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基于深度学习的医学影像智能分割与分析系统
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本人负责医学图像分割算法设计、数据预处理、深度学习模型开发、训练优化、实验评估及结果分析等核心工作。技术架构:基于Python、PyTorch、MONAI构建医学图像分割框架,结合OpenCV、NumPy实现图像处理,使用CUDAGPU加速模型训练与推理。数据处理:完成医学图像读取、尺寸统一、归一化
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本系统针对大模型餐饮问答虚构餐厅、上下文膨胀、工具难复用等痛点,基于A2A+MCP协议搭建多Agent架构,支持找餐厅、查菜品、在线订座等7类业务意图。构建MySQL餐饮知识库,结合Overpass爬虫采集2000+真实餐厅POI,采用静态知识库与实时API双通道,有效抑制模型幻觉。通过中心化路由调
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1、功能模块:单聊、群聊、会话管理、多媒体消息(图片/文件/音视频通话)、历史消息搜索、附件缓存、多设备实时同步。2、主要功能:支持同一账号多端同时在线并实时同步消息,离线后重新登录或恢复连接时自动补齐消息记录;3、支持单群2000人大群、十万级消息会话的高效加载与检索。
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基于 PyTorch 的深度学习视觉智能分析系统
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项目名称:基于PyTorch的深度学习视觉智能分析系统项目介绍:本项目围绕计算机视觉与深度学习技术,设计并开发智能视觉分析系统,支持图像分类、目标检测、语义分割等核心算法任务,可面向不同业务场景进行模型定制、训练优化与推理部署。核心技术:深度学习框架:PyTorch、TorchVision计算机视觉
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1支持3D动态展示,堆垛结果,集装箱结果,以及重要参数,可以给业务员提供参考。2目前已经适配多个客户,支持ABC多个等级优先排柜,只要服务器性能够,能够支持无线数量的箱子进行排柜,目前测试289个箱子107s排完。3目前在标准模式下,只用基础算法测试90%人工可以排进去的集装箱,基础算法也可以排进去
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毁伤测量系统
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1.项目主要包括数据采集设备、中心处理系统和远程控制系统,中心处理系统和远程控制系统属于上位机系统;2.数据采集设备通过传感器采集线程数据,通过有线或无线的方式发送给中心处理系统,中心控制系统可以实时发送给远程控制系统;
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项目分为前端展示端与运营后台两大板块。前端包含游戏官网首页、版本介绍、活动专题、游戏评测、道具商品展示购买、活动预约报名等模块;后台支持游戏商品上下架、订单管理、玩家信息维护、活动配置、数据看板、权限管理,可快速配置上线各类游戏营销活动。
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