猿急送    261人浏览/38人投稿    1161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

猿急送    218人浏览/38人投稿    1501天前    已托管赏金

一、需求描述 根据心脏超声动图(视频)，通过机器学习，识别急性右心衰(D字征)；识别左心室的舒张末内径(LVDd)和收缩末内径，计算左心室短轴缩短率；根据收缩运动中各心室壁向心（心室腔中点）运动的幅度，判断心室壁活动的异常。 本任务通过有限样本，采用网上公开的资源和模型，快速评估能达到的mAP范围。 二、人才要求 熟悉机器视觉、深度学习、迁移学习等知识领域，掌握Resnet、Unet等模型，有过医学图像处理经验，合作性好。 三、参考产品 https://github.com/search?q=echocardiography 超声心动图及AI识别，https://news.med

开源众包    504人浏览/38人投稿    986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。

开源众包    294人浏览/38人投稿    1526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

码市    468人浏览/37人投稿    1258天前    已托管赏金

使用乐玩插件及易语言生成的软件打开PDF图纸，对其中的图块图例及文字进行统计分析，调用后台自定义录入的算法模型，通过判断算法识别图纸中的尺寸及比例关系、识别区域图块、识别文字及关键词，根据后台自定义录入的算法模型生成判断结果，导出WORD或PDF结果报告。

猿急送    53人浏览/37人投稿    668天前    已托管赏金

项目是目标分割，需要检测出问题边缘轮廓，不只是长方形目标框。现在用yolov8实习了，但是发现一个问题，我的图像是长宽是960*100，图像中物体最小是5*5像素，最大是30*30，现在10*10以下的物体就检测不出来了，需要优化yolov或者换其他网络方法。 另外一个问题是，现在项目部署使用TensortRT，yolov如果搞不定换成别的网络，c++那块能不能不动，如果需要改，就需要实现trt部署

猿急送    107人浏览/36人投稿    1378天前    已托管赏金

一、需求描述 1. 基于开源的echonet dynamic(或其他)和心脏超声动图文件，完成模型训练和推理；输入外部数据，完成数据扩增、适配、过程/结果筛选和优化； 2. 基于Resnet或其他模型，输入标注数据完成模型训练，分割心脏超声动图中心室区域并求尺寸/面积/EF值； 交付文档(含优化思路、创新点和结果分析)，以及代码； 二、人才要求 熟练掌握机器学习的方法和实践，经验丰富，合作性好 三、参考资源 https://github.com/echonet https://github.com/search?q=echocardiography https://gith

人人开发    244人浏览/36人投稿    1001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。

开源众包    494人浏览/36人投稿    1352天前    已托管赏金

项目用人需求 1、精通C++与Python在数据管理领域的应用，具有机器学习项目开发实战经验； 2、精通网站全栈技术； 3、有量化投资策略开发经验者优先。远程完成，时间弹性。 类似任务：1、编写macd背离交易策略；2、制作波峰波谷函数。

开源众包    134人浏览/36人投稿    1251天前    已托管赏金

项目背景：基于论坛评论的复杂性，近年来出现的阴阳怪气的评论逐渐多了起来。所以提出一种基于深度学习的论坛阴阳怪气评论识别系统，对于维护论坛的和谐氛围具有重要意义。项目现况：项目分为三个部分：数据获取，数据预处理，模型训练。V1.0已经全部完工，在后续工作中发现在数据预处理部分中存在bug，现在bug已经修复，但是还未进行后续的模型训练部分。项目需求：1、基于bug的出现，之前的训练结果已经废弃，所以需要根据实验设计重新进行模型的训练部分。2、基于bug的修改，现训练结果可能出现准确率、精确率、召回率、F1-score下降的情况，需要在此基础上对原分类模型或其他部分进行改进，改进目标不低于原评价指标最高数据的百分之八十五。3、在改进过程中有详细的过程文档记录，具有可追溯性和可调整性。原模型的评价指标数据（准确率、精确率、召回率、F1-score）已经放在补充图片中。