猿急送    124人浏览/40人投稿    1005天前    已托管赏金

输入是80*80*80的矩阵，矩阵物理含义如图1。输出是第一象限的一条曲线与x轴围成的面积，求函数最值， 样本通过有限元仿真获得（这部分我已经完成）。input有取值范围(空间复杂条件). input条件1是，实体部分必须空间连续，空的部分也得空间连续; input条件2是，每个80*80*80是由24个一模一样的5面体组成(如图2),3个五面体组成一个上边的形状40*40*40，然后经过x,y,z 3个轴的镜像，3个面镜像完就是80*80*80。 实体部分255表示，空的部分用0表示。 Rapid inverse design ofmetamaterials based onpre

猿急送    225人浏览/40人投稿    1538天前    已托管赏金

目标：从光学遥感图像上提取路肩（道路边缘），希望用深度学习模型做像素级的分割。 问题：由于遥感图像分辨率低，路肩在图像上的宽度只有1-2个像素，形如细长的曲线。普通分割模型效果不好，可能需要用边缘检测之类的方法

码市    500人浏览/40人投稿    1177天前    已托管赏金

1. 利用ios developer中的机器学习，矩形及文本识别功能，裁切照片中的名片。2. 照片中的名片为手持方式拍摄，可能存在边缘遮盖。3. 输入为照片，返回裁切后的名片与名片的字段。4. 相关技术参考https://developer.apple.com/machine-learning/models/

码市    229人浏览/39人投稿    1235天前    已托管赏金

简介：故障诊断：主要是先利用电路仿真产生海底电缆电路不同类型的故障电压电流数据，分成训练集、测试集，然后利用机器学习、神经网络相关的方法对训练集的数据进行学习，最后能够识别测试集的故障数据属于什么故障类型故障定位：已有参考程序，同故障诊断整合即可

开源众包    47人浏览/39人投稿    812天前    已托管赏金

我有5-6个输入变量，想要做机器学习模型预测1个变量，最终这个模型要能实时预测。首先要做特征工程。我希望能通过特征添加和特征转换，从原始变量生成数百个变量。然后通过Recursive Feature Elimination (RFE)来筛选出几个最有关联的变量。

开源众包    509人浏览/38人投稿    996天前    已托管赏金

交通流量预测。将网上已有的模块进行搭配，组建深度学习模型，对已有开源数据集PEMS进行分析，最终得出模型精度。

猿急送    214人浏览/38人投稿    1278天前    已托管赏金

一、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） 二、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diff

码市    454人浏览/38人投稿    1013天前    已托管赏金

飞刀围棋软件开发需求文档项目目标创建基于"飞刀围棋"规则的软件，利用深度学习训练AI实现人机对弈，附带图形用户界面(GUI)和基础围棋功能。1. 围棋引擎与界面选用并可能修改KataGo引擎适应飞刀围棋规则。利用或修改现有界面如lizzieyzy，或其他如sabaki, gogui，必要时自行设计界面。2. 飞刀围棋规则11路棋盘，第15-50手每方3把“飞刀”，飞刀回合连下2手。3. 界面功能下棋、摆棋、设置飞刀(显示数量和可用状态)、连线。4. AI训练需求调整训练算法适应飞刀围棋规则，使用PyTorch和KataGo，主任务是参数调整和训练，至少超过人类水平。5. 人员组成软件设计师: 架构设计与规划。程序员: 代码实现与测试。AI算法研究员: 算法设计、调整和优化。6. 项目流程与交互设计飞刀围棋规则，奖惩规则，模型训练，状态接收，策略生成，界面显示结果，AI后台引擎通过JSON等结构与应用层互连，转换成动作，UI执行。7. 评估指标AI与人对弈胜率，界面友好度和反应速度。8. 时间线预计10-30天完成，具体时间根据实际进度调整。9. 其他项目迭代优化，开源游戏引擎选择应具良好文档和社区支持，模型训练应有明确的日志记录和性能评估。10. 训练数据集与训练从野狐围棋平台下载飞刀游戏的棋谱作为训练数据集。进行跑谱训练以改进AI的性能。技术要求编程: Python, KataGo, GUI开发(Qt, Tkinter或现有开源围棋界面)。AI与深度学习: PyTorch或其他框架，训练策略设计，模型评估与优化。数据处理与接口设计: 熟悉JSON, XML等数据结构，接口设计与集成。测试与调试功能测试，性能测试。团队协作与沟通项目管理，有效的团队协作和沟通。项目阶段与里程碑1-2天需求分析与设计，2-3天环境搭建与基础开发，3-4天AI算法开发与优化，2-3天界面开发与集成，1-2天测试与交付。项目交付物软件源代码，可执行程序，用户手册。注意事项代码管理(Git)，文档编写，持续沟通以确保项目成功完成。分期付款

开源众包    303人浏览/38人投稿    1536天前    已托管赏金

将图像文字二值化并且建库 识别画面中图像进行点击

猿急送    268人浏览/38人投稿    1170天前    已托管赏金

尽快。采用基于深度学习的新闻推荐系统，推荐算法最好用DeepFM推荐算法（也可再商议），系统需要实现的功能如：前台用户需要有登录、注册、注销、搜索新闻、新闻评分、个性化推荐等，后台管理员需要有登录、注销、用户管理、新闻管理、新闻类型管理等