机器深度学习

机器学习，深度学习是人工智能的核心分支，致力于让计算机系统通过数据驱动的方式自动学习和改进性能，而无需显式编程。其核心是从数据中识别模式或规律，构建数学模型，使计算机能完成预测、分类、聚类等任务。主要类型包括监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域，正重塑各行各业，是当前AI爆发的核心技术之一。

人工智能开发框架综合实践项目产品系统

本项目基于TensorFlow/Keras深度学习框架，实现10类服装灰度图像智能分类，核心功能如下：数据集加载与预处理加载Fashion-MNIST标准数据集，完成像素归一化、维度适配，划分训练集、验证集、测试集；图像数据增强通过随机旋转、平移、缩放、水平翻转扩充训练样本，缓解样本量不足，提升模型

700Python人工智能

具身智能开发系统产品系统

层级模块环境与硬件 Dashboard/EnvironmentList/EnvironmentCreate/硬件检测机器人设计 BodyDesigner（3D设计+URDF/MJCF导出）/URD（统一机器人描述）训练与实验 ExperimentRunner/ModelTraining/Motio

580C++机器深度学习

AI视觉行为检测系统产品系统

AI视觉行为检测系统:1.实现对作业员作业步骤顺序、步骤遗漏监控。2.实现作业时对作业员是否带手指套、静电环监控。3.实现对作业中产品配件是否齐全监控。4.员工穿着规范检测。5.作业区域电子围栏检测。6.危险区域电子围栏检测。AI视觉检测产品缺陷系统:1.对产品组件是否缺失监控。2.对产品是否脏污监

550Python机器深度学习

安检系统产品系统

1. 违禁品实时检测依托YOLOv8目标检测模型，自动识别刀具、打火机、充电宝、易燃易爆容器、管制器械等各类违禁物品，实时标记目标位置。2. 智能声光告警识别到违禁品后立即弹窗提示、本地声光报警，同步推送报警信息至后台管理端，提醒安检人员处置。3. 图像留存回溯自动保存过机安检画面、检测截图，附带时

590Python机器深度学习

AI全域认知智能大模型服务平台产品系统

对PDF、Word、TXT等多格式文档进行文本清洗、切片分块、向量化编码；基于向量数据库搭建检索引擎，结合相似度匹配、重排序算法优化检索精度；接入大模型Prompt工程优化问答逻辑，构建检索+生成的RAG推理链路；完成前后端对接与接口封装，实现私有化部署与稳定服务调用。

650C++人工智能

基于查询更新分析的图像分类 GWAD 黑盒对抗攻击检测与防御系统产品系统Vibe Coding

系统实现了一个完整的黑盒对抗攻击检测与防御展示平台。用户可以在前端选择CIFAR-10+ResNet-18或TinyImageNet+EfficientNet-B0实验组合，配置黑盒攻击方法、防御方法、查询场景、查询预算、样本数量和检测阈值。系统支持HSJA、NES、SimBA、BA、Sign-Op

700Python人工智能

地铁隧道表面病害检测产品系统

包括数据集制作，图像预处理，数据标注；算法设计，包括算法搭建，参数微调；模型训练，在超算平台上提交训练任务，训练后获取模型权重；在验证集上测试效果并改良模型；将模型封装为软件。主要功能为实现了端到端的图像检测与识别功能，将图像输入模型后即可输出检测结果。

430Python机器深度学习

财务预测系统产品系统Vibe Coding

本预测体系由三层结构化模块构成。数据准备层通过Python爬虫定向抓取2016Q1至2025Q3的财务三表数据，构建分赛道季度收入拆分方法与事件哑变量体系。LayerA驱动型基线模型采用“赛道拆分+业务量×变现率”框架，对智慧教育、开放平台、智慧城市、其他四大业务分别建模，辅以均值回归毛利率与历史中

910Python金融

LLM RLHF多模型批量评测自动化交付系统（Docker离线推理打分流水线）产品系统

DockerCompose封装GPU推理环境，支持WindowsWSL2显卡直通，一键完成CUDA、模型依赖部署；基于PyTorch实现5款量化大模型串行批量推理，内置显存自动回收逻辑，；导入自定义Prompt集合自动生成全部模型回答，导出可编辑Excel打分表；标准化0/1/2人工打分、双层质检，

740Python人工智能

YOLO 鸟类检测与跟踪系统 (YOLO Bird Detector & Tracker)产品系统Vibe Coding

模块一：鸟类检测引擎基于YOLOv8/YOLOv11深度学习模型，支持对图像和视频流中的鸟类进行实时检测。•支持预训练COCO权重（通用鸟类检测）和自定义微调模型（特定物种识别）•GPU加速推理，单帧检测耗时

790Python机器深度学习

基于深度学习的网络入侵检测系统（NIDS）产品系统Vibe Coding

数据预处理模块全量8个CSV文件合并→缺失值中位数填充（按类别分段）→Z-score标准化（fitontrain）→7:3分层划分；模型训练模块 PyTorch从零搭建CNN-1D和LSTM；两层评估模块第一层：Binary检测（异常vs正常）—Precision/Recall/F1；第二层：五分

700Python机器深度学习

机器人强化训练产品系统

设计分阶段课程学习与⾃动切换策略，提升⻓周期训练稳定性并降低策略震荡⻛险。构建Sim2Real接⼝与并联映射能⼒，完成⼯作空间惩罚与动作低通滤波，为控制侧联调提供稳定输入。⽀持⻓周期训练、断点恢复与回归验证。打通模型管理与ONNX导出链路，为C++侧推理部署与跨平台集成提供标准模型接⼝。

500C++机器深度学习

Auto助手产品系统

1.悬浮ai助手：可在任何软件上层与ai聊天，让他帮你读屏操作手机，ai的每一步操作都会显示在屏幕上；2.技能配置：这里面有技能市场，可以让用户下载别的用户分享的技能，还有技能制作页，这里有完整的一套制作，可以用画布编辑，可视化编辑，不是纯文本编辑，非常适合用户上手制作技能。技能制作主要用于让ai在

560Java人工智能

基于深度学习的环境声音事件分类系统产品系统

本项目面向城市环境声音识别场景，可用于智慧城市噪声监测、公共安全辅助感知、音频内容分析等业务。系统以UrbanSound8K数据集为基础，对城市中常见的环境声音进行自动分类，例如空调声、汽车鸣笛、儿童玩耍、狗叫、钻孔、发动机怠速、枪声、破碎机、警笛和街头音乐等。项目解决了传统人工听辨效率低、主观性强

720Python机器深度学习

整体架构可以理解成一个典型的“云端训练+本地推理部署”的混合系统。训练阶段，所有模型（YOLOv8、YOLOv26、ResNet、MobileNet）都在Python环境里完成训练和评估，并且统一用同一份数据集和相同的数据划分方式，保证对比结果公平。训练完之后，最优模型会被导出成部署格式（比如TFL

640Java机器深度学习

基于STM32F103 的OLED 图形显示与交互系统：产品系统

可以实现贪吃蛇游戏的基本流程，系统稳定可靠，是在stm32f103上面实现的，可以通过遥感控制贪吃蛇的方向，通过PCB板上面的按钮进行开始，暂停等罗辑控制，通过OLED显示屏显示

670C智能硬件

隧道巡检机器人产品系统

1、下位机：完成隧道小车的驱动控制；控制线阵相机扫描隧道；控制补光；控制雷达探测周边障碍物确保安全；接收遥控器控制指令。2、上位机：整合下位机采集的图像；实现缺陷的人工标注；实现缺陷的自动识别；输出说明缺陷类型及位置信息的工单

530C++机器深度学习

安全帽&人脸检测方案demo开源项目

为响应工贸企业安全生产责任保险（安责险）的智能化监管要求，本项目拟建设一套基于**AI视频分析+IoT传感器联动**的智能监控系统，对工贸企业生产经营过程中的9大类风险场景进行7×24小时不间断智能巡检与自动告警。本demo采用机器语言加深度学习，使用yolo8增对特定场景进行训练，对工业生产施工场

580Python人工智能

设备安全监控软件产品系统

1，能链接常用摄像头，如：海康、大华，进行抓图和录像操作2，能运行深度学习算法进行安全监控，如区域入侵、安全帽佩戴、人员权限管控等3，联动plc，当识别到安全问题时，能给plc信号，进行停机等处理。4，自定义检测规则，如采图间隔，开始报警数，检测阈值等

750Python人工智能

集装箱号、型号识别产品系统

系统提供多终端SDK，支持Java、C++、C#、Python等主流语言，方便各类业务系统快速集成。基于RK3588边缘算力设备，实现毫秒级快速识别，无需依赖云端即可完成端侧推理，满足低延迟、数据本地化及恶劣网络环境下的实时作业需求。算法能够精准定位集装箱箱号及箱型号所在区域，并高鲁棒性地识别印刷、

780C++人工智能

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