机器深度学习

该系统支持遥感图像上传与管理、多模型（如RT-DETR、YOLO系列）目标检测任务动态调度、检测结果可视化标注，并集成本地大模型（如DeepSeek-R1、Qwen3.0、Gemma3）对识别结果进行语义理解与专业解读，例如生成地物分类报告、变化检测分析或应急响应建议。同时提供用户权限管理、任务历史

利用三维扫描获取物体表面微米级点云数据，通过曲率分析、法向量对比、深度学习等方法识别凹凸、孔洞、裂纹等缺陷，实现非接触式、高速、全检。尤其适用于表面要求极高的工件。

1.数据库模块。保存产品信息，异物缺陷信息。2.通信模块。负责上位机与下位机的交互通信。3.人机交互模块。负责人机交互。4.算法模块。负责3D点云下的异物检测预与测量，2d场景下的异物分类。

本软件是一个语音合成、语音识别软件，支持以下功能：1语音合成功能用户可输入文字，将用户输入的文字转换成语音播放给用户。2语音识别功能用户说话或者播放语音，将用户的语音转换成文字显示给用户。3设置功能用户可以设置语音合成发音人、音量、语调、语速，语音识别语种、最大时间等。4语音合成历史记录功能记录了每

1.自动爬取下载信息，将人工流程的点击，复制粘贴等操作全部通过脚本实现。2.“AI建议”与“AI决策”双模式切换，AI建议模式通过AI预测和人工筛选结果进行模型增量学习。AI决策模式实现全流程自动化，并设计阈值，将模糊AI无法判断的博主保存到人工复审数据库。设计复审功能，人工审核模糊的博主3.设计数

本项目是一个面向计算机视觉领域的算法库，聚焦于图像分类任务，旨在为科研开发者提供简洁、可复用的模型实现与实验基础。其主要功能模块包括：核心模型集：提供多种经典卷积神经网络实现，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet等，涵盖从

1.支持实时的对话服务(Real-timeCrawlerIntegration)功能描述：对话系统不再仅限于其内置的静态知识。当用户的提问涉及最新事件、实时数据或特定网站内容时，系统可通过集成的实时服务，动态地从互联网上获取最新信息。价值：彻底解决了大模型知识陈旧、无法回答时效性问题的痛点，使服务能

利用pytorch训练图片集，模型选用mobilenet，识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型，可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型

基于国内外通用大模型OpenAI、千问、DeepSeek，结合几何造型引擎，搭建基于AI的工业设计： 1、以“交付结果”代替“给予工具”为目标； 2、基于自然语言作为优先交互方式； 3、创建可修改、可编辑的BRep三维图形，而非拟合式三角面的固定三维特征； 4、交付工业级图形应用； 5、当前以包装设计为应用点进行展示。

实时语音识别 (Real-time Speech Recognition): 能够捕捉麦克风输入，并将用户的语音实时、准确地转换为文本。 自然语言理解 (Natural Language Understanding - NLU): 分析转换后的文本，理解用户的意图和关键信息（例如指令、询问的对象、参数等）。 对话管理 (Dialogue Management): 在多轮交互中维护对话状态和上下文，使对话更加连贯自然。 任务执行与技能调用 (Task Execution & Skill Invocation): 根据理解的用户意图，执行相应的操作，例如： 信息查询: 获取天气预报、时间、百科知识、新闻等。 媒体控制: 播放/暂停音乐、调整音量。 简单助理任务: 设置提醒、创建待办事项。 语音合成 (Text-to-Speech - TTS): 将助手的文本回复通过 edge-tts 转换成清晰自然的语音进行播放。 Web 界面交互 (Web Interface Interaction): 提供一个用户友好的网页界面，可以： 显示语音识别的文本和助手的回复。 允许用户通过文本输入与助手交互。 (可能) 展示图片、链接等多媒体信息。 多模态反馈 (Multimodal Feedback): 结合语音、文本以及可能的视觉元素（在Web界面上）来呈现信息和交互结果。 图像分析(Image Analysis): 可以通过pygame.camera调用摄像头或者截图当前页面，并与llm互动获取想要的信息 剪切板提取(Clipboard Management): 可以通过pypercli获取剪切板中的文本内容并自动判断是否需要进行执行 上下文管理(Context management): 通过EnhancedConversationContext类管理对话记录，支持记住或者遗忘特定信息，根据相似度判断是否清除旧的上下文，能够根据对话历史生成更相关的回复 日志记录(Logging): 使用rich库美化日志输出，并将日志保存到文件中 网页搜索(Search): 使用DuckDuckGo搜索用户指定的内容，并返回搜索结果摘要

金融数据大模型分析平台是一款集实时新闻分析、股票监控和市场趋势预测​​于一体的专业工具。通过整合新浪财经新闻与天勤量化行情数据，结合大模型智能分析能力，为投资者提供：  实时金融新闻与AI影响评估  板块关联性分析与股票筛选  全市场监控与可视化统计  异常波动股票实时预警 平台采用​​多进程架构​​（新闻处理 + 股票监控并行），确保数据获取与分析的高效性 盘前部分： 一、建立负面清单，剔除不交易的个股 剔除st股、北交所、市值低于20亿、上市交易不足180日的股票 二、板块个股分类，每一个票更新热点概念和所属板块 1、分析当日涨停票的涨停原因，以及所属板块 三、盘前重点新闻分析 1、通过新浪财经新闻24小时获取新闻，在早上9点25前对前日15点后到当日9点半的新闻进行分析； 2、同步分析对应板块的个股的上涨情况，如果有涨幅超过5%的股票的板块，罗列该板块5只涨幅最大的股票； 盘中： 一、建立数据库，实时通过新闻热点 API 获取信息，归档到数据库 1、通过新浪财经新闻24小时获取新闻，每30秒更新一次，分析对应利好的板块； 二、热点相互通信，匹配最佳个股 2、同步分析对应板块的个股的上涨情况，如果有涨幅超过7%的股票的板块，罗列该板块5只涨幅最大的股票； 如果有没有涨幅超过7%的股票，则系统继续跟进；有的话重复前述操作；没有则持续跟进到当日收盘。

项目技术：数据增强（镜像反转、左右各旋转30度、增加噪点、MSRCR处理光线）、迁移学习、ReduceLROnPlateau缩小学习率、Xception/InceptionResNet-V2特征融合 项目成果：从Kaggle中获取999条数据，采用迁移学习及微调模型比较多个深度学习模型的准确率后，得到Xception模型最高仅为95.6%，对模型进行特征融合，模型准确率提升至98.4%

项目技术：随机森林、LSTM、SVR 项目成果：总计1825条数据20个特征，构建了4个新特征总计24个特征，绘制饼状图、箱形图等对特征选择并比较不同特征效果，随机森林、SVR采用R2、MAE、MSE评估指标，LSTM采用MAE、MSE评估指标，比较两个模型的结果后，最终采用LSTM模型，MAE与MSE分别为0.01416，0.0026

项目内容：使用k-prototypes聚类方法对好大夫在线网站获取的医生数据进行分析，构建用户画像分析互联网医疗行业的分级诊疗情况。 项目技术：Scrapy爬虫、SWOT分析、哈工大LTP分词、K-prototypes聚类、PCA/t-sne降维可视化、构建用户画像、文献调研 项目成果：根据2952447条数据29个特征建立模型，识别8类核心用户群体，为互联网+医疗促进分级诊疗制度的实施提供数据支持

1. 本软件使用了前后端分离技术，前端使用 QML/JS 使其界面开发快，迭代快，后端使用 C++/Qt 框架，处理数据性能高； 2. 软件的产品简介：针对穿戴式运动心电信号（精度有限、易受噪声干扰），结合统计域分析、频谱分析、图拉姆角场（Gramian Angular Field, GAF）图像转换三种方法，以下是 12 个易提取、抗噪声能力较强的特征指标，涵盖心率、呼吸率、心率变异性等核心信息。

传统视频特征提取高度依赖领域知识，切鲁棒性差，泛化能力也不够。深度学习的方法通过多层非线性变换，从原始数据中学习层次化的特征表示，从而实现更准确、更鲁棒的特征提取。操作步骤如下： (1)对原始短视频做简单的预处理,使用FFmpeg工具快速将视频按照帧抓取图片; (2)依照准确率和时间的需求决定输入模型的图片的数目N,以相等的间隔均匀地从所有图像中抽取输入图像,组成一段有序的输入帧,并剪切成224像素×224像素的大小; (3)将步骤(2)中处理好的图片输入二维卷积神经网络,输出浅层特征表示图; (4)将步骤(3)的输出结果,输入伪三维卷积神经网络,进行时间信息和高维空间信息学习.

本项目基于经典的泰坦尼克号乘客数据，完成了从数据清洗、可视化分析到机器学习建模的完整流程，旨在探索影响乘客生存概率的关键因素，并构建预测模型。 主要工作内容包括： 数据预处理：处理缺失值（如年龄、登船港口等），提取特征（如客舱等级、家庭成员数），并构造衍生变量（如“是否独自一人”等）。 可视化分析：利用 Seaborn 和 Matplotlib 进行数据探索，如性别、年龄、舱位与生存率的关系分析。 建模与评估：使用 Scikit-learn 构建逻辑回归模型，评估其准确率与混淆矩阵等指标，探索模型在实际预测中的表现。 展示与复现：通过 Jupyter Notebook 全流程演示，图表与代码相结合，逻辑清晰、易于理解。 该项目体现了我在 数据清洗、EDA可视化、特征工程与模型构建 方面的实战能力，适合作为数据分析、AI建模等项目的参考案例。

1. 产品面向科研院所，解决了自动处理遥感图像，自动识别机场和飞机的需求。 2. 相比市场常规方案，此方案具有速度快，识别准确的特点。 3. 方案用到了opencv的图像处理算法，包括图像增强，图像分割。用到了matlab实现的注意力算法，用到了tensorflow架构实现的图片分类和目标检测模型.方案的部署采用了docker技术.

双能X射线全身骨密度系统由上位机软件、STM32、FPGA组成，主要由上位软件进行扫描测控。技术包括操作系统原生Socket进行通讯、自主设计通讯协议设计与解析、骨密度算法实现/验证，线阵探测器图像重建、图像处理（降噪、增强、ROI分割）、深度学习训练以集成、软件架构设计、项目搭建、软件开发（QT）等。

项目描述：DataCluster Pro - 智能聚类分析工具集 1. 行业与业务场景 适用行业：跨行业通用型数据分析，特别适用于公共卫生（WHO数据集）、金融客户分群、市场细分等场景 核心业务场景： 多维度客户/群体智能分群（如健康水平分组、用户价值分层） 自动化数据探索与特征工程（缺失值处理、时间特征生成） 可视化聚类结果解读（2D投影、特征雷达图） 多语言分析报告输出（中英双语一键切换） 2. 功能模块与用户价值 四大核心模块架构： 数据预处理引擎 智能处理缺失值（中位数填充数值/众数填充类别） 自动化特征工程（面板数据变化特征生成） 分类变量编码与标准化处理 用户价值：节省80%数据清洗时间，保证分析数据质量 聚类分析核心 K-means聚类优化（轮廓系数确定最佳K值） 多维特征降维（PCA可视化） 聚类结果解释（特征重要性分析） 用户价值：无需算法知识，自动获得最优分组方案 智能可视化系统 缺失值热力图 + 分布直方图 变量关系矩阵 + 相关系数热力图 聚类雷达图 + 2D投影散点图 用户价值：复杂数据关系一目了然，支持专业图表输出 多语言报告生成 中英文双语界面切换 自动生成分析报告（PDF/TXT） 聚类特征统计表输出 用户价值：国际团队协作无障碍，符合学术/商业报告标准 3. 技术选型与架构特点 核心技术栈： 数据处理：Pandas（缺失值处理） + NumPy（矩阵运算） 机器学习：Scikit-learn（KMeans, PCA, Silhouette） 可视化：Matplotlib/Seaborn + 字体自适应渲染 架构亮点： 配置驱动模式：通过修改全局变量即可切换数据集和分析目标 模块化流水线：数据加载 → 清洗 → 聚类 → 可视化 标准化流程 智能自适应： 自动检测中文字体（支持Windows/macOS） 大型数据集智能采样（>1000条自动降载） 高基数分类变量自动优化展示 面板数据专项处理：时间序列特征自动生成（变化率/差值）