基于声学的侧信道攻击-利用声学信号分类键击

本文介绍了一个实用的最先进深度学习模型的实现，以便利用智能手机集成麦克风对笔记本键击进行分类。该模型能够在多种环境中准确捕捉和分析声音数据，评估用户的输入行为。

DeepJ 是一款 AI 驱动的 DJ 模型，能够实时以端到端的形式合成特定风格的钢琴曲。它不仅能够学习不同的音乐风格，还能捕捉并应用曲子的动态变化，提供高质量的音乐输出。

PrimeQA是一个先进的多语言问答研究与开发的主要资源库，支持最新的深度学习模型，易于扩展和定制，并提供多种数据集与基准测试，适用于实时问答和批量处理场景。

基于Rust语言实现的多语言文档OCR工具包，结合修改版Segformer、OpenCV和donut transformer，提供高效的文档识别与处理功能。

该项目一步步教你用Python实现一个语法风格类似于PyTorch的深度学习框架。本教程将使用Python的基础语法和NumPy来实现深度学习领域的一些基础算法，包括但不限于反向传播、随机梯度下降、Adam优化器、Dropout层等。本项目还会介绍如何实现包括CNN、RNN、LSTM、ResNet、Transformer等在内的模型。

AviaryAI是一个专为信用社设计的人工智能工具，利用先进的AI语音代理，优化外部联系，提高会员服务和运营效率，旨在帮助信用社员工自动化任务，让团队专注于更具战略性的工作。

Stable Diffusion是一个用于生成高质量图像的深度学习模型，经过1.5版本更新，具有更好的性能和功能。

YOLOv9 是一种实时对象检测模型，超越了所有基于卷积和Transformer的模型。它引入了可编程梯度信息（PGI）和通用高效层聚合网络（GELAN）来提高准确性。该模型在基于 MS COCO 数据集的目标检测上验证了优异的性能，并且仅使用传统的卷积算子即可实现更好的参数利用率。YOLOv9 适用于从轻型到大型的各种模型，能够从头开始训练的模型比使用大数据集预训练的state-of-the-art模型获得更好的结果。

TextMatch是一个基于Pytorch的中文语义相似度匹配模型，专注于中文文本的语义相似度计算。它支持多种深度学习模型，包括ABCNN、Albert、Bert、BIMPM、DecomposableAttention、DistilBert、ESIM、RE2、Roberta、SiaGRU和XlNet。该项目提供了多种预训练模型，易于扩展和自定义模型，适用于各种自然语言处理任务。

EasyVolcap是一个基于PyTorch的库，专注于加速神经体积视频的研究，特别是在体积视频捕获、重建和渲染领域。它提供了预构建的深度学习模型，支持自定义网络构建，允许研究人员灵活地创建新算法。通过协同优化器、采样器和渲染器的设计，实现了高效的模型训练和渲染。此外，EasyVolcap还提供了预训练模型和数据集，以加速研究过程，并已被广泛应用于神经体积视频算法的研究和开发。

nGPT是NVIDIA开发的标准化Transformer模型，基于nanoGPT进行改进，旨在提升训练效率和处理能力。它通过在超球面上的表示学习和标准化过程，实现了对低精度运算的更好鲁棒性，并在不同的上下文长度设置中提供了显著的训练加速。

Dyana是一个多功能的沙盒环境，可以加载、运行和分析各种文件，包括机器学习模型、可执行文件、Python脚本等，帮助用户深入了解文件的行为和性能。

ncnn-android-depth_anything是一个基于ncnn库和OpenCV的Android应用示例，旨在利用大规模未标记数据进行深度感知。该项目展示了如何释放深度学习的潜力，并支持动态输入形状的模型，适用于各种深度感知场景。

这是一个基于PyTorch的库，旨在加速在分布外（OOD）检测方面的研究，支持多种检测方法，并提供易用的API设计。该项目结合深度学习模型进行OOD任务，提供数据集和基准测试，且可与PyTorch深度学习框架无缝集成。

MySports AI是一个创新的平台，通过AI驱动的预测提升运动博彩的价值，利用庞大的体育数据库和深度学习模型，为用户提供盈利的投注选择，帮助他们在各种体育市场中获得优势。

Model Zoo for MindSpore 是一个为MindSpore深度学习框架提供预训练模型和示例的仓库。它包含了多种深度学习任务的模型，如图像分类、目标检测和自然语言处理等，支持用户快速集成到MindSpore框架中。该仓库定期更新，提供详细的文档和使用示例，帮助用户更好地理解和使用这些模型。