MATLAB-Simulink-Challenge-Project-Hub

人工智能、可持续发展及可再生能源在内的多领域科技挑战项目

MATLAB Simulink MathWorks 工程科学技术挑战赛 Github 开源项目

MATLAB-Simulink-Challenge-Project-Hub提供包括人工智能、可持续发展及可再生能源在内的多领域科技挑战项目。参与者不仅能提升MATLAB与Simulink的实际操作技能，还可解决实际工业与社会问题，获得MathWorks的官方认证及奖励，为科学和工程的进步贡献力量。

LuckyRobots - 创新虚拟平台助力机器人AI模型开发与测试

AI工具AI模型RobotGPT机器人模拟自然语言命令虚拟环境

LuckyRobots提供创新的虚拟机器人训练环境，简化软件工程师的机器人开发流程。平台特色包括先进仿真环境、端到端AI模型部署、自然语言控制、逼真物理引擎和多样虚拟场景。支持复杂任务训练和测试，致力推动RobotGPT技术发展，为机器人实际应用奠定基础。

DepsHub - 自动化依赖管理平台提升开发效率与安全性

AI工具DepsHub依赖管理安全漏洞扫描自动更新许可证检查

DepsHub是一个面向开发者的依赖管理平台，提供自动更新、许可证检查和安全漏洞扫描功能。其AI驱动引擎能分析代码库、处理更新日志并自动更新依赖项。支持多种编程语言和框架，可与GitHub、GitLab等平台集成，为团队提供高效的依赖管理解决方案。DepsHub通过简化流程和增强安全性，帮助开发者节省时间，专注于核心代码开发。

exploring-AI-optimization - 人工智能模型优化技术的精选学习资源

AI优化Github剪枝开源项目深度学习编译器蒸馏量化

Exploring AI optimization项目是一个聚焦AI优化技术的资源库，收录了量化、剪枝等领域的高质量论文、教程和课程。该项目每周更新AI优化领域的重要研究见解，为研究人员和开发者提供学习参考，推动AI技术发展。资源库开放社区贡献，鼓励知识交流与分享。

TaskingAI - 智能代理开发平台

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TaskingAI是一款高效的后端即服务(BaaS)平台，专为基于大型语言模型(LLM)的智能代理开发和部署而设计。该平台提供统一的API接口，支持数百种AI模型并提供直观的用户界面。通过一键生产部署、异步计算优化以及模块化管理，TaskingAI不仅加快了应用开发流程，还通过插件和工具增强了智能代理的性能，让开发者可以轻松构建并扩展企业级智能应用。

ai_all_resources - 综合性的AI资源集合，涵盖数学、机器学习与深度学习

Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目

该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动，旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样，适合不同层次的学习者，帮助系统学习AI知识，获取实践经验，促进个人和职业发展。

ai_quant_trade - AI量化交易平台，支持策略学习与实盘操作

Github因子挖掘开源项目强化学习机器学习深度学习股票AI操盘手

此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务，涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略，配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者，支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。

DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集

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DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据，实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法，及项目成就与贡献者。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

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该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

awesome-artificial-intelligence-guidelines - 智能技术伦理准则与实践指南

项目汇集全球人工智能伦理准则、道德框架和检查清单，旨在提供一系列工具和资源，协助技术专家解决伦理挑战。此外，项目收录多种标准和法规，便于参与者在设计和实施机器学习系统时采纳负责任的策略。项目资源还包括在线课程和研究资料，旨在提高技术从业者和决策者的意识和能力。

AI-MTHRFCKR - 全面的人工智能应用资源库探索AI的多领域应用

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