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。

端到端的高精度可扩展语音指令识别系统产品系统

端侧实时语音指令识别：负责算法设计与软件开发，完成模型训练、ONNX优化、C++解码及设备部署。在项目测试条件下，信噪比-5～15dB时识别准确率超过95%，响应延迟低于200ms。

150C++人工智能

UGC 内容智能审核与分类系统产品系统Vibe Coding

一、双任务共享编码模型基于BERT-base-Chinese构建单模型多任务架构：底层共享编码层，上层分别接安全分类头（正常/广告/色情/暴力/政治敏感五分类）与情感分析头（正面/负面/中性三分类）。一个模型同时输出两个结果，比跑两个独立模型节省近一半资源。二、推理服务提供实时分类与批量审核两类接口

220Python人工智能

多智能体投研报告自动生成系统产品系统Vibe Coding

系统按一条完整链路设计：用户提出需求-任务拆解-多源检索-结构化生成-质量评估-人工精修。共六个核心模块：一、Coordinator任务拆解引擎接收「撰写某行业报告」这类自然语言需求，自动拆解为6-8个子任务（宏观环境-市场规模-竞争格局-财务对比-风险提示），并构建任务依赖图（DAG），无依赖的节

220Java人工智能

医学肌肉影像自动分割产品系统

解决医学CT影像的自动分割，疾病检测通过ai影像算法实现对CT影像的自动化分割，根据影像算法得出的结果，再根据ai算法分析疾病情况，出具诊断结果，最后给出分析图片和诊断报告

230QT人工智能

PatentForge产品系统Vibe Coding

系统以案件为单位组织资料与撰写过程，主要功能包括：交底书解析：提取技术方案中的关键信息，辅助梳理技术问题、方案步骤及有益效果。缺口追问与方向确认：针对信息缺失、表述不清或技术关系不明确的内容提出问题，通过补充问答完善材料，并确认后续撰写方向。说明书初稿生成：基于交底内容、补充信息及已确认方向，组织实

300Python人工智能

ai产品系统

ai算法工程师，ai算法工程师，ai算法工程师，ai算法工程师，ai算法工程师，ai算法工程师，ai算法工程师，ai算法工程师，ai算法工程师，

200Torch人工智能

ai产品系统

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260Torch人工智能

ai产品系统

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260Torch人工智能

AI本地化生图系统（ComfyUI+FLUX私有化部署）产品系统

系统基于ComfyUI节点化工作流引擎与FLUX.1klein9B量化模型构建，功能模块包括：1、文生图核心链路（文本编码、采样、VAE解码、图片输出），支持生成写实、风格化等多种画风图片；2、批量出图模块，支持队列任务与自动编号保存；3、4K高清放大模块（TiledUpscale分块放大），满足封

350Python人工智能

高光谱影像智能分类算法（论文落地包装）产品系统

高维特征提取模块：利用深度学习网络（如3D-CNN、Transformer等）对高光谱影像进行空间-光谱特征联合提取。小样本学习模块：针对标注数据少的问题，引入小样本学习策略，提升模型泛化能力。分类与评估模块：输出地物分类图，自动生成混淆矩阵、总体精度（OA）和Kappa系数等评估报告。

340Python人工智能

CT三维成像算法产品系统

基于工业CT采集的原始数据，我能够为您交付高精度的三维重建结果。依托先进的图像处理与体素重构算法，可完整还原工件内部结构与外部轮廓，清晰呈现微小缺陷、孔隙及密度差异。无论是复杂装配体还是精密铸件，均可获得细节丰富、尺寸准确、可追溯的三维模型，直接用于质量检测、逆向工程或数值仿真分析。

200Python人工智能

零训练、少样例、开放词汇视觉目标检测系统产品系统

文本提示与提示图会话复用；跨图片样例特征缓存；正例、负例样例复核；三层多尺度特征匹配；全图与重叠切片推理；密集目标重复框融合；单图与批量接口；内部置信度和候选来源诊断。

240Python人工智能

企业级RAG多模态智能Agent平台优化产品系统

项目包含垂直领域智能问答与Agent能力接入两大模块。垂域问答支持企业知识库解析、语义检索、答案生成及来源溯源；Agent模块支持工具调用、任务规划、流程编排和多轮交互，使平台从“只能回答问题”升级为“能够理解需求并执行具体业务任务”。

200Torch人工智能

HighPerfBox —— 高性能本地缓存与数据访问组件产品系统

*实现基于LRU的高效缓存淘汰机制*支持Key-Value数据快速查询、写入、更新与删除*核心读写操作保持平均O(1)时间复杂度*支持缓存容量控制及自动淘汰*支持缓存命中、未命中及淘汰状态统计*对重复写入、缓存未命中、容量边界等异常场景进行完整处理*提供统一CacheAPI，降低上层业务与底层数据结

330C++开发工具

信息检索智能体产品系统

1.多轮智能主循环:意图规划、内容探测、广覆盖检索、立场发现、多辩论收敛,自动决定何时深挖何时终止。2.知识框架沉淀:每轮增量更新话题时间窗、实体、关系、时间线、争议点、子话题与立场分布,并做快照留档。3.多源抓取层:统一编排MediaCrawler子进程(微博/抖音/小红书/B站/快手)、海外X/

380Python人工智能

PAC 加药量预测模型产品系统

1.SCADA数据接入与清洗模块对接水厂SCADA系统，采集原水浊度、进水流量、pH、温度等分钟级运行数据，处理缺失值、异常跳变与停机工况剔除，按时间对齐不同采集频率的数据源，形成建模可用的标准数据集。2.加药量预测模块核心功能。采用"机理模型+数据驱动模型"双轨方案：机理模型依据原水浊度、进水流量

370Torch机器深度学习

paddel2onnx开源项目

Paddle2ONNX工具链研发模块：负责底层算子编译与图优化，支持模型在ONNX与Paddle之间的相互转换。系统支持算子裁剪、算子融合等高级优化策略，能够有效缩减模型体积并提升推理速度。该模块覆盖面广，支持主流图像分类、检测、分割等视觉模型的平滑无缝转换，极大丰富了Paddle模型在外部生态的适

430Torch人工智能

视频翻译与配音系统产品系统

1.多模态角色身份识别模块：针对同人异名等痛点，系统融合了人脸、字幕、音频、视频等多模态信息。通过设计人脸过滤、聚类及跨集Embedding去重策略，实现了全剧“一人一名”的精准映射，说话人标注准确率高达95%。2.多角色智能翻译与Agent改稿模块：构建了说话人感知、语种规则与术语约束的翻译策略，

220Torch人工智能

金融领域大模型微调与智能问答系统产品系统

系统主要包含金融文档解析、意图识别、关键词抽取、NL2SQL（自然语言转SQL）、大模型微调及推理服务等模块。基于金融业务数据构建SFT（监督微调）数据集，并使用LoRA（低秩适配）对大语言模型进行领域微调，使模型能够识别不同类型的金融问题并抽取核心查询条件。对于结构化数据查询场景，通过NL2SQL

1430Torch人工智能

Wasserstein无学习图像融合（红外-可见光）产品系统Vibe Coding

将红外热像与可见光图像融合成一张信息更全的图像：红外贡献热目标（行人、车辆在黑夜/雾霾/伪装下依然可见），可见光贡献纹理细节（车牌、文字、轮廓清晰）。算法无需训练、无需GPU、无需数据集，开箱即用，处理速度约25帧/秒，可批量处理图像与视频，适用于安防、巡检、车载夜视等场景。

290Python人工智能

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