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。

单图超分辨率重建 · SRGAN 三尺度全链路复现与 SPAN 生成器替换产品系统

项目包含六个功能模块：1.数据管线：DIV2K800张2K原图预切为480×480图块（共12,610块），支持随机裁块与三尺度（×2/×3/×4）LR生成，读取由解码整图改为读小块，单步迭代从0.86s降至0.092s。2.生成器：SRResNet（16个残差块+PixelShuffle上采样）与

170Python人工智能

人员行为与防护用品智能识别模块产品系统

-人员检测与局部识别：定位画面内人员，裁剪人体区域二次识别，识别手机、安全帽、防护服装等目标-行为分析：结合人体关键点、目标相对位置，识别疑似玩手机等违规行为-防护用品核验：结合颜色特征、局部目标、作业上下文，辅助判断防护装备佩戴状态-多帧时序校验：绑定同一个人员ID，滑动窗口投票，降低单帧误检波动

240Python人工智能

开架式水下机器人产品系统

项目包含开架式机械结构、推进与动力、传感与感知、运动控制、水面控制与通信五大功能模块。开架式框架模块采用高密度聚乙烯（HDPE）或铝合金型材构建模块化开放式骨架，配合浮力材实现水中零浮力配平，耐压电子舱采用双重O型圈密封，支持传感器与工具载荷的快速拆装。推进模块采用“4+4”或六推进器矢量布局，实现

550C++人工智能

低照度图像增强算法产品系统

1.图像预处理：读入低照度图像，做归一化和颜色空间转换。2.亮度与对比度恢复：自适应提升暗区亮度，同时避免高光过曝。3.噪声感知增强：估计图像噪声水平并加权，在提亮的同时抑制噪声放大。4.细节与色彩保持：保留纹理边缘，减少色偏。5.性能评估：支持PSNR、SSIM等指标批量测试，以及增强前后对比可视

1020Python人工智能

端到端文本生成手语（T2S-MotionTok）开源项目

T2S-MotionTok是一个基于离散动作标记的文本生成手语项目，主要用于将德语文本自动转换为三维手语动作序列。项目采用“文本输入、手语词汇序列生成、动作标记预测、三维姿态解码”的处理流程，结合深度学习和人体动作建模技术，实现从自然语言到连续手语骨架动作的转换，为智能手语生成、无障碍交流和人体动作

1480Python人工智能

miniLLM开源项目

MiniLLM是一个使用Python和PyTorch从零实现的小型Transformer语言模型教学项目。项目围绕“数据处理—分词器训练—Transformer预训练—文本生成—监督微调—评估与性能分析”构建了一套完整的小型语言模型流水线。它主要用于帮助学习者理解语言模型的核心工作原理和训练流程，而

810Python人工智能

半导体wafer缺陷检测项目产品系统

项目包含图像采集与预处理、缺陷检测算法引擎、检测结果可视化、数据管理与追溯四大核心功能模块：1、图像采集与预处理：对接半导体产线的光学检测设备（如AOI、KLA设备），实时采集晶圆表面高清图像；通过去噪、增强、配准等算法优化图像质量，消除光照不均、镜头畸变等干扰；2、缺陷检测算法引擎：基于深度学习（

1230Torch人工智能

FSDBCClassifier: 开源项目

本项目是面向稀缺样本条件的双组学乳腺癌亚型分类系统，包含以下功能模块：（1）TCGA数据工程管线。解析TCGA-BRCA原始数据，包括RNA-seqRSEM归一化表达、甲基化芯片Beta值与临床数据；完成同一患者多样本优先级配对、缺失值填充与高方差特征筛选，保留2000个基因与5000个CpG探针；

1210Torch人工智能

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

2590Python工业互联网

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

1991PHP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

1360Python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、

2250C++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。

1610Python人工智能

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

1460C++自动驾驶

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

2210Python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。

2160Torch人工智能

分类模型检测开源项目

#ClassificationPost-ProcessingforHawk##OverviewAgenericONNXclassificationblockthatrunsafteranomalydetectioninHawk'spost-processingpipeline.Itclassifie

990Caffe人工智能

点云智能分割产品系统

本项目基于PointNet/PointNet++实现点云的高精度分割与分类，核心功能覆盖全流程开发。搭建Ubuntu+PyTorch环境，支持点云数据加载、预处理、标注、训练与推理；借助CloudCompare完成点云裁剪、标注、合并与导出，实现自定义数据集制作；通过脚本自动分离点云坐标与标签，构建

2270C++机器人

人工智能驱动的城乡排水系统智能感知关键技术与边缘软硬件一体化研发产品系统Vibe Coding

构建包含不同水期及管网特征的高质量水质多模态数据库；底层固化AI算法对化学需氧量（COD）、氨氮反演误差≤20%，单次推断时延≤1秒；实现复杂深度学习模型向百KB级微控制器固件的极限压缩。完成可直接投入运行的软硬一体化实体装备研发；硬件主板内嵌国产独立NPU加速芯片，外壳结构达到IP68级防护防腐标

1380Torch人工智能

基于ROS 2的YOLOv8目标检测机器人视觉系统产品系统Vibe Coding

1.基于ROS2Humble搭建机器人通信框架，实现多节点分布式开发，支持传感器数据实时采集与传输；2.集成YOLOv8目标检测算法，实现对行人、车辆、障碍物等多类目标的实时识别与跟踪，检测帧率稳定在30FPS以上；3.提供目标坐标输出、ROS话题发布功能，可直接对接机器人导航、避障等上层模块，支持

1720C++人工智能

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