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。

多模态金属构件疲劳寿命预测深度学习模型产品系统

整个框架由三部分组成。加载路径的描述必须通过荷载大小和时间，所以为二阶张量，材料及其尺寸可以组合成一组一维张量用于表征。所以分别通过两个不同网络学习特征。一个FNN用于学习一阶张量，一个由GNN（学序列自身交互）,LSTM（加入时间约束），TCN（学单变量波形）。最后拼接特征，由另一个FNN计算结果

120Torch机器深度学习

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

北理工（珠海）图书馆个性化推荐产品系统

系统围绕用户兴趣建模、资源特征分析、混合推荐计算、推荐结果展示及反馈优化构建完整服务链路。用户登录图书馆门户后，可在个人服务区域查看根据其研究方向、资源偏好和历史行为生成的个性化推荐结果，内容可覆盖专业图书、电子资源、课程资料及相关学术内容。推荐页面以书名、封面、作者、出版社和资源类型等信息呈现候选

430Java机器深度学习

基于AIGC的智能教学平台产品系统

平台由教师工作台、课程管理、班级管理、学情监控、学生学习门户、个性化学习路径和AI智能助理等模块构成。教师工作台集中呈现学习人数、课程数量、待批改作业、用户反馈、课程平均完成率、平均学习评分、提交率和优秀率等核心指标，并提供待处理任务、实时学情预警和AIGC助手入口，便于教师快速掌握教学情况并开展后

490Java教育校园

xs10692.com新盛公司app直属下载官网链接产品系统

咨询威Q【3447764415】新盛-腾龙博安-三家已合并【新盛官网—xs10692.com】【腾龙官网—TL12581.com】。华纳自上世纪50年代成立以来，生产的庐山牌云雾茶多次获得国内外金奖，蝉联历届中国名茶的称号。并且是庐山区第一个建厂的国营茶厂单位，如今是庐山云雾茶的重要产区，共拥有山林

250Caffe工业互联网

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

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（

330Torch人工智能

基于卷积神经网络的交通标志识别系统的设计与实现产品系统

该系统设计为九个功能模块：用户认证、检测引擎、模型管理、检测历史、统计分析、数据管理、模型训练、结果导出。用户认证模块采用统一登录入口，支持管理员与普通用户双角色。系统内置初始管理员账号，新用户须由管理员创建并分配角色。登录时采用SHA-256加盐哈希加密校验，校验通过后加载用户对象并跳转主界面，失

540Python机器深度学习

基于深度学习的锂电池健康状态（SOH）与荷电状态（SOC）智能估计系统产品系统Vibe Coding

本项目围绕锂电池状态智能估计构建了五大算法功能模块：①数据预处理与特征工程模块——对充放电电压、电流、温度、容量曲线进行清洗、归一化与特征提取，内置基于模糊信息测度的SOC特征选择（DMRCmRC）与基于小波变换（DTCWT）的多尺度特征编码。②SOH健康状态估计模块——集成物理信息神经网络（EM-

750C++人工智能

水厂 PAC 智能加药预测系统产品系统Vibe Coding

基于深度学习的自来水厂PAC加药频率预测系统，针对滏阳水厂21万条分钟级SCADA运行数据（33个数值特征，目标变量为1#PAC频率给定）完成端到端建模。核心功能：1.数据分析与质量评估：自动检测缺失值、异常值，输出可行性分析报告；2.数据预处理流水线：缺失值均值填充、StandardScaler标

970Python机器深度学习

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

1510Python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）

1030Java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。

800Python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

1431PHP人工智能

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

840Torch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

920C++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

900PHP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

530Torch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。

711Python人工智能

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