开源众包    75人浏览/3人投稿    655天前    已托管赏金

基于深度学习的网约车需求预测和车辆调度

猿急送    98人浏览/3人投稿    587天前    已托管赏金

1.能熟练使用python 2.最好会机器学习 3.懂得基本物理学知识 4.时间相对充裕 5.会用python写自动控制算法

电鸭    60人浏览/2人投稿    381天前    待托管赏金

关于我们： 我们是一家源自美国硅谷的科技公司，致力于在全自主的有人飞行器和无人飞行器领域推动创新的边界。我们的团队由充满活力、富有技术热情并且拥有共同愿景的个人组成，共同创建突破性的解决方案。利用先进的人工智能和自动导航技术，我们立志将城市空中出行的概念变为现实，迎来一个全人类家家户户便捷高效飞行的新时代。加入我们，为该领域的突破性进展做出贡献。如果您对推动创新的边界充满热情，我们诚邀您成为我们充满活力的团队的一员！ 职位概述： 作为 AI端侧视觉大语言模型研发科学家（远程合伙人），您将领导和推动视觉大预言模型在自主飞行、视觉导航、多模态感知与决策推理中的应用，并负责搭建大模型驱动的 Agent和前端UI ，打造智能飞行辅助系统。您的研究方向涵盖视觉语言模型（VLM）、大模型 Agent、智能 UI 交互等。您将与核心团队合作，负责从底层大模型算法到前端 UI 和智能 Agent 系统的完整研发，打造一个先进的端侧飞行器 AI 解决方案。通过您的努力，飞行器将实现更高的智能化、自主性与适应性。 岗位职责： 视觉语言大模型开发：研究并实现最新的 VLM（Vision-Language Model）技术，在飞行导航、语义理解、航迹推理等端侧或边缘侧任务中落地应用。 大模型 Agent 开发：基于 VLM / 生成式 AI，构建智能自主飞行 AI Agent，使其具备实时推理、智能交互、辅助决策等功能。 云端AI部署 & 推理优化：利用AWS/ GCP /Azure进行云端推理部署，并优化推理速度、数据流效率及 API 调用。 大模型前端网页开发：搭建基于大模型的智能交互网页 UI，设计多模态数据、飞行状态、智能辅助决策等可视化界面。 大模型API部署：设计 API 结构，使得大模型可通过 Web UI、API 及嵌入式系统进行调用。 模型优化与部署：针对 NVIDIA Jetson AGX Orin、FPGA、云端等不同计算平台优化模型的推理速度和资源利用率，实现高效部署。 多模态融合算法：融合视觉、语言、雷达、激光雷达等多传感器数据， 创新研究与专利申请：跟踪国际前沿技术，推动新算法研发，并申请相关专利或发表高水平论文。 资格要求： 计算机科学、人工智能、机器人或相关领域的硕士及以上学历。 精通C++和Python，具备在C++平台上使用深度学习模型的经验，熟悉机器学习框架(PyTorch、LibTorch、TensorFlow、Caffe等)，具备视觉大模型相关项目经验。 具备从模型训练到部署优化的完整经验，包括蒸馏、量化、剪枝、压缩、推理加速等技术，至少2年以上相关工作经验。 在多模态视觉大语言模型中有应用开发经验。 熟悉AWS/ GCP /Azure等云服务，能够部署、优化大规模 AI 模型的云端推理。 熟悉 Web U/ 前端开发（Vue / React / Next.js 等），能够搭建基于大模型的智能 UI。 有强烈的创业精神和团队合作能力，愿意与团队一起打造全球领先的智能飞行产品。 自我驱动力强，对学习和探索SOTA技术抱有极高热情。 优先条件： 参与过大模型API/SDK平台、大模型垂直应用、大模型 Agent相关项目。 具备优化 Transformer / Diffusion Model** 在资源受限环境下推理性能和内存使用的经验。 具备智能UI交互、HMI 设计、视觉大语言模型落地应用** 相关经验。 熟悉图像语言嵌入、多模态Transformer架构及模型预训练技术。 有高质量论文发表记录（CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR 等）或授权专利者优先。 有参与自动驾驶汽车、自主飞行、或具身机器人系统的开发经验。 英文流利，可熟练阅读理解国内外前沿学术论文。 有实际飞行器视觉导航或多传感器融合算法开发经验者优先。 福利待遇： 股权激励+ 利润分成计划 + 有竞争力的薪资，综合月薪3-5万/月，真正成为合伙人，共享公司成长红利。 灵活远程办公，全球招聘，可全职或弹性合作。 自主飞行AI研发机会，与全球前沿的自动驾驶 / AI 研究团队对接。 直面行业顶级客户，对接国际 eVTOL / 低空经济企业，推动技术落地应用。 长期成长机会，合伙人身份可发展为 CTO/AI负责人。 工作地点： 可远程工作，地点不限。 申请方式： 如果您对未来的空中交通技术充满激情，并且具备我们所需的专业技能，请发送您的简历和相关项目作品至我们的邮箱。我们期待与您一起，探索空中出行的无限可能。

实现网    81人浏览/2人投稿    166天前    待托管赏金

职位详情 预算：16000 RMB（固定价格） | 截止日期：10天 项目概述 将一个学术论文中的深度强化学习（DRL）加密货币投资组合管理系统改造为仅买入的模拟交易系统，并接入 Alpaca 进行模拟交易。原模型中的做空/杠杆操作必须完全禁用。 该系统使用自定义 Transformer 编码器-解码器架构，包含以下创新模块： • Sequential Attention — 上下文感知注意力层，捕捉价格序列的局部模式 • Relation Attention — 跨资产注意力层，捕捉资产间的相关性 • Leverage Decision Layer — 多头 softmax 决策层（需禁用，改为单头 softmax 仅买入） 您的任务是：修复代码使其在现代 Python 环境中运行，移除做空/杠杆机制（转为仅买入），在加密货币数据上训练，并接入 Alpaca 进行实时模拟交易，每30分钟自动调仓。 论文 PDF、源代码仓库链接将在筛选通过后提供给合格候选人。 重要说明：代码需要现代化 原始代码存在以下已知的弃用和兼容性问题，需要修复： • 使用了已弃用的 pd.Panel • 全代码硬编码 .cuda() • 使用了已弃用的 PyTorch 初始化 API • 使用了已弃用的 pandas API 具体的技术解决方案由您决定。 我们提供 • 学术论文（PDF） • 源代码仓库 • Alpaca 模拟交易 API key 和 secret • 目标加密货币列表 技术栈 • Python、PyTorch • Alpaca Market Data API（30分钟 OHLCV 数据） • alpaca-py SDK（下单执行） • Docker（最终交付必须包含 Dockerfile，确保环境可复现） 交付内容 只有所有里程碑均达标，项目才视为成功完成。 里程碑 1 — 代码现代化 + 仅买入回测 修复代码并将模型转为仅买入。完成后我们期望看到： • 代码在现代 Python 环境中正常运行 • 所有弃用依赖已修复 • 杠杆决策层已移除，改为单头 softmax（仅买入） • 损失函数中的做空相关计算已移除 • 在加密货币数据上训练完成的模型 • 回测结果包含：累计投资组合价值（APV）、夏普比率（SR）、卡尔玛比率（CR） • 回测结果需与论文中报告的性能水平一致或合理接近 里程碑 2 — Alpaca 实时模拟交易 将训练好的系统接入 Alpaca，实现自动投资组合调仓。完成后我们期望看到： • 系统每30分钟运行，获取最新价格数据并在 Alpaca 上执行模拟交易 • 完整管道运行：获取K线窗口 → 模型推理 → 输出投资组合权重 → 计算权重差异 → 下单 • 现金仓位正确处理 • 多资产调仓逻辑正常运作 • 所有交易记录包含时间戳、权重变化和运行中的投资组合价值 • 模拟交易结果须表现出模型的核心优势，产出合理且稳健的交易表现。不接受以"市场环境不同"为由解释表现不佳。 里程碑 3 — Docker 化、文档和交付 • Dockerfile：完整的容器化部署，确保即使未来 Python 版本或依赖发生变化，系统仍可复现运行 • 清晰的文档：从零安装、重新训练、启停系统 • 代码整洁、有注释 技能要求 • PyTorch 深度学习（必须熟悉 Transformer 架构、自定义注意力机制） • 强化学习（策略梯度、投资组合优化） • Python 数据处理（pandas、numpy、3D 数组操作） • REST API 集成（Alpaca 或类似交易平台） • Docker • 能阅读英文学术论文和代码 补充说明 • 模型训练需要 GPU（Transformer 架构，80K步，batch size 128）。如果您没有 GPU，可使用 Google Colab 或类似服务。 • 原始代码为单文件约900行，建议在修复过程中适当模块化。 • 表现优秀者有后续付费工作机会。 • 本系统仅用于研究和模拟交易目的。

电鸭    393人浏览/2人投稿    167天前    待托管赏金

全栈工程师 | 远程（中国） 简介 DeepReach正在构建下一代机器人部署平台，支持机器人在商业/工业场景的部署运行与维护。 工作时间与地点 中国地区远程工作； 工作时间：40 hours/week，需要出席周期性会议。 薪资范围 月薪 25,000 – 28,000 RMB 岗位职责 负责机器人调度平台功能开发，包括任务流，多Agent编排 集成主流数据库/ERP/WMS等客户端系统 与美国团队协作，对接业务需求，快速迭代产品 对系统稳定性、可扩展性与交付质量负责，及时发现并解决线上问题。 任职要求 非常熟悉 vibe coding 和 agentic development 至少满足以下一点 有仓储物流/生产线/自动化相关从业或软件开发经验 有机械臂/机器人开发相关经验 推荐系统/机器学习相关学历或从业经验 有创业公司或高速迭代项目经验 具备owner mindset，能够主动确认需求以及用快速demo测试可行性 能够流利使用英语作为工作语言（书面与口语） 计算机及相关专业本科及以上学历 5年以上全栈端到端系统开发经验 熟练掌握 Next.js、Vercel、AWS，数据 pipeline / ETL 优化 感兴趣 有创业公司或高速迭代项目经验==这个符合 我可以帮你 全栈开发 个人，15年全栈，报名 创业公司做过，要不合作下

码市    190人浏览/2人投稿    1277天前    已托管赏金

简介：本项目开发机器学习算法的AI-Vtuber，通过数据训练出customized generic model，让AI在直播中实现简单的杂谈+唱歌+游戏的功能（项目预算和交付周期只是拟定的，可根据实际方案进行调整）基本功能需求：（只是提供一种思路，若有其他更优思路可修改方案） ①bilibili直播间的事件实时监听框架（已有源码） ②使用自然语言处理技术（如NLU的语义理解和NLG文本生成）来处理观众的弹幕输入和虚拟主播的回复文本输出③使用文本转语音技术（如开源的VITS模型）将生成的回复文本转为语音（暂时没想到用哪种技术实现唱歌功能，可以参考下diffsinger模型）④使用机器学习和深度学习技术（如 DQN 和 RL）来实现打游戏的功能⑤使用自研的VTS插件控制LIVE2D模型动作（通过捕捉桌面音频驱动LIVE2D模型的动作实现基本的同步口型等动作）⑥将上述技术整合到一个系统中，并在 bilibili 直播间中实现直播功能

码市    332人浏览/2人投稿    1237天前    已托管赏金

简介：要开发的系统是专门为新闻出版机构提供数字化内容辅助审校的工具，能够对内容进行多方面检校，包括：字词检查、标点符号检查、文章逻辑检查、上下文查重、专业术语检查、敏感词检查等。功能需求：智能辅助审校通过语言模型和机器深度学习技术，通过构建算法模型对海量真实语料不断训练及优化，累积的错词、专业术语、敏感词、慎用词、异形词等类型的编校知识词条超过百万。智能辅助审校系统参考并依据《作者编辑常用标准及规范》（第三版）《标点符号用法 GBT 15834-2011》以及《图书编辑校对实用手册》《通用规范汉字表2013版》等标准规范或权威资料，将模型、语料、规则三者相结合，研发出逻辑类、字词类、知识类、格式类四类审校功能。对稿件中的错词错字、敏感词、相似内容、公元纪年、历史纪年、干支纪年、标点符号进行检查，还可以对稿件的大纲标题、图表公式列表的序号等进行检查，对于识别出的错误还可以给出修改建议，并且支持对错误进行快速定位、导出及修改。

猿急送    57人浏览/2人投稿    1191天前    已托管赏金

1.需求描述： 前端目标：开发可以展示接受数据以及发送命令的页面，其中页面需要集成海康威视摄像头。 后端目标：与另一台电脑进行双向通讯（另一台电脑使用语言为python），即接受数据和发送命令。 2.页面上的内容详情： 1.Logo区：放置公司LOGO 2.视频区：展示机械臂的两个视频流信息，其中视频流1为高位相机，判断进厂骨料运输车辆骨料类型；视频流2为检测粗骨料的深度相机，平时展示视频流，在检测完成后展示深度学习实例分割图片与原始图片（图片由另一台使用python的电脑提供）。 3.消息区：显示机械臂执行状况、参数信息（如取样角度，下探深度等）以及PLC信息反馈（如细骨料流程中

猿急送    38人浏览/2人投稿    1150天前    已托管赏金

语义算法开发： 1. 熟悉基本机器学习原理和常见深度学习算法，数理基础扎实 2. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力，具备AI模型预训练，文本生成，多轮对话实践经验者优先，具有行业大模型落地经验的优先 3. 编程功底扎实, 熟练使用常见深度学习框架，有大规模分布式训练部署等经验优先 4. 发表过NLP等领域顶会期刊者（包括但不限于ACL, EMNLP, ICLR等），或者有影响力较高的开源项目优先 5. 计算机、数学、统计及相关专业， 6. 较强的沟通和学习能力，热衷于技术创新，对AI前沿技术有强烈热情 语音算法开发： 1、计算机、软件工程、电子

匠迹众包    102人浏览/2人投稿    1061天前    已托管赏金

AI性别年龄深度学习模型