Python

HRM(HRM)

探索新加坡智慧智能的拟议建筑🇸🇬

Open-AF3(Open-AF3)

论文中实现Alpha Fold 3:“与Alphafold3的生物分子相互作用的精确结构预测”

CAI(cai)

网络安全AI(CAI),AI安全的框架

韦伯(WebAgent)

🌐 WebAgent for Information Seeking built by Tongyi Lab: WebWalker & WebDancer & WebSailor & WebShaper & WebWatcher https://arxiv.org/abs/2507.15061 https://arxiv.org/pdf/2507.02592 https://arxiv.org/pdf/2508.05748

raglight(RAGLight)

Raglight是一个模块化框架的框架(RAG)。它可以轻松插入不同的LLM,嵌入式和向量商店,现在包括无缝的MCP集成以连接外部工具和数据源。

Java

TCC_ADS_2016(TCC_ADS_2016)

项目是在系统分析和开发学校的结论方面进行的,重点是人工智能领域,更具体地是针对使用遗传算法分配时间表的。

Chess_ai(Chess_AI)

在这项学校任务中​​,我的任务是使用Minimax算法创建国际象棋AI。

国际象棋(Chess-Java)

作为计算机科学学位的一部分,我的人工智能模块的国际象棋计划。合并Google Guava库。

C++

LED-PACMAN(LED-PacMan)

初学者级项目:使用Arduino在16×16 RGB LED矩阵上创建一个有趣的Pac-Man动画。通过此简单而引人入胜的LED图形编程介绍,了解基本LED矩阵控制,动画逻辑和颜色渲染。

基于Aura-EEG的BCI(AURA-EEG-based-BCI)

AURA是由ML驱动的高级脑电图界面界面,利用ESP32,ADS1299和ML用于实时精神状态映射和早期疾病预测。达到93%的精度,IT先驱者辅助技术用于非语言交流和物联网集成。

机器学习(machine-learning)

存储库来存储我将要编写的所有内容,同时了解有关机器学习,人工无力,神经网络等的更多信息。

P4(p4)

该项目是成功尝试使P3优化方法与调度问题一起使用的尝试。我创建了它是学士学位论文的一部分。之后,它被用于研究,该研究导致在PPSN 2020会议上发表的论文。该论文可在此处找到:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58112-1_29

IVR(IVR)

IVR(疯狂的视频记录器)是确定的虚幻引擎插件,可将视频转换为人工智能和机器学习系统的重要组成部分。

HTML

ai_toolkit(AI_Toolkit)

AI工具包零注册,用于脱机文本摘要的本地AI工具包,提问,音频转录和图像字幕在Debian/Ubuntu导数上进行字幕。

CSS

Typescript

MV(MV)

我的Neonic Glassmorphic时尚宇宙以许多自动化,更新和AI聊天机器人为主题。

盖亚(gaia)

盖亚(Gaia)是您的开源积极主动的生产力的个人助理

ATM(ATM)

AI驱动的加密货币价格移动预测系统。

Jupyter+notebook

深入学习的注释(deep-learning-notebooks)

精心策划的动手笔记本集合,探索核心机器和深度学习概念。每个笔记本电脑都侧重于一个特定主题 – 从线性模型和基础元素(如广播和自动射击)到高级任务,例如自定义层,转移学习,使用RNN的序列建模以及与自动编码器的表示形式学习。

HCCDA_AI(HCCDA_AI)

该存储库包含Python代码,jupyter笔记本电脑代码与人工智能,机器学习,深度学习困难的任务以及在HCCDA_AI课程中完成的项目

ai-blueprints(AI-Blueprints)

📁该存储库托管越来越多的AI蓝图项目集合,这些项目使用Jupyter笔记本电脑,MLFlow部署和简化Web App。

HCCDA_AI(HCCDA_AI)

此存储库包含Python代码,与人工智能(AI)有关的Jupyter笔记本电脑代码文件,HCCDA-AI课程期间完成的不同任务和项目。

作业(Assignments)

此存储库包含Python代码,与人工智能有关的Jupyter-Notebook代码文件。

学习(Learning-AI)

通过动手项目和资源的AI学习旅程,涵盖Python,数学,数据科学,机器学习,深度学习,生成AI和部署等等。

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