剪图、识别结果、置信度5.支持中文路径读取图片6.支持保存结果图
100Python机器深度学习
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
120C++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
140Python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
151Python人工智能
Creez产品系统Vibe Coding
Creez是一个面向创作者的AIAgent社交与工作平台,核心功能包括:自定义创建个人Agent、配置人格/记忆/技能/模型、与Agent进行多轮对话、读取本地文件并执行任务、接入OpenAI兼容模型、DeepSeek、豆包等模型服务;支持图像生成、视频生成、分镜创作、知识检索、定时任务等技能模块;
190SQLite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、
240Python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
390Android人工智能
风速预测产品系统
系统主要实现风电功率时间序列预测功能,包括原始数据清洗、异常值处理、滑动窗口样本构建、功率序列分解、深度学习预测和误差指标评估等模块。系统先对风电功率数据进行预处理,再利用CEEMDAN和EWT方法将复杂功率信号拆分为多个更稳定的子序列,随后分别训练LSTM模型进行预测,最后将各子序列预测结果重构为
250C++机器深度学习
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
261Python人工智能
该系统通过传感器实时采集海缆焊缝的点云数据,并基于改进的U-Net网络进行焊缝缺陷识别,自动检测焊缝表面缺陷,并生成质检报告。其中作为核心开发成员负责改进U-Net网络的算法开发,用于精确识别焊缝缺陷,同时还负责与传感器的通讯模块开发,确保系统能够稳定稳定获取并处理点云数据,完成质检任务,以及基于q
490C++机器深度学习
1.数据处理与特征工程:自动构建生存分析数据集,利用空间索引算法计算历史路径依赖、地理决定论等多维时空特征,并进行数据清洗与平滑处理。2.混合建模与竞赛优选:内置Cox模型竞赛引擎,自动筛选最优理论模型;集成随机生存森林与梯度提升算法,实现高精度风险预测。3.结果评估与解释:提供C-index交叉验
550Python人工智能
本项目主要包含目标检测、骨架提取、位姿解算和视频流处理四大功能模块,主要功能描述如下:1、系统基于YOLO-OBB算法,实现对目标工件的高精度掩膜提取。2、利用Ada-LSN网络,系统能够在复杂工况环境下精准提取出单工件的骨架点集。3、通过内置的多边形求交与拟合算法,系统能够高精度地量测出工件的倾斜
580Python人工智能
核心技术:YOLO视觉算法(YOLOv5/v7/v8),针对跌倒检测优化功能:通过实时视频流识别跌倒、触发警告、降低安全风险性能:端到端检测,30+帧/秒,准确率超过95%
490Python机器深度学习
本导览设备搭载深度学习推荐算法,采集用户兴趣、实时位置、游览行为等数据,构建用户画像。智能匹配景点资源,实现个性化景点推送、最优游览路线规划;支持语音讲解、实时定位导航与多模态交互,可动态更新推荐内容,适配不同人群游览需求,提升景区、展馆智能化导览服务体验。
570Torch人工智能
本系统包含三大核心功能:检测:支持图片、视频、摄像头三种模式,创新性地实现了置信度自适应处理和参数可调检测,检测结果会生成AI治理建议。训练:支持用户上传自己的数据集进行模型训练,可调节多种参数,后台异步执行。资源储蓄:模型库和数据集支持上传、下载、收藏、点赞,检测结果自动存储并支持收藏延长保存期。
480Python人工智能
实现Windows平台下ComfyUI与StableDiffusion深度学习绘图框架搭建。封装Bat/PowerShell脚本自动化启停脚本,内置显存优化策略,同时汇总环境配置、版本兼容、依赖报错等全套落地排坑方案,实现开箱即用的私有化AI绘图服务。
680Python人工智能
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