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。

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

590Python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。

450C++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

530Java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

670Python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

590Java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

620C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

470C++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

540Python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

690Python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、

700C++人工智能

钢筋骨架识别定位系统产品系统

通过4台Mech-Eye3D工业相机，对预制梁焊接区域进行视觉检测，计算焊接点三维坐标，并通过TCP发送给PLC/机器人执行自动焊接。六大功能模块①相机管理（MechMindCamera.cs）封装Mech-EyeSDK，支持4台相机独立发现/连接/断开，拍摄深度图（TIFF）和2D灰度图（PNG）

560C++人工智能

物体转动惯量测量产品系统

可完成目标物体轮廓精准提取，搭配完整图像预处理与噪声去除功能。融合HSV、二值化算法优化图像效果，针对性适配复杂现场光照环境，有效抵御光线、阴影等干扰，保障视觉检测与测量工作稳定运行。

510C++人工智能

智能安防产品系统

实现各种智能安防算法。如：车间安全帽检测，登高作业安全绳佩戴检测，玩手机识别，睡岗检测等。也有人脸识别，多目标追踪，布局一致性等算法。能根据客户需求生成报警代办，并推送事件，提醒处理人，完成闭环。

770Python人工智能

nextflow宏基因组流程-二次开发本地部署产品系统

功能模块原始数据质控与去宿主（Fastp+Bowtie2）基于Kraken2/Bracken的物种分类与丰度定量基于HUMAnN3的功能基因通路注释基于MEGAHIT/MetaSPAdes的宏基因组组装基于MetaBAT2/CONCOCT的分箱与基因组重构统计可视化（Krona热图、LEfSe差异

440linux科学研究

基于多模型融合的可调控生物节律 LED 光源设计与性能评估系统产品系统

本项目实现了一个可调控生物节律LED光源分析与优化系统，主要功能包括：1）读取并清洗LED光谱功率分布SPD数据，完成波长、功率和单位的预处理；2）基于CIE色度学模型计算相关色温CCT和色偏差Duv；3）基于TM-30显色评价方法计算保真度指数Rf和色域指数Rg；4）基于CIES026/E生理节律

560Python人工智能

面向小样本金融数据的WGAN-LSTM股价预测模型产品系统

项目包含数据读取与清洗、归一化处理、灰色关联度分析特征筛选、WGAN合成样本生成、LSTM时序预测、误差评估（MSE/RMSE/MAE）和结果可视化等模块，核心功能是在小样本金融数据条件下提升股价预测精度与稳定性。

590Python金融

高速列车轴承智能故障诊断与可解释迁移学习框架产品系统

项目围绕轴承故障诊断构建了四个模块：数据重采样与滑窗预处理、多维物理特征提取、源域故障分类与可解释分析、以及基于DANN的跨域迁移诊断。支持从振动信号生成时频谱图、训练分类模型、输出目标域故障标签，并结合SHAP、Grad-CAM和包络谱验证模型决策依据。

440Python人工智能

基于循环随机配置网络的非线性系统建模与预测项目产品系统

项目主要包含数据生成、模型训练、参数搜索、预测评估和结果保存等功能模块。系统能够自动读取训练集、验证集和测试集数据，构建RSCN循环随机配置网络模型，通过逐节点增长方式扩展水库层，并使用最小二乘方法求解输出权重。同时支持alpha参数网格搜索、多随机种子实验、早停回滚、NRMSE/MSE/RMSE/

520Java人工智能

锂电池全生命周期寿命预测系统产品系统

1.多源数据管理：支持NASA、CALCE等7个公开数据集导入及用户上传CSV，自动完成标准化与特征提取。2.健康状态评估（SOH）：输出当前SOH值、容量衰减轨迹及不确定性区间。3.剩余使用寿命预测（RUL）：基于xLSTM-Transformer混合架构预测容量衰减曲线、剩余循环次数、寿命终止点

560Python机器深度学习

DAS数据集制作工具产品系统

核心模块：包含dat格式解析与重组、滑动窗口智能切分、多维可视化（时/频/时频域联动）、音频回放校验及批量标注导出五大模块。功能描述：支持DAS专有二进制格式的直接读取与解析，通过“视听协同”辅助人工判读，一键生成深度学习训练样本。工具解决了传统标注效率低、边界识别难的问题，将标注效率提升40%以上

690C++人工智能

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