dragon.T的案例列表

2010年前后在实验室对该技术进行了探索。该系统利用SVM对图像进行训练，可以实现50个类的判别。该项目我作为主程，选择jbuilder为IDE进行开发，核心算法是SVM+遗传算法+聚类。该项目前后持续两年，期间一直和图像特征提取、训练、调参、修改核函数打交道，保证了项目正常结题。...

视频中运动对象跟踪系统

人工智能-其他 dragon.T

2010年前后开发了这个系统，该系统使用了VS2008+opencv。该系统从别人那里接手过来的时候是利用Harris角点对运动目标进行捕捉，系统运行速度比较慢，实验室的权威说这个问题无法解决，但是我不迷信权威，通过对角点进行采样并对原图像进行缩放，然后对角点重定位，我将原系统的运行速度提高了10倍。另外该系统还涉及图像校准、特征提取、轨迹跟踪与生成等多个方面。...

看盘小帮手

金融-股票 dragon.T

该看盘助手用于帮助实时查看各种筛选条件下的股票集合，筛选条件可以区分周期和常用指标。目前只做了v1.0到v1.2三个版本。...

项目描述：该系统可以利用Rasa实现基础的多轮对话功能，可以识别语句中的意图和实体，可以利用正则表达式聚合训练样本、正确使用槽位、对中文以及英文语料进行训练、能集成Rasa和一些平台的IO。同时探索TTS语音合成方面的相关工作以及机器主播的合成方法。项目进展：2020年11月能利用NLP技术中的CharRNN模型学习数万句古诗后能自动作诗，框架使用的是Tensorflow。初步实现了利用BERT进行指定语料的训练，并能对指定语料进行正向或负向的评价。12月熟悉了多盟SDK在安卓平台中的调用方法，了解了如何集成OAID。2021年3月能熟练使用Rasa中的run、train、shell、...

------ 加载完毕 ------

dragon.T的案例列表

dragon.T

图像的语义标注技术研究

视频中运动对象跟踪系统

看盘小帮手

智能客服问答系统