wangcomplex's repositories
AiLearning
AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLP
AirSim-1
Open source simulator for autonomous vehicles built on Unreal Engine / Unity, from Microsoft AI & Research
AKStream
AKStream是一套全功能的流媒体管理控制接口平台。集成GB28181,RTSP,RTMP,HTTP等设备推拉流控制、PTZ控制、音视频文件录制管理、音视频文件裁剪合并等功能与一体
AKStreamWebUI
基于AKStream流媒体管理控制接口的前端界面
anyRTC-RTMP-OpenSource
RTMP 推流器，RTMP(HLS)秒开播放器，直播点播，跨平台（Win,IOS,Android）开源代码
ardupilot
ArduPlane, ArduCopter, ArduRover source
ASRT_SpeechRecognition
A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System 基于深度学习的中文语音识别系统
carla
Open-source simulator for autonomous driving research.
CenterSnap
Pytorch code for ICRA'22 paper: "Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and Categorical 6D Pose and Size Estimation"
cube_slam
CubeSLAM: Monocular 3D Object Detection and SLAM
GLM-4
GLM-4 series: Open Multilingual Multimodal Chat LMs | 开源多语言多模态对话模型
HanLP
中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理
imvoxelnet
[WACV2022] ImVoxelNet: Image to Voxels Projection for Monocular and Multi-View General-Purpose 3D Object Detection
JDSP4Linux
Port of the opensource version of JamesDSP to Linux
kaldi
kaldi-asr/kaldi is the official location of the Kaldi project.
mediapipe
Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media.
Medical-AI
医疗相关数据分析、医疗问诊系统开发 随着移动互联网、云计算、大数据等技术的应用与发展，互联网再次成为社会和业界关注的热点，与以往不同的是，此次关注的重点是“互联网 + 传统行业”，而“互联网 + 医疗”成为其中关注和投资的重点。 云医疗、移动健康、大数据相关技术的发展，带动了各种基于移动互联网的医疗健康 APP的应用和发展，加之可穿戴医疗健康监测设备的推广使用、云医院的建立，为未来医疗健康服务提供了更为便捷、高效的服务手段，也为医疗服务业升级和转型提供了技术保障。 然而，此轮“互联网 + 医疗”概念热与投资热并未深入到医疗机构的核心业务—诊疗服务，而是徘徊在诊疗服务的外围，典型如网上挂号、网上医疗服务咨询、网上药店等。 现行医疗服务模式存在的弊端是显而易见的，由于诊疗技术、设施、设备的限制，医患双方的诊疗、就医行为大多局限于医疗机构内部，造成了医患双方的不便，而“互联网 + 医疗”的服务模式能够有效地破解这一难题，极大地改善医疗服务的提供模式和患者接受医疗健康服务的模式。通过互联网和“医疗专业云”，可以有效拓展并延伸医疗机构的服务能力，如患者网上就医、居家监护、就近抽血、集中检验、远程提供诊疗建议、远程手术及手术指导、个性化健康管理等，从根本上变革现有的医疗服务模式。而随着技术的进步，医学影像电子化，诊疗设备的微型化、可穿戴，以及交互式高清视频都为“互联网 +医疗”模式扫清了技术障碍。 “互联网 + 医疗”应用为民众带来的就医便捷以及为医务人员和医疗机构提供的服务能力拓展是推动现行医疗服务模式升级、转型的动力，但是其中所含的阻碍也是极大的，借用一句俗语来形容“互联网 + 医疗”模式的未来发展，“前途是光明的，道路是曲折的。”民众的需求、移动互联网以及技术的发展为医疗服务行业带来了变革的机遇，但如何实现依然有赖于政府、业界和社会各方的努力、探索和创新。 互联网医疗健康项目，旨在让**人民都能尽可能的了解一些简单的医疗知识，在危机时刻实现自救或者他救。是互联网结合医疗行业实行的线上线下的医疗健康服务，为了更好的服务**民众。 /**/ 希望建立一个平台，能给患者一个最快的诊断以及了解信息，实现线上诊断，可以快速诊断，提供帮助，利用大量的诊断病例，以及综合医生的经验，还有远程医疗，视频面对面交流，完善了公共服务平台，目前市场上出现的不多且不完善，并且因为这次疫情，这种线上治疗将会有很大的发展空间，也会大面积展开。随着5G的建设，互联网建设将更加蓬勃发展，万物互联，在家就能看病，药品也会很快送到家，人们对医疗的重视程度也增高了许多。根据这次疫情看，利用医学影像识别和辅助诊疗等人工智能技术以及丰富的产品应用体系，结合附属第一医院临床诊断实际需求，远程视频诊断，但这种方法并为大面级展开，也没有一个好的平台，支付宝里面的小程序，在病情期间支护宝提供了社区工作人员来为你上门检查，还有提供了关于疫情的心理服务。但也只能局限于大城市，所以线上医疗诊断空间很大。在这次疫情中，西医上可以服用氯喹，但有一定伤害，中医在调理方面要比西医强上许多，后续我们也会录入西医的诊断技术。在系统中，患者选择相应的症状，患者选择的症状会很多，交错复杂，从患者的描述中找出主症，比如患者头痛，发热，恶寒，恶风，这是主症以桂枝汤为主。但同时考虑患者的其他症状，比如有腹中痛，默默不欲饮食，那兼顾考虑小柴胡汤。我们让计算机学会这种思维，将患者选出的症状，和条文的症状对比，形成每一个条文都有一个0-1的比例值，将所有的条文都对比一遍，选出最大的一个做为主症，将次一级大的两个做为兼症考虑。
MetaGPT
🌟 The Multi-Agent Framework: Given one line Requirement, return PRD, Design, Tasks, Repo
monopsr
Monocular 3D Object Detection
NLP-Knowledge-Graph
自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用。
Online3DViewer
A free and open source web solution to visualize and explore 3D models right in your browser.
open_vins
An open source platform for visual-inertial navigation research.
openvslam
This is a community fork of https://github.com/xdspacelab/openvslam
PaddleClas
A treasure chest for visual recognition powered by PaddlePaddle
piper
A fast, local neural text to speech system
Profile
用户画像，知识图谱挖掘
pulseeffects
Limiter, compressor, reverberation, equalizer and auto volume effects for Pulseaudio applications
sherpa-onnx
Speech-to-text, text-to-speech, and speaker recognition using next-gen Kaldi with onnxruntime without Internet connection. Support embedded systems, Android, iOS, Raspberry Pi, RISC-V, x86_64 servers, websocket server/client, C/C++, Python, Kotlin, C#, Go, NodeJS, Java, Swift, Dart, JavaScript
srs
SRS is a RTMP/HLS/WebRTC/SRT/GB28181 streaming cluster, high efficiency, stable and simple.
ZLMediaKit
A lightweight RTSP/RTMP/HTTP/HLS/HTTP-FLV/WebSocket-FLV/HTTP-TS/HTTP-fMP4/WebSocket-TS/WebSocket-fMP4/GB28181 server and client framework based on C++11