码市    68人浏览/38人投稿    982天前    已托管赏金

熟悉图神经网络和transformer，对深度学习模型有一定了解，熟悉python。修改我所提供代码模型，更改其中的图神经网络和通用卷积神经网络，并查看注意力机制是否需要修改，最终使用jupyter notebook输出全部代码。

开源众包    505人浏览/38人投稿    987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。

码市    62人浏览/19人投稿    988天前    已托管赏金

现在要满足特定条件比如发票中识别金额、发票日期、发票开具单位、发票内容或者从药品底方中识别药品名称、药品规格、药品用法、底方开具单位、底方金额、底方开具单位这种特定条件、位置不固定、存在多种样式的内容识别；就需要在OCR的基础上加入机器学习进行识别，否则是没有办法提取到指定信息的。

开源众包    294人浏览/31人投稿    988天前    已托管赏金

项目招聘：python作为主要关键词，numpy，pandas作为筛选关键词，scikit-learn加分项，英语有阅读能力，机器学习能力必选项，工作经验1-3年项目背景：根据prompt要求以及数据，完成需要的统计要求和模型训练相关的回复，需要按照客户规则完善和编辑代码以及理论相关补充

猿急送    74人浏览/38人投稿    991天前    已托管赏金

本项目为BYD需求，望有图像处理和深度学习的团队来接单 要求可以批量识别图图片大小，以及判断图片内容，后期图形化开发和优化。

码市    366人浏览/48人投稿    992天前    已托管赏金

智造平台由ERP系统、MES系统、SCADA系统组成，工单信息由ERP系统下达给MES系统，通过MES系统与SCADA系统的数据交换，控制设备的自动加工，玻璃采用自动识别技术进行跟踪，重点任务内容如下（本期ERP系统及MES系统只做部分功能）：一、 玻璃深加工ERP1、系统管理权限管理数据管理工厂管理工艺设置2、行政管理人员管理班次管理二、 玻璃深加工MES1、计划排产2、工艺管理工艺流程控制生产顺序控制生产时间控制生产设备控制指令下传派工管理3、任务管理任务管理项目进度跟踪4、统计报表三、 MCS-SCADA1、驱动及数据库开发等2、各成套设备PLC对接3、切磨连线4、二维码5、检测6、磨钢连线7、钢中空连线8、钻铣连线9、交互类应用10、现场看板11、HMI类操作四、 算法模型1、钢化优化排版算法2、缓存理片算法3、中空配对算法

开源众包    491人浏览/8人投稿    992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150-210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。项目阶段与里程碑最快明年4月份完成，最晚明年7月份完成，看我时间。时间充足、宽裕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。

猿急送    350人浏览/2人投稿    994天前    已托管赏金

该项目是一个深度学习神经网络项目，工作内容主要是把一个数字信号序列（数字数组形式存储）转换为字符序列（只有四种字符类别“a,b,c,d”，结果为“abbbaccccddddaa”这种），有点类似语音识别。有数据集提供。

开源众包    519人浏览/16人投稿    1100天前    已托管赏金

找精通深度学习，图像识别算法，目标检测,Yolov8模型部署及应用在鼠键自动控制的。

猿急送    291人浏览/44人投稿    1093天前    已托管赏金

目前基于yolo算法针对特定的场景已经训练了初步的模型，由于该场景的某些类别样本数量很难搜集，导致训练的模型map50的精度一直在0.55左右，现在希望寻找优化的策略，提高模型的精度以及泛化能力。