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。

Python 数据可视化仪表盘产品系统Vibe Coding

数据导入模块：支持上传.xlsx和.csv格式文件，自动识别数据结构并进行初步校验，确保数据格式正确。数据概览模块：自动生成数据总行数、列数、缺失值统计，帮助用户快速了解数据质量和分布情况。可视化分析模块：提供交互式柱状图（可选择任意两列进行对比）、折线图（展示时间序列数据趋势）、饼图（展示分类数据

230PHP企业服务

文本驱动的人脸图像编辑算法产品系统

使用文本CLIP嵌入差异匹配图像CLIP嵌入差异，预测潜在空间中的编辑方向；并在潜在代码及图像层面分步解耦。用户给定一张人脸图片以及任意想要编辑的人脸属性，系统可输出自然的编辑结果图。

260Python人工智能

基于多模态大模型的场景文本图像伪造分析工具产品系统

1、功能模块：-图像伪造检测模块：CLIP视觉特征分析、噪声分析网络、边缘检测网络、注意力热力图定位-文本伪造分析模块：OCR文本提取、字体一致性检测、语义一致性验证、语法错误检测-综合评估模块：多模态特征融合、置信度评估、详细报告生成-用户交互模块：拖拽上传、实时预览、结果可视化、报告导出2、主要

470Python人工智能

辅具智能评估模型产品系统

支持多维度评估数据输入（基本信息、体格检查、个人能力、功能评估）*实现8类矫形器的自动分类推荐*提供轻量api接口服务*提供预测置信度和可解释性分析支持模型在线更新和增量学习

470Java人工智能

一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的多算法期货价格预测系统产品系统Vibe Coding

本项目提供四位一体的智能化期货预测解决方案：首先是多品种实时行情监控，支持黄金、白银、原油等10余种期货合约的实时价格、成交量、持仓量数据可视化展示，实现市场动态的全面把握。其次是WOA智能超参数优化，采用鲸鱼优化算法自动搜索LSTM网络的最佳超参数组合，显著提升模型预测精度和训练效率。第三是双算法

560PHP金融

人脸情绪识别数据采集与预处理产品系统Vibe Coding

1.具体功能模块：包含数据集构建、模型训练、情绪检测、结果统计四大核心模块。2.主要功能描述：数据集构建模块生成包含7类情绪的标准化人脸情绪数据集，输出结构清晰、可直接用于模型训练的emotion_dataset文件；模型训练模块基于PaddlePaddle框架实现数据预处理、模型搭建与训练，支持R

600Python人工智能

PCB缺陷检测系统产品系统Vibe Coding

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip

670Python人工智能

AI智能问答助手产品系统

1.项目具体功能模块：本AI智能问答系统基于LangChain+RAG技术架构，核心包含五大功能模块，分别是文档数据处理模块（负责多格式文档的解析、清洗、分块与预处理，支撑知识库构建）、向量知识库模块（实现文本向量化编码、向量存储与高效检索，对接主流向量数据库）、检索增强模块（基于用户问题进行语义检

460Python人工智能

DSVD: Dynamic Self-Verify Decoding for Faithful Ge产品系统

为解决上述问题，我们提出DynamicSelf-VerifyDecoding（DSVD），一种面向实际部署的实时自校验生成框架，在不引入高昂外部验证成本的前提下显著提升模型输出质量。DSVD主要提供以下核心功能：实时生成质量自检在模型解码过程中，引入并行的自验证机制，对当前生成内容进行持续评估能够及

450Torch人工智能

企业级分布式智能数据中台（全网数据采集 + 事件检测分析版）产品系统

一、多源分布式全网数据采集模块支持三大灵活采集模式，覆盖互联网全域文本数据（新闻、论坛、博客、微博），突破各类反爬限制，实现精准、高效、稳定采集：1.领域关键词采集：用户输入领域关键词+时间范围，分布式实时爬虫全网采集对应领域数据（如「华为产品分析2014.03-2014.05」）；2.指定URL采

640NLP人工智能

基于yolov8的课堂行为监测产品系统

一套集行为识别、数据服务与可视化管理于一体的课堂智能分析系统，主要功能包括：课堂行为智能识别基于YOLOv8模型对课堂视频或图片进行目标检测支持识别抄袭、分享答案、东张西望、使用手机、睡觉等多种课堂行为提供单帧检测、视频检测及实时流检测能力实时与离线分析能力支持摄像头或RTSP视频流的实时行为检测支

760Python人工智能

ASA广告智能投放系统产品系统

1.智能产词模块(SmartKeywordGeneration)该模块解决的是**“买什么词”**的问题。作为NLP算法工程师，这是你的核心主场。语义拓词：利用BERT或Embedding技术，基于当前高转化词的向量相似度，从词库或App元数据中挖掘意图相近的候选词。竞品词挖掘：通过爬虫或第三方接口

750Python人工智能

手写字符识别产品系统

1.模型训练提供轻量化、可配置的YOLOv8模型训练能力，支持n/s/m/l/x多尺寸模型选择，可自定义训练轮数、图像尺寸、批次大小等参数；自动检测GPU/CPU设备，优先使用GPU加速训练；针对Windows环境解决OpenMP库冲突问题，通过优化数据增强策略（降低mosaic、mixup概率）、

730Python人工智能

基于深度学习的智慧果园安防与病害监测系统产品系统

本项目基于B/S架构构建了一套综合视觉监测系统，主要包含以下具体功能模块：1.作物病害智能检测：利用YOLO11深度学习算法对视频流进行实时推理，精准定位并分类（如早疫病、细菌性斑点）番茄叶片病害，自动统计病害分布数据。2.人员安全与行为监测：基于YOLO-Pose姿态估计技术，通过检测框几何规则（

500Python人工智能

神经网路处理工业传感数据预测生产结果产品系统

对此需求搭建了神经网络模型，用fab厂提供的工艺参数与传感器采集数据作为数据集，搭建神经网络预测在某工艺参数与实时传感参数下，会长出的晶体直径为多少，在具备足够的实时预测精后，应用于工业晶棒生产以获得具有稳定直径的晶棒

440Python机器深度学习

中华白海豚🐬个体AI识别产品系统

1、基于深度神经网络的reid技术1.1)采用局部信息对齐技术进一步提高精度1.2)Top1识别率达到89%，Top3达93%以上，即匹配结果在前三名识别率93%1.3)自动区分幼体和成熟体，幼儿未发育完整，无明显特征，统一归为一类，一般通过其母进行跟踪2、QT开发的桌面软件通过XXX部海YY

600Python机器深度学习

基于大数据雷达信号源源调制类型建模及识别产品系统

在基于信号大数据的雷达辐射源调制研究中，利用MATLAB软件对目前已知的所有调制类型进行仿真建模。这是整个研究的基础步骤，为后续的图形处理和分类等操作提供数据支持。使用大量的图片对核心程序进行训练识别，让程序学习不同调制类型的特征。通过不断的训练，使程序能够准确地识别各种雷达信号的调制类型。

640Python机器深度学习

水果品质分类模型产品系统

核心功能模块：AI识别引擎：基于MobileNetV2的迁移学习模型，支持6类水果状态实时分类RESTfulAPI服务：Flask框架提供标准化接口，支持HTTP/JSON通信图像预处理模块：自动尺寸调整、归一化、批量处理可视化测试界面：HTML5前端界面，拖拽上传即时反馈主要功能描述：单张/批量图

690Python机器深度学习

基于扩散模型的多模态内容生成系统 (AIGC)产品系统

针对个性化图像生成需求，搭建基于DiffusionModel的生成式AI系统，解决特定风格下的小样本图像生成难题，实现高质量的“文生图”与“图生图”功能。

390Torch人工智能

基于机器学习算法的招聘网薪资预测产品系统

探索集成学习算法在处理高维、稀疏招聘数据时的适用性，特别是针对"职位描述"等非结构化文本特征，研究文本特征工程的优化方法，为薪资预测领域的算法改进提供实证依据。同时，通过SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）解释框架，增强黑盒模型的可解释性，为可解释人工智能（XAI）在人

550Python机器深度学习

当前共166个项目登录查看更多