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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。
AutoGuard —— 基于多模态视觉AI的汽车KD件智能防漏错与追溯系统
产品系统
Vibe Coding
1.AI视觉智能核验(核心亮点)动态装箱监控:通过部署在工位上方的工业相机,实时捕捉工人投料动作。系统内置深度学习目标检测算法,能精准识别数百种KD件的SKU特征。BOM自动比对:系统实时读取当前车辆的VIN码对应的BOM(物料清单),当工人放入零件时,AI自动判断该零件是否属于当前车辆,并计数。异
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Python
工业互联网
异常监控管理系统
产品系统
Vibe Coding
#端到端异常检测系统本系统覆盖**Android端→后端→前端完整链路,实现YOLO实时目标检测、数据上报、监控管理的全流程闭Android端—实时检测与数据上报-YOLO实时检测**:基于ncnn框架在手机端运行YOLO模型,实时检测摄像头画面中的目标-目标分类:支持sit(坐)、stand(站)
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Java
机器深度学习
面向通用任务的大模型本地调用与智能交互系统
产品系统
Vibe Coding
项目分为本地模型调度模块、知识库向量检索模块、对话交互模块、文档解析模块。支持本地开源大模型加载运行,能够上传文档构建私有知识库;支持多轮对话、长文本摘要、信息提取;内置提示词模板管理、会话历史保存、输出结果导出功能,实现离线环境下人工智能文本处理业务。
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0
Python
人工智能
ATRI 大语言模型微调
产品系统
角色风格复刻:微调后的模型能够高度还原ATRI角色的语言风格、性格特征和说话习惯,对话内容自然流畅,角色一致性高高质量数据合成管线:OCR提取→大模型风格化生成→Levenshtein+n-gram双重去重→质量过滤,形成一套可复用的角色数据集构建流程低成本高效训练方案:LoRA+Unsloth加速
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1
PHP
人工智能
RoadMC
开源项目
RoadMC的功能主要包括三部分:一是合成点云数据生成,基于路面统计先验和病害几何模型,模拟裂缝、坑槽等11类病害并生成带逐点标签的LiDAR场景;二是点云分割模型,提供Swin3D与PointMamba骨干网络,结合mHC通道混合和GAN风格变换进行病害识别;三是训练与评估工具链,支持二分类预训练
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Python
科学研究
智慧农贸系统
产品系统
本智慧农贸电子秤识别系统基于深度学习YOLO算法开发,主要实现农贸市场摊位电子秤设备合规性智能检测功能。系统依托现场监控视频图像,自动识别摊位中是否摆放官方合规溯源电子秤,可精准区分合规溯源秤与普通非标秤、违规改装秤,有效解决人工巡查识别慢、判别难、漏检率高的问题。系统具备实时检测、智能分析、自动判
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Torch
人工智能
多主干视觉语言模型融合
开源项目
DualBackboneFusion项目简介DualBackboneFusion是一个面向CLIPPromptTransfer的双视觉主干融合研究项目,核心目标是验证较弱的RN101视觉主干是否能为较强的ViT-B/16主干提供互补预测信息。项目不直接融合imageembedding,而是在pred
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Torch
人工智能
基于X-光成像的异常检测系统
产品系统
该系统是为配套硬件定制的一套包含硬件控制、用户管理、数据管理、图像检测、AI检测子系统等多功能于一体的软件系统。硬件控制模块通过以太网、串口、USB等方式实现与硬件控制单元的通讯,如PLC、X-Ray发射器、X-Ray成像控制器、异常执行机构等,从而实现对硬件设备的操控;用户管理模块实现了角色分配与
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C++
机器深度学习
火映智能剪辑软件(huoying.online)
产品系统
1、微信/账号登录2、微信/支付宝支付3、导入视频并截取基础片段4、视频预处理:自动获取镜头时间5、智能生成基础场景信息6、场景总览、搜索、分页浏览7、单场景预览8、进入场景编辑页手动剪辑9、添加、删除、修改场景描述10、手动选择镜头片段并保存11、保存并预览单个场景12、导出已剪辑视频13、多视频
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PHP
人工智能
文图智能搜索软件(软著)
产品系统
模块有图片匹配图片、文字匹配图片两个主要功能模块,还可以配置搜索路径。a、根据输入图片,在指定目录中查找相似图。b、根据输入中文文字,在指定目录中查找与描述相似图片。c、都是实时匹配检测,可以根据客户需求定制不同使用场景,匹配不同的支持系统d、是多模态应用系统
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Torch
人工智能
基于深度学习的小麦病虫害分类识别系统
产品系统
系统主要功能为小麦病虫害分类识别检测及辅助分析,通过用户上传小麦叶片图片,自动识别其健康情况以及发生了何种病虫害,并给出相应的防治建议,同时保存历史记录以进行数据分析。
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1
Python
人工智能
遥感滑坡智能分割
开源项目
该项目为地质遥感滑坡语义分割项目,主要目标是利用深度学习模型对遥感影像中的滑坡区域进行像素级识别。项目基于Python和PyTorch实现,包含LoveDA数据集预训练、Landslide4Sense数据集微调、多光谱遥感数据处理、mask掩膜解析、类别不平衡分析、训练集与验证集构建等工作。模型方面
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Torch
机器深度学习
animal_classification
产品系统
Vibe Coding
基于深度学习的90类动物细粒度图像分类系统,具备完整的训练-评估-部署全流程能力:支持90种动物类别的高精度图像识别提供三代CNN架构(ResNet50/EfficientNetV2/ConvNeXt)的对照实验框架内置多种数据增强策略、损失函数、优化器的可配置切换完整的模型评估体系:混淆矩阵、Pe
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Python
机器深度学习
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
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Python
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,
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Python
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
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Python
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、
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C++
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。
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Python
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。
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Python
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。
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Python
人工智能
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