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。
平台由空间预约、可视化座位管理、AI人脸识别、边缘智能分析、无感签到签退、岗位状态监测、异常事件处理、规则引擎及数据看板等模块组成。用户可按日期、场所和座位查看空闲、已预约、使用中及不可用状态,并在线完成预约和记录查询。现场摄像设备将授权区域的视频流接入边缘计算节点,由边缘侧视觉算法执行人脸检测与识
360Java边缘计算
项目包含人脸认证与离线语音交互两大核心功能模块。通过NCNN推理框架实现毫秒级离线人脸检测与特征提取,完成本地身份验证;通过ONNXRuntime/NCNN构建移动端推理引擎,打通音频采集、唤醒识别、VAD检测及TTS语音合成的全离线链路,支持语音指令控制应用业务功能。系统完全本地闭环运行,保障数据
440Java人工智能
本项目主要包含以下功能模块:智能检测模块:基于YOLO系列算法精准定位图像中的牛只目标,支持多牛只同时检测与关键点提取。体重估算模块:构建深度学习回归模型,结合牛只体尺特征(如体高、体宽、体长)与像素级比例分析,映射估算实际体重。数据管理与可视化:提供友好的交互界面,支持批量图片/视频流处理,自动生
780Python边缘计算
机器人平台支撑ROS进行算法开发研究,其中末端执行器、机械臂、视觉模块、移动平台、导航模块等由机器人控制系统ROS统一控制,适用范围和领域更广。视觉识别系统功能包括:苹果识别、颜色分类、缺陷检测、苹果等级分类,可行驶区域分析,碰撞检测等功能。
1040C++人工智能
单层lstm做时间特征提取四头注意做核心预测非黑箱模型,根据热力图具有可解释性能够基于过去3-6个小时去预测未来3-6个小时的光伏发电情况若采用剪枝参数量可能还会更小
720Torch科学研究
1.具体功能模块:项目包含多模态图像预处理模块、轻量化ViT特征提取与融合模块、模型量化与剪枝模块、训练与微调模块、推理部署模块。其中预处理模块负责红外与可见光图像的对齐、归一化及增强;特征融合模块采用轻量化LightViT网络实现跨模态特征交互;量化剪枝模块用于压缩模型体积、提升推理速度;部署模块
1040Torch人工智能
1.基于VU9PFPGA平台,我们实现了YOLOv4目标检测算法的深度加速推理部署。采用自研NPU模块与二维脉动阵列架构,并结合纯自研指令集,大幅提升计算效率。2.上位机通过PCIe高速接口与FPGA设备实时交互,确保低延迟数据传输。3.支持YOLOv4网络定制训练与推理,相比同级别DSP或FPGA
1030Torch边缘计算
本系统主要包含交通标志检测模块、红绿灯状态识别模块、实时视频采集模块、边缘端推理加速模块及结果展示与预警模块。系统通过摄像头实时采集道路图像,利用部署在边缘计算开发板上的YOLOv5模型对红绿灯、STOP等交通标志进行检测与分类识别,并结合后处理算法输出目标类别、置信度及位置信息。当检测到需要减速或
1950Torch边缘计算
作为智能座舱对一部分,动态手势支持应用进入,退出,左滑,右滑,音量大小调节。利用视觉AI算法,提取手部pose点,通过对手部关键点序列建模,构建动态手势识别模型。
3741C++人工智能
AI智慧体育产品系统
包含三个大项,体测面向考试,体锻和短跑面向锻炼,1、体育测试:跳绳,立定跳远,坐位体前屈,仰卧起坐,引体向上;2、体育锻炼:深蹲,开合跳,单脚跳,高抬腿等;3、短跑。
2820C++人工智能
列车AI视频综合感知系统是基于先进异构计算架构的嵌入式智能产品。它采用ARM+GPU的硬件架构,内嵌司机行为检测、乘客异常行为检测、车厢内设备状态检测等相关算法,能在复杂的轨道交通场景下实现高精度的视频分析功能。该系统的主要功能:车厢拥挤度检测末站清客、遗留物检测乘客异常行为分析司机异常行为分析PI
2990C++人工智能
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