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1. CIFAR10-CNN_VisionNet CIFAR10-CNN_VisionNet Public

   本项目开发了一个简单的图像识别分类模型，采用著名的CIFAR-10数据集进行训练和测试。利用PyTorch深度学习框架，构建了一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型，并通过一系列优化措施提升了模型的性能。

   Jupyter Notebook 17 2

2. aiAA-Agent aiAA-Agent Public

   基于 LangChain 的多模态 AI Agent，支持对话推理、知识库 RAG、Python 代码执行与图像生成，配备 Gradio Web UI。

   Python 2

3. Optimal-Advertising-Allocation-via-Differential-Evolution Optimal-Advertising-Allocation-via-Differential-Evolution Public

   本项目旨在构建数字化广告投放优化系统，通过差分进化算法解决多平台预算分配难题——在五个平台差异化特征（如抖音高曝光但转化波动、知乎转化稳定但曝光有限等）下，实现20单位总预算的智能分配，最大化潜在用户转化数。系统内置平台特性参数库与约束优化模型，兼顾曝光潜力、转化效率及预算限制，为数字化营销提供科学决策支持。

   MATLAB 2 1

4. P300-EEGNet-Speller P300-EEGNet-Speller Public

   本项目开发了一个脑机接口字符解码模型，采用 P300 Speller 6×6 字符矩阵范式进行训练和测试。利用 PyTorch 深度学习框架，构建了基于 EEGNet 和 DeepConvNet 的 P300 事件相关电位检测模型，并通过数据加载修复、基线校正修正、留一字符验证与超参数网格搜索等一系列优化措施提升了模型的性能。

   Python 1

5. rag-clean rag-clean Public

   本项目开发了一个 RAG 知识库自动化处理工具，采用 DeepSeek 大模型进行语义分割。利用 Python 和 FastAPI 框架，构建了一套从文件上传到知识库入库的完整流水线（读取→清洗→AI 语义分割→保存→上传 Dify），并通过多格式支持（9 种文档格式）、元数据自动标注、定时调度等设计提升了工具的实用性。

   Python 1

6. YOLOv8-CEW YOLOv8-CEW Public

   本项目开发了一个钢材表面缺陷检测模型，采用 NEU-DET 数据集进行训练和测试。利用 PyTorch 深度学习框架和 YOLOv8，构建了改进的目标检测模型（C2f-CFBlock 条纹卷积 + EUCB 高效上采样 + WIoU 损失），并通过针对钢材缺陷"细长蜿蜒、密集离散"形态的一系列优化措施提升了模型的检测性能。

   Python 4