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。

中医AI体质辨识与调理系统产品系统Vibe Coding

系统包含四大核心模块：多模态数据输入：支持用户上传舌苔照片、体检报告，并用语音和文字描述症状。中医知识库检索：基于阿里百炼平台搭建RAG工作流，检索中医古籍与医案。AI辨证推理：大模型结合知识库，进行体质诊断。结构化方案输出：生成包含运动、饮食、方剂参考的个性化调理报告。

330Python人工智能

医学肌肉影像自动分割产品系统

解决医学CT影像的自动分割，疾病检测通过ai影像算法实现对CT影像的自动化分割，根据影像算法得出的结果，再根据ai算法分析疾病情况，出具诊断结果，最后给出分析图片和诊断报告

230QT人工智能

颅脑CT识别产品系统Vibe Coding

项目由DICOM影像管理、AI出血分析、结果可视化和辅助报告四大模块组成。系统可读取并自动归类颅脑CT序列，展示患者及检查信息，支持切片浏览、键盘或滑块翻页，以及脑窗、硬膜下窗、骨窗等窗宽窗位切换。系统将DICOM序列转换为NIfTI三维影像，通过Viola-UNet模型检测颅内出血，并识别硬膜外、

280Python医疗健康

CT三维成像算法产品系统

基于工业CT采集的原始数据，我能够为您交付高精度的三维重建结果。依托先进的图像处理与体素重构算法，可完整还原工件内部结构与外部轮廓，清晰呈现微小缺陷、孔隙及密度差异。无论是复杂装配体还是精密铸件，均可获得细节丰富、尺寸准确、可追溯的三维模型，直接用于质量检测、逆向工程或数值仿真分析。

200Python人工智能

基于 VMamba 与频域特征金字塔的乳腺超声病灶智能分割与辅助诊断系统产品系统Vibe Coding

图像上传与智能分割模块：支持B模式超声图像及DICOM格式医学影像的上传与标准化处理，基于自研的FreqFPN+VMamba-Tiny+U-Net++混合模型自动分割乳腺病灶区域，输出分割掩码、病灶可视化叠加图及边界轮廓。辅助分析与BI-RADS分级模块：对分割结果进行形态学特征提取（面积、长宽比、

450Java人工智能

消化内镜质量控制18项指标大模型产品系统

面向消化内镜检查报告质量控制场景，实现医疗报告自动解析、关键信息提取及十八项质控指标智能判定，并按照统一结构化格式输出检查结果；同时支持复杂医学文本理解和规则判断，为医院质控人员提供报告审核、问题发现及辅助决策能力。

580Python人工智能

Hermes医疗辅助系统产品系统Vibe Coding

系统包含六大核心功能模块，覆盖从病历生成到用药安全的全流程临床辅助：【SOAP病历自动生成模块】输入医患对话文本，系统自动提取关键信息，生成符合SOAP格式（Subjective主观信息、Objective客观检查、Assessment评估诊断、Plan治疗计划）的标准化门诊病历。支持入院记录、出院

890C++人工智能

肝癌全扫描病理图像识别产品系统

1.针对仅具备slide-level标签的病理全扫描图像（WSI），将肿瘤识别任务建模为多实例学习（MIL）问题2.复现并训练DSMIL双流注意力模型，对比其与传统Pooling方法在正样本稀疏场景下的判别行为差异3.在实例特征提取阶段引入SimCLR自监督预训练，用于缓解ImageNet预训练与病

700Torch人工智能

基于胸部 X 光片的肺炎智能辅助诊断系统设计产品系统

系统使用KaggleChestX-RayImages数据集，应用数据预处理和类别权重调整解决类别不平衡问题。采用ResNet50和DenseNet121两种预训练网络作为特征提取骨干，并通过迁移学习进行二分类训练。利用Grad-CAM方法生成热力图，提升模型可解释性

660Torch人工智能

AI辅助评估骨骼健康系统（GHS）产品系统

可以通过识别图片并自动分析通过生成式ai来进行病情分析载入图片并上传个人云端服务器进行ai识别，具体利用其识别图像及分析的方法进行对病人病情分析可以加快病人病情的分析与处理

650Python人工智能

AI辅助评估骨骼健康系统（GHS）产品系统

可以通过识别图片并自动分析通过生成式ai来进行病情分析载入图片并上传个人云端服务器进行ai识别，具体利用其识别图像及分析的方法进行对病人病情分析可以加快病人病情的分析与处理

530Python人工智能

胸部术后康复智能管理系统产品系统

为术后康复、慢病管理、辅助诊断决策等场景提供高度个性化、可执行的数字化解决方案。1.辅助快速生成结构化评估报告，帮助整合患者多维度指标，形成标准化摘要。2.辅助生成个性化康复计划的初始框架，为临床决策提供基于指南的、可调整的参考方案。3.辅助实现临床数据的结构化沉淀，为高质量临床研究提供高效的数据处

670Torch医疗健康

医疗问答 AI 产品系统Vibe Coding

项目采用微服务架构，包含用户认证系统、多轮智能对话引擎、文档检索增强生成（RAG）系统、会话管理模块、管理后台等完整功能体系项目的主要功能描述：用户端：注册登录、多轮对话、会话历史管理、实时流式响应、Markdown富文本展示、主题切换管理端：用户管理、系统提示词配置、Few-shot示例管理、使用

800Java人工智能

蛋白质识别产品系统

项目输入为蛋白质序列CSV，核心任务是将蛋白分类为分泌蛋白`S`或非分泌蛋白`N`。数据按5折划分，训练集和验证集带标签，测试集无标签。现有输出文件给出了200条测试蛋白的预测结果，其中预测为`S`的有107条，`N`的有93条。

1010Torch人工智能

基于深度学习的B超手术针尖识别系统产品系统

项目主要包含三大核心功能模块：1.影像预处理模块：对输入的B超影像进行去噪、增强、ROI裁剪等预处理，提升影像质量，为后续识别提供清晰的输入数据；2.针尖检测与定位模块：基于深度学习目标检测算法，自动识别B超影像中的手术针尖，输出针尖的位置坐标与置信度；3.结果可视化模块：在原始B超影像上叠加针尖检

960Python人工智能

基于pytorch和monai的颅内动脉瘤检测人工智能程序产品系统

本软件主要功能为实现颅内动脉瘤的智能化检测。其核心功能包括：1.加载与预处理DICOM格式的医学影像数据；2.训练深度学习模型对影像进行自动分析识别，精准判断是否存在疑似动脉瘤区域；3.预测存在颅内动脉瘤的概率，为医生提供诊断决策支持。

1230Python人工智能

面向医疗问诊场景的智能辅助诊断系统产品系统

1.医患对话采集与解析模块负责接收问诊过程中的文本或语音转写内容，对连续对话进行清洗、分句、角色识别和结构化解析。系统能够从医患交流中抽取症状描述、发病时间、持续时长、既往病史、过敏史、用药情况等关键信息，并生成结构化问诊要点，作为后续知识检索和建议生成的输入。2.症状与医学实体识别模块针对医疗场景

1370MVVM人工智能

基于智能手机拍照的试剂检测分析与决策平台产品系统

用户对检测试剂盒按照操作指南反应完成后，进入微信小程序按照指定步骤用智能手机对反应完成已显色的试剂盒进行拍照上传图片可获得智能化的检测分析结果，再结合用户的基础信息，算法会给出一套综合的决策建议。检测项目包含司内的乳糖不耐受检测，高血压，组胺，减肥等多款检测试剂。智能检测分析主要以人工智能算法为基础

1380Torch人工智能

训练垂类模型（中文医疗模型）产品系统

可以使用自己的垂类数据，或者中文医疗数据，针对Qwen2.5-7B或者Qwen3.5-0.8B模型使用UnSloth进行训练，训练过程中的数据清理，数据质量评估，格式转换，BLEU效果评估，并对训练结果进行测试。模型微调逐步迭代后在该垂类领域能给出更专业的医疗建议。

1580Python人工智能

某设备呼吸监测及报告软件产品系统

1.接入硬件设备，形成数据的可视化，同时自动化生成pdf报告；2.支持第三方血氧仪报告的接入，按照医生要求，对报告模板进行调整和，合并输出报告3.给医生提供数据标注和核验功能；4.基于用户数据，实现呼吸状态评估算法，将原始数据转化为0~1的状态评估。

1590C人工智能

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