Torch

Torch是一个开源的机器学习框架，最初由纽约大学团队开发并以Lua语言实现，因其灵活性和强大的张量计算能力在学术研究中广受欢迎。其核心设计以动态计算图为特色，支持交互式调试和直观的模型构建方式，尤其适合深度学习领域的快速原型设计和实验迭代。2017年，PyTorch作为Torch的Python版本正式发布，继承了Torch的灵活性与核心理念，同时依托Python丰富的科学生态（如NumPy）和更广泛的开发者社区，迅速成为主流。PyTorch通过自动微分（Autograd）、GPU加速张量运算以及模块化的神经网络构建接口（torch.nn），为研究人员提供了极致的灵活性和控制力，其动态图机制使得模型调试和修改更为直观便捷。尽管后续版本增加了对生产部署的优化（如TorchScript），但其核心优势始终体现在研究和实验阶段的高效性上。PyTorch现已与TensorFlow并列成为深度学习领域最具影响力的框架之一，被广泛应用于学术研究、工业探索以及各类AI模型的原型开发。

基于MAPPO的多UAV智能体协同围捕仿真系统产品系统

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，

200Python人工智能

langchain架构agent电商客服产品系统

客户根据输入的提示词可以对应相应的工具调用，根据对模型提示词的嵌入，模型可大大避免出现幻觉，而且数据库可以实时更新，对于场景多变时具有强大可用性，也可以快速根据提示词以及工具链快速改变自己的领域。

430C人工智能

医用PVC卷材视觉缺陷检测产品系统

医用PVC卷材在线实时缺陷检测主要功能如下：1、2个8K高速线扫相机，最宽可以覆盖2m的产品；速度最高60m/min2、配方管理，方便客户快速切换型号3、友好的参数调整界面，方便客户快速调整算法准确度4、历史数据存储&查询功能，轻松追溯历史数据5、使用神经网络(Resnet)进行缺陷分类

350C++机器深度学习

基于LoRA微调的多模态大模型开放域视觉定位系统产品系统

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现

1130Python人工智能

Myolotrain开源项目

Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型，支持CPU和GPU，使用t

741Flask人工智能

企业内网数据处理系统产品系统

1.支持单文件（如CSV,JSON）与大规模多文件数据集合的分布式存储与管理方案。建立了完整的数据版本控制、标注，为不同情景下的专业模型研发提供了高质量、标准化的数据供给。2.开发了灵活的算法集成框架，支持将数据清洗、特征工程、指标分析等预处理算法以及专业AI模型进行统一注册、编排与版本管理。直接为

400Nginx人工智能

面向老年照护应用的知识文库与智能对话系统产品系统

知识文库系统构建：设计并开发了平台的核心知识库系统。完成多源数据（包括结构化医疗指南、非结构化护理文献及UGC护理日志）的ETL流程，利用NLP技术（如关键词提取、文本分类、实体识别）进行知识提取与结构化处理，构建了超过10万条目的老年照护知识图谱，支持多模态与高效检索。智能对话系统：基于知识图谱与

630JavaScript人工智能

上海疫情信息可视化平台开源项目

2022年3月以来，上海本土疫情呈多点散发、多链并行、隐匿传播、快速蔓延态势，被报告的感染者主要为奥密克戎变异株BA.2分支，截至4月27日，总感染人数已超过54万。项目旨在通过收集并可视化上海市卫健委发布的官方数据，展现上海各区县疫情动态分布情况，并将其整理为机器可读的数据格式进行开源。

640Python人工智能

交易行情预测系统产品系统

项目包含爬虫模块,存储模块,信息处理模块,模型训练模块,预测模块,回测模块.1.爬虫模块,负责批量或实时的从网上获取各级别K线信息,以及其他信息.2.存储模块,负责原始信息,结构化信息,以及各版本模型.3.信息处理模块,负责处理爬取内容,使其结构化,并添加一些中间计算结果.4.模型训练模块,负责解析

850Java金融

multi agent开源项目

我们提出了一个高度自主的多智能体框架，该框架能够支持大型语言模型（LLM）在具有挑战性的线性注意力机制领域开展端到端的科学研究。我们的框架支持以下功能：自主架构发现流程：一个完整的多智能体系统，能够自主推测新的架构概念、将其编码实现，并通过系统性实验对性能进行实证验证。架构数据库：基于MongoDB

500Torch人工智能

人脸识别系统产品系统

1.项目具体功能模块（1）人脸识别与考勤模块：含人脸检测与跟踪（基于dlib，每10帧重检平衡性能）、人脸特征管理（导入图片提取特征并本地存储，支持覆盖同名人脸）、打卡考勤（识别注册人脸记录打卡，避免重复打卡，支持记录查询）子模块；（2）颜色检测模块：包含ROI区域控制（WASD移动、QE缩放）、颜

510UI人工智能

AI动态大脑API产品系统

API接口安全分析POST/api/analyze：安全分析POST/api/meta-cognition：元认知分析POST/api/intelligent-reasoning：智能推理POST/api/decision：决策生成实验管理POST/api/experiment/create：创建实

310Caffe人工智能

轻量跑鞋_多平台电商标题优化报告_示例产品系统

抖音侧重短句冲击；淘宝重视搜索关键词；拼多多偏好关键词密集与低价信号；小红书注重生活方式表达；得物强调潮流科技感；京东偏向专业与权威。为每个平台分别定制了两条优化标题，突出卖点‘轻量、透气、缓震、潮流’，并保持关键词覆盖。

1040Torch人工智能

AutoContract:基于智能体技术的专利许可合同生成框架开源项目

本项目是一个基于Django框架的技术合同智能生成系统，主要包含以下功能模块：1.合同智能生成模块：提供完整的合同表单填写界面，支持20个关键合同条款的定制化输入，包括许可方信息、专利明细、费用支付方式、保密条款等，能够根据用户选择动态显示相关字段。2.文件管理下载模块：具备合同文件列表展示功能，支

1360Python人工智能

钢板产品质量表面检测系统产品系统

1.项目有哪些具体功能模块表面缺陷区域自动检测模块（无监督神经网络）缺陷类型分类与分级模块（深度神经网络分类器）数据采集与预处理模块缺陷标注与结果展示模块缺陷检测结果存储与报表分析模块系统接口与生产线联动模块2.项目的主要功能描述系统首先通过无监督学习的神经网络模型自动检测彩涂板表面的疑似缺陷区域，

300前端人工智能

智慧矿山运料皮带检测系统产品系统

1.项目具体功能模块：皮带运行状态监测模块（跑偏、撕裂、断带、异物检测等）视频/图像智能识别模块（AI视觉）异常报警与联动控制模块数据采集与存储模块历史数据分析与报表模块远程运维管理平台（Web/APP端）系统自检与健康诊断模块2.项目的主要功能描述：系统通过部署工业摄像头、传感器等采集皮带运行图像

450C++人工智能

产品智能客服产品系统

自然语言处理（NLP）模块：这是系统的“大脑”，负责理解用户的真实意图。它通过分词、词性标注、句法分析等技术解析用户输入，并能识别用户情绪，使回应更具人情味。基于机器学习技术，该模块能不断从历史对话中学习，提升意图识别的准确率。知识库模块：作为系统的“知识百科全书”，它存储了所有预定义的问答对、产品

340Python企业服务

基于贝叶斯图神经网络的链路预测模型产品系统

项目介绍：本项目旨在解决复杂网络中的链路预测问题及增强模型的可解释性，提出了一种结合图神经网络（GNN）和贝叶斯网络的创新框架。通过多层次的图神经网络提取节点的局部和全局结构特征，并结合节点属性信息，利用贝叶斯网络进行概率推理，在SCHOLAT数据集上实现了93%的准确率，在YST数据集上实现了81

800Python人工智能

基于CNN与Flask的端到端人脸预测BMI系统产品系统

●项目介绍：本项目设计并实现了一个从单张人脸图像预测BMI的端到端系统。我们自行爬取数据并制作数据集，设计并实现了一个轻量级CNN。最终，模型在独立测试集上取得了4.39的平均绝对误差（MAE），并使用Flask框架将其封装成一个可交互的Web应用，完整实现了从数据获取、模型训练到服务部署的全流程。

950Python人工智能

垂直领域多智能体协同 Web 自动化脚本生成系统产品系统

1、核心功能模块：多智能体协同框架模块、DOM差异化分析模块、提示词工程优化模块、LoRA微调优化模块、RAG增强预定义模板库系统、成功案例优先队列模块、端到端自动化流程模块、多智能体闭环验证模块。2、主要功能描述：多智能体协同框架基于ReAct框架实现Think-Act-Observe迭代优化，可

2700Java人工智能

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