TensorFlow

1、支持各大直播平台数字人实时直播，如抖音、快手、视频号、美团、京东、淘宝、TK、阿里国际等2、智能回复公屏问题，调用大模型，数字人自动语音回复公屏问题3、数字人短视频制作，输入文字，输出数字人讲话的视频4、短视频混剪，输入各种视频，系统自动混剪成N条不重复的短视频5、交互式数字人系统，实现和数字人

1.项目整体可以分为软件部分和硬件部分，软件部分可以分为图像采集、模型推理、结果输出、远程控制，硬件部分主要是外设（摄像头、屏幕，电源、喇叭）、边缘端处理设备和信号输出器2.功能描述，通过在适当位置部署摄像头采集图像，可以对危险进行预警并辅助操作员控制，具体辅助方式可以根据使用方式修改。这里以设备部

实现一个高质量、无监督的图像风格迁移系统。也就是不需要“内容图A”和“风格图B”一一对应的成对数据来训练模型，而是让模型能够从任意一组内容图像和风格图像中，学习到如何将内容图的结构与风格图的纹理、色彩进行分离和重组。

环境构建：使用Gazebo与ROS搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。算法核心设计：创新性地设计了融合围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。训练与优化：采用Ray/RLlib框架进行分布式训练，

孔明预测是一款基于tensorflow人工智能技术，使用最新神经网络算法，专门针对A股港股等构建多特征模型并进行量化分析的软件。 如图所示的预测，绿线为实际股票走势，竖线为用于训练数据的最后时点值。红线为训练后预测的走势。粉线为基于训练数据的预测走势（即在竖线时点时的预测，当时并未获得竖线后的任何数据）。对比粉线的预测走势与实际的走势，可见预测结果与实际走势非常接近，二次最低位都准确预测到！ 后端使用技术：Linux shell & C++、Perl、Python；数据库方面涉及SQL存储过程开发，使用的数据库包括：Mysql、MongoDB；涉及的前端技术：vue.js、node.js等。 【注：作品是以项目原型改造开发的测试版本软件，因涉及版权及敏感商业信息，工作成品不便上传。】

这个软件主要是在锂电池生产过程中,使用电子显微镜拍摄电池阳极照片,分析阳极质量,工业质检实现工业电子显微镜拍摄图像探伤识别本人主要负责软件架构设计，卷积神经网络模型搭建，训练图像识别功能，模型部署，参数调优等关键技术