没有找到合适作品,全国有 1115805 名开发者可以为您开发,您可以 查看全国开发者 或者 发布您的需求

优秀作品推荐

演示方案覆盖AI落地的全链路:场景梳理与优先级、系统架构(前端、后端、模型、知识库)、数据与部署方式、交付物清单与验收标准,并给出演示脚本与常见问答,便于向客户现场演示与讲解;同时说明成本构成与周期评估方法,帮助客户判断投入产出。
50Python人工智能
方法论文档定义6个AI角色:侦察、图表分析、策略师、风控、交易员、幕僚长,并明确完整流水线与规则:单笔最大亏损1%、单日最大亏损2%、最多5个持仓、持仓2–10天;熔断条件触发即取消订单、平仓、暂停交易员并通知用户;同时给出模拟盘到实盘的5级升级路径。
40Python人工智能
支持上传PDF、Word等文档,自动分块、向量化并建索引;对话提问时检索相关片段,由大模型生成带引用的答案,文档里没有的内容明确说不知道;提供后台文档管理与上传页面,聊天界面简洁,支持流式输出;整体基于开源方案,可部署在客户内网离线运行,不依赖公网。
40React人工智能
faceSR产品系统
1.内嵌人脸质量判断模型,由于输入质量很差时,生成模型也无法挽救,所以需要有人脸质量判断模型筛选出质量差的图像,跳过算法,以免导致ID失真的风险。2.对于可以挽救的低质量的图像,利用基于codebook的网络模型,结合输入的人像图像和高清的人脸codebook,对人脸畸变部分进行修复,同时提高图像的
120Torch人工智能
1.功能模块。eval:算Recall@k(支持多个k)、MRR、延迟P50/P95,一题多标准答案时命中任一即算召回。compare:两次运行之间做逐题配对对比,输出变好/变差/不变三类,全部一致时给出identical标记。audit:切分质量体检,统计无标点片段率、完全重复率、近重复对、长度分
220Python人工智能
1.图像采集:相机触发/同步采集,支持产线节拍对接与图像预处理(ROI、校正、增强)。2.缺陷检测:基于深度学习模型推理(边缘侧ONNX/TensorRT加速),输出缺陷类别、位置与置信度。3.服务接口:FastAPI提供检测接口与任务管理,便于与上位机/MES对接。4.可视化看板:Vue3看板展示
180Python机器深度学习
NeuralConstructor产品系统
1.项目与文件管理模块:提供项目工作区、文件浏览器和文本编辑器,统一管理工作流、代码、模型及输出文件。支持文件变更监听和未保存草稿的断线恢复。2.可视化工作流编排模块:通过节点与连线组织数据处理、模型调用和结果输出,支持参数配置、类型化输入输出、撤销重做,以及条件分支、循环和嵌套子图。支持图形与YA
260Rust人工智能
项目涵盖端侧感知、嵌入式控制与云端可视化全链路功能模块。具体模块包括:1)多模态传感采集(毫米波雷达、EEG脑电、RFID);2)端侧算法处理(Python/C++信号降噪、特征提取);3)嵌入式硬件控制(RTOS/Linux底层驱动、边缘计算);4)物联网上云(MQTT协议、云端数据看板)。主要功
160C++智能硬件
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
180Python人工智能
面向NPI报价评审的质量成本风险决策,由多个智能体分工完成:1.风险识别:按FMEA思路梳理设计与制程中的潜在失效模式,评估严重度、发生度和可探测度;2.权重评估:用AHP层次分析法确定各类风险与成本因素的权重;3.成本模拟:用蒙特卡洛模拟给出质量成本的分布区间,而不是单一估计值;4.决策输出:把上
160Python工业互联网
×
寻找源码
源码描述
联系方式
提交