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YOLO的多模态检测平台的设计与实现产品系统

1. 大数据爬虫与智能筛查模块该模块通过大数据爬虫技术，自动采集与筛查校园安全、交通等领域相关的多模态数据，提供高质量的训练数据和分析结果。利用深度学习算法对采集的数据进行智能筛查和分类，为后续的监测系统提供支持。2. 计算机视觉与模式匹配模块该模块主要通过计算机视觉和模式匹配技术，实时分析视频流中

380C++人工智能

Smile2Unlock开源项目

合作开发前端+独立研发后端，分为前端捕获、后端跨语言多架构模型融合深度学习处理识别和Windows自动登录验证三大模块,主要为不支持windowsHello摄像头的电脑提供快速便捷而准确的人脸识别解锁电脑

280C++人工智能

危险品运输风险评估系统产品系统

项目围绕危险品运输全场景风险感知，设计四大核心功能模块，实现多维度风险要素的协同检测与预警：轻量化目标检测与前向碰撞预警基于优化后的YOLOv7-tiny+Shufflenet模型，在COCO数据集上完成行人、车辆、自行车等道路目标检测；通过简化卷积层（三层变一层）、剔除高度占比＜10%的误判标签，

460Torch人工智能

SAMGeo产品系统

数据集预处理：可对大幅遥感影像进行裁剪与增强，并自动生成相应的点提示数据。模型微调：在预训练的SAM模型基础上，通过冻结部分参数，定制化微调用于特定分割任务。自定义损失函数：将BCE和DiceLoss相结合，从而提升分割精度和稳定性。预测模块：基于微调后的模型对新图像进行分割预测，并计算相关性能指标

330C人工智能

数字网格长产品系统

数字网格长系统是一款AI驱动的智能化管理平台，针对网格管理痛点设计，优化晨会交班流程。通过集成语音识别、人脸识别、数字人、大语言模型（LLM）、TTS及向量数据库等技术，实现内容准备到执行的全自动化，支持管理端、应用端、微信服务号及第三方会议系统集成，提升效率和信息透明度。1.管理端功能管理端提供数

500Java人工智能

AI 驱动的移动通信多选题智能解答系统产品系统

核心功能模块包括数据处理模块、知识检索模块、模型训练模块、预测与评估模块、支撑功能模块。主要功能描述：数据处理模块支持Excel/CSV与JSONL格式自动转换，完成数据清洗、无效样本过滤及按题型比例拆分训练/验证集；知识检索模块实现知识库标准化处理、高维向量生成与FAISS索引构建，精准匹配“问题

860Python人工智能

speculative_sample的简易实现产品系统

候选Token生成：轻量模型快速生成推测序列，耗时仅为大模型的1/10；批量验证：大模型一次验证多个Token，减少大模型调用次数；回滚修正：保证最终生成结果与大模型原生输出完全一致，无质量损失；推理加速：整体生成速度比传统逐Token生成提升50%以上；成本控制：减少大模型的Token计算量，降低

720Python人工智能

遥感影像分类产品系统

本研究致力于设计与实现一套基于深度学习的遥感影像分类识别系统，旨在通过先进的算法与桌面应用程序的结合，提供高效、准确且用户友好的识别系统，为自然资源管理、环境监测等领域提供智能化解决方案。具体内容安排如下：1.高精度遥感影像分类算法选型与适应性优化：调研并对比分析当前主流的图像分类算法，如深度学习中

670Python人工智能

智能裁判系统产品系统

1、通过高清摄像机的监测，运用深度学习算法的目标检测技术，实现学员人脸识别、安全帽佩戴识别、绝缘手套佩戴识别、绝缘鞋(靴)穿戴识别、工作服穿戴识别、危险区域进入检测、人员倒地检测和工作区域抽烟检测功能。2、通过工业摄像机的监测，运用深度学习和工业测量等方法，实现导线识别、水平度、垂直度、线间距、漏铜

920Caffe人工智能

AI舌象体质识别系统产品系统

项目核心功能模块本系统包含四大核心功能模块：1.智能舌象采集与预处理模块自动舌体分割功能：基于YOLOv8/v11深度学习模型，自动识别并分割舌体区域，去除背景干扰图像标准化处理：统一图像尺寸（224×224）和色彩归一化，确保后续分析的准确性多样化数据增强：支持随机旋转、颜色抖动、MixUp/Cu

1640Torch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

1390C++机器深度学习

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

1510UI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

830Caffe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

2630Python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，

840前端人工智能

Perterm Infant Movement Recognition System产品系统

非接触式监测：使用医用级摄像头对保温箱内早产儿进行持续视频采集，避免传感器接触对婴儿造成的刺激深度学习姿态识别：基于改进的YOLOv4/YOLOv5算法，实现对早产儿关键身体部位（头部、四肢、躯干）的精准定位和姿态分类异常行为检测：通过时序分析识别异常姿态模式（如持续性异常体位、活动减少等），及时预

1420C++人工智能

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