锰矿成矿预测系统 ，使用多种机器深度学习技术。

单目相机 + IMU 深度估计神经网络

基于pytorch文章评论审核TextCnn文本分类模型实现和部署全流程

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使用中文命名编程新闻数据集文本分类

人脸识别是通过人的脸部信息进行身份识别的技术，该技术广泛应用在安防和支付等领域。随着智慧城市的建设和超高清摄像头的逐渐启用，需处理的视频数据量增长迅猛，给人脸识别计算效率带来新的挑战。此外，现有人脸识别模型通常基于深度神经网络，模型参数量大且计算代价高，难以应用在计算资源有限的任务。因此，本项目需要针对人脸识别的计算效率开展研究。

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测试知识蒸馏的效果，采用resnet152、resnet50

microalgae detection based on yolo & streamlit

基于transformer与EfficientNet_B4的Image_Caption

深度学习估计双目图像深度，生成 kitti 02 数据集深度

Deeplearning for Java.Build multi-layer perceptron neural network with JAVA.Identify the MNIST handwritten digital datasets.The accuracy rate is around 80%