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。

基于查询更新分析的图像分类 GWAD 黑盒对抗攻击检测与防御系统产品系统Vibe Coding

系统实现了一个完整的黑盒对抗攻击检测与防御展示平台。用户可以在前端选择CIFAR-10+ResNet-18或TinyImageNet+EfficientNet-B0实验组合，配置黑盒攻击方法、防御方法、查询场景、查询预算、样本数量和检测阈值。系统支持HSJA、NES、SimBA、BA、Sign-Op

230Python人工智能

LLM RLHF多模型批量评测自动化交付系统（Docker离线推理打分流水线）产品系统

DockerCompose封装GPU推理环境，支持WindowsWSL2显卡直通，一键完成CUDA、模型依赖部署；基于PyTorch实现5款量化大模型串行批量推理，内置显存自动回收逻辑，；导入自定义Prompt集合自动生成全部模型回答，导出可编辑Excel打分表；标准化0/1/2人工打分、双层质检，

280Python人工智能

设备安全监控软件产品系统

1，能链接常用摄像头，如：海康、大华，进行抓图和录像操作2，能运行深度学习算法进行安全监控，如区域入侵、安全帽佩戴、人员权限管控等3，联动plc，当识别到安全问题时，能给plc信号，进行停机等处理。4，自定义检测规则，如采图间隔，开始报警数，检测阈值等

340Python人工智能

集装箱号、型号识别产品系统

系统提供多终端SDK，支持Java、C++、C#、Python等主流语言，方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备，实现毫秒级快速识别，无需依赖云端即可完成端侧推理，满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域，并高鲁棒性地识别印刷、

390C++人工智能

智能安防产品系统

实现各种智能安防算法。如：车间安全帽检测，登高作业安全绳佩戴检测，玩手机识别，睡岗检测等。也有人脸识别，多目标追踪，布局一致性等算法。能根据客户需求生成报警代办，并推送事件，提醒处理人，完成闭环。

420Python人工智能

面向小样本金融数据的WGAN-LSTM股价预测模型产品系统

项目包含数据读取与清洗、归一化处理、灰色关联度分析特征筛选、WGAN合成样本生成、LSTM时序预测、误差评估（MSE/RMSE/MAE）和结果可视化等模块，核心功能是在小样本金融数据条件下提升股价预测精度与稳定性。

310Python金融

高速列车轴承智能故障诊断与可解释迁移学习框架产品系统

项目围绕轴承故障诊断构建了四个模块：数据重采样与滑窗预处理、多维物理特征提取、源域故障分类与可解释分析、以及基于DANN的跨域迁移诊断。支持从振动信号生成时频谱图、训练分类模型、输出目标域故障标签，并结合SHAP、Grad-CAM和包络谱验证模型决策依据。

230Python人工智能

企业级多模态 RAG 年度知识中枢产品系统

实现VAD切割、说话人分离、视觉特征提取，构建文本‑音频‑视觉三路混合索引。微调BERT意图分类（4分类F1=0.92），LLM策略路由（直接检索/HyDE/子查询拆解）。融合BM25+语义向量+Cross‑Encoder精排，并构建Neo4j认知图谱。

320Python人工智能

AI‑Native 内容生产多 Agent 协作系统产品系统

采用A2A宏观上的调度+LangGraph微观上的react执行，使用RedisStreams实现分布式消息总线，编辑与安全Agent并行审核。

310Python人工智能

机器视觉算法开发软件产品系统

项目主要围绕图像处理与数据分析展开，包含若干可扩展的功能模块，用于支持不同类型的任务配置与结果展示。系统提供基础的可视化界面与流程管理能力，能够适应多种应用场景，提升整体工作效率与操作体验。

280Torch人工智能

https://typhooncyclone.site/ 机器学习深度学习台风预报系统产品系统

项目主要包括气象数据采集模块、深度学习预测模块、台风路径分析模块、风险预警模块、可视化展示模块以及业务管理模块。系统可实时接入卫星云图、雷达数据、海温数据及历史气象数据，通过LSTM、Transformer等模型对台风路径、风力等级、降雨量进行预测分析；同时结合GIS地图实现动态轨迹展示与影响区域分

380Python人工智能

本地 AI 大模型推理平台产品系统

1.支持Qwen、Llama等主流开源大模型本地部署和推理；2.提供RAG知识库问答功能，支持文档上传和智能检索；3.内置API接口，支持第三方应用集成；4.支持多轮对话、文本生成、代码生成等功能；5.提供图形化管理界面，支持模型切换和参数配置。

520Python人工智能

yolov11 车牌识别产品系统

1.使用YOLO11-OBBONNX定位车牌旋转框2.使用旋转框四点透视矫正车牌3.使用LPRNet/CRNNONNX识别车牌号4.PyQt5专业界面显示检测框、裁剪图、识别结果、置信度5.支持中文路径读取图片6.支持保存结果图

380Python机器深度学习

无人驾驶感知相关知识产品系统

1碰撞检测模块：预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块：使用传统或深度学习检测具体的货物容器（托盘，货架，料笼），厂区的行人，头盔，车辆等3避障检测模块：360°雷达检测避障，可对高于8cm的静态物体进行检测，不针对特定物体，不依赖数据集，移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出

400C++自动驾驶

PrAlmodel开源项目

从零构建一个全新的、与现有所有AI架构无关的类脑认知系统。不预设任何功能模块，模拟大脑皮层的Pr-Al分子梯度轴，让网络在与环境和任务的交互中自发分化出不同功能区域。核心创新创新说明人脑对应层级预测编码 4层网络，每层独立预测，预测误差驱动学习皮层分层结构（V1→V2→V4→IT）Pr-Al功

541C++人工智能

UAVagent1.0产品系统

本项目的核心创新并非单一算法的修修补补，而是在系统架构层面重新审视了无人机智能感知任务的执行范式。传统无人机视觉系统通常遵循一种固定的流水线——检测然后跟踪然后依据预设逻辑做出响应——这种模式在面对复杂多变的自然语言指令或未曾预见的边缘场景时显得僵硬而脆弱。UAVagent1.0通过引入异构多智能体

511Python人工智能

基于热成像与骨架提取的工件位姿测量系统产品系统

本项目主要包含目标检测、骨架提取、位姿解算和视频流处理四大功能模块，主要功能描述如下：1、系统基于YOLO-OBB算法，实现对目标工件的高精度掩膜提取。2、利用Ada-LSN网络，系统能够在复杂工况环境下精准提取出单工件的骨架点集。3、通过内置的多边形求交与拟合算法，系统能够高精度地量测出工件的倾斜

760Python人工智能

基于深度学习的智能推荐系统产品系统

本导览设备搭载深度学习推荐算法，采集用户兴趣、实时位置、游览行为等数据，构建用户画像。智能匹配景点资源，实现个性化景点推送、最优游览路线规划；支持语音讲解、实时定位导航与多模态交互，可动态更新推荐内容，适配不同人群游览需求，提升景区、展馆智能化导览服务体验。

860Torch人工智能

基于yolo的病虫害在线监测系统产品系统

本系统包含三大核心功能：检测：支持图片、视频、摄像头三种模式，创新性地实现了置信度自适应处理和参数可调检测，检测结果会生成AI治理建议。训练：支持用户上传自己的数据集进行模型训练，可调节多种参数，后台异步执行。资源储蓄：模型库和数据集支持上传、下载、收藏、点赞，检测结果自动存储并支持收藏延长保存期。

670Python人工智能

基于 ComfyUI 的 AI 绘图本地化部署与国内网络适配解决方案产品系统Vibe Coding

实现Windows平台下ComfyUI与StableDiffusion深度学习绘图框架搭建。封装Bat/PowerShell脚本自动化启停脚本，内置显存优化策略，同时汇总环境配置、版本兼容、依赖报错等全套落地排坑方案，实现开箱即用的私有化AI绘图服务。

970Python人工智能

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