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。

AI 智能体技能平台产品系统Vibe Coding

跨平台发现—面向Codex、ClaudeCode、Cursor、Copilot、Windsurf等生态统一检索安全与可信—用审核状态、风险等级、许可证、来源和更新信息降低选择风险高效筛选—按Agent/MCP、浏览器自动化、开发工程、文档办公、数据与AI等任务分类查找生态沉淀—支持排行榜、合集、创作

70Caffe人工智能

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

股票筛选与分析工具产品系统Vibe Coding

主要自动筛选功能，直接能筛选出想要的有概率根据自己设定的条件大概率能涨到预期百分比的功能，数据自动更新，可以加入分析列表，自动记录是否达到指定涨幅，可以直接应用指标进行自动筛选。嘎嘎好用！

110Caffe人工智能

AI 智能体技能平台产品系统

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240Caffe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

AI本地化生图系统（ComfyUI+FLUX私有化部署）产品系统

系统基于ComfyUI节点化工作流引擎与FLUX.1klein9B量化模型构建，功能模块包括：1、文生图核心链路（文本编码、采样、VAE解码、图片输出），支持生成写实、风格化等多种画风图片；2、批量出图模块，支持队列任务与自动编号保存；3、4K高清放大模块（TiledUpscale分块放大），满足封

350Python人工智能

木材检测项目产品系统

功能模块：五个工作台模块＋五个支撑模块，覆盖检测到执行全链路五个工作台模块为：上料台物料分类、板材切割台缺陷检测与坐标推送、补丁切割台智能寻位切割、补丁修补台缺陷定位与贴胶带计算、补丁暂存台补片抓取定位；五个支撑模块为：PyQt5前端界面、FastAPI＋WebSocket后端服务、工人确认流程、M

270Python物联网

零训练、少样例、开放词汇视觉目标检测系统产品系统

文本提示与提示图会话复用；跨图片样例特征缓存；正例、负例样例复核；三层多尺度特征匹配；全图与重叠切片推理；密集目标重复框融合；单图与批量接口；内部置信度和候选来源诊断。

240Python人工智能

零样本时序预测桌面工具开源项目

零样本时序预测桌面工具。把的价格序列交给GoogleTimesFM，得到未来路径、分位区间，以及可核对的回测指标。取数→预测→判断这条路径值不值得信。

250Python人工智能

企业本地知识库 RAG 系统产品系统

知识库创建、删除、切换及文档批量导入管理。文档自动解析、文本切块、Embedding向量化及索引构建。支持FAISS/Milvus向量检索，并可组合关键词检索形成混合召回。召回结果通过Reranker二次排序，筛选高相关上下文后交给大模型生成答案。支持多轮对话、历史消息管理、模型/Embedding

300Python人工智能

模块化嵌入式测控与信号处理平台（FPGA + ARM + 上位机）产品系统

模块化设计，各功能独立、可复用：1.FPGA采集与信号处理模块：多通道同步ADC采集、可编程激励信号生成（DDS）、实时滤波与解算；2.ARM嵌入式控制模块：外设驱动、通信协议栈（UART/SPI/I2C/CAN）、闭环控制逻辑；3.上位机监控模块：串口/USB/网口通信、实时波形显示、参数下发、数

761C++智能硬件

AI+电子化招采平台产品系统

平台为多租户、多角色架构，由6个业务服务、4个支撑服务、AI服务与爬虫服务组成，覆盖招投标全流程：代理机构工作台（bidagent）：立项登记、公告编制发布、分包与标段管理、报名资审、专家抽取、开标排期、合同起草、档案归档。标书制作（biddocumentmake）：政府采购与建设工程两套模板，在线

490Java人工智能

企业级RAG多模态智能Agent平台优化产品系统

项目包含垂直领域智能问答与Agent能力接入两大模块。垂域问答支持企业知识库解析、语义检索、答案生成及来源溯源；Agent模块支持工具调用、任务规划、流程编排和多轮交互，使平台从“只能回答问题”升级为“能够理解需求并执行具体业务任务”。

200Torch人工智能

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270Caffe智能硬件

多模态数据分析Agent系统产品系统

1、多模态数据解析与理解模块：集成CLIP图文理解模型与OCR识别能力，实现对图片、表格、PDF文档等非结构化数据的自动解析与结构化提取；覆盖Excel、CSV、图片、PDF共4种主流数据格式，将多源异构数据统一转换为Agent可处理的标准化格式。2、智能决策与任务编排模块（Agent核心）：基于R

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230Caffe企业服务

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/

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Wasserstein无学习图像融合（红外-可见光）产品系统Vibe Coding

将红外热像与可见光图像融合成一张信息更全的图像：红外贡献热目标（行人、车辆在黑夜/雾霾/伪装下依然可见），可见光贡献纹理细节（车牌、文字、轮廓清晰）。算法无需训练、无需GPU、无需数据集，开箱即用，处理速度约25帧/秒，可批量处理图像与视频，适用于安防、巡检、车载夜视等场景。

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承轩居产品系统Vibe Coding

25名AI员工全场景在线，18个主流大模型智能路由——平台按任务特点自动分配最合适的模型，效果与成本兼顾。多模态创作一站完成：AI视频生成、3D模型生成、AI美图、智能配音、图文检索、视频剪辑，全部内置，无需在多个工具之间来回切换。

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