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How Much VRAM 是一个开源项目，旨在帮助用户估算模型在训练或推理过程中所需的内存。通过该工具，用户可以更好地选择合适的硬件配置，优化资源分配，确保模型的高效运行。

DeepBattler是一个基于深度学习的AI项目，旨在自动玩炉石战旗游戏。它通过实时分析游戏状态，智能选择策略，并提供用户友好的界面，让玩家能够轻松配置和优化游戏表现。

ARRTIFICIAL是一个强大的人工智能平台，利用先进的机器学习和深度学习算法，实现数据分析和预测建模的自动化。用户只需上传数据，选择所需的算法和参数，平台便可自动分析和建模。

Gamma.ai是一个基于人工智能的云数据防泄漏解决方案，专为SaaS应用程序设计。它持续监控员工活动，并在发生安全错误时进行通知，帮助组织保护敏感信息。通过深度学习技术，它能够进行准确的数据分类，并为用户提供即时的纠正措施和教育。

Glean是一个先进的企业搜索和知识发现工具，利用AI提供自然语言查询的语义理解，帮助团队更轻松地在各种公司应用中找到相关信息。适用于从初创企业到财富500强公司的现代企业，以简化数据搜索和知识管理流程。

AutoSub是一个开源的自动视频字幕生成模型，基于深度学习技术，能够自动为视频内容生成高质量的字幕。该模型支持多语言处理，能够从视频中的语音自动识别并转化为文字，精准匹配视频节奏与对话内容。

Theano_Tutorial是卡内基梅隆大学语言技术研究所（LTI）由Kazuya Kawakami提供的Theano教程。该教程全面介绍了Theano，一个用于深度学习的Python库，内容涵盖基础概念和高级技术，适合初学者和有经验的用户。教程采用Jupyter Notebook形式，提供交互式学习体验，包含大量实际示例和代码片段，帮助用户深入理解Theano的计算图和优化技术，并将其应用于实际机器学习项目中。

HEROZ是一家引领人工智能革命的公司，致力于塑造未来。我们开发了多种与AI相关的技术，包括通过开发将棋AI积累的深度学习。目前，我们向各个行业提供名为'HEROZ Kishin'的AI解决方案，服务范围不限于将棋。

imgfind是一个基于Rust、candle和CLIP构建的图像搜索工具，旨在提供高性能的图像检索体验。它利用深度学习技术和CLIP模型，支持多种图像格式，并具备用户友好的命令行界面，适用于各种图像搜索需求。

ZeST是一种零样本、免训练的方法，用于图像到图像的材料传输。它可以轻松扩展以在单个图像中执行多种材质编辑，并对纹理网格的渲染执行隐式照明感知编辑。

MAPE-PPI 项目旨在通过微环境感知的蛋白质嵌入技术，提升蛋白质相互作用预测的有效性和效率。该项目结合了深度学习和生物信息学，能够准确预测蛋白质之间的相互作用，为生物研究和药物发现提供重要支持。

‘英特尔创新大师杯’深度学习挑战赛赛道3专注于中文自然语言处理中的地址相关性任务，提供了一种基于深度学习的高效解决方案，包含模型训练、评估及开源实现，旨在促进社区的使用与贡献。

PyTorch Geometric (PyG) 是一个基于PyTorch的图神经网络（GNN）库，旨在简化图结构数据的深度学习任务。它提供了丰富的GNN模型，支持大规模图和异构图，广泛应用于化学、生物信息学、自然语言处理和社交网络分析等领域。PyG具有易于使用的API，支持多GPU、`torch.compile`和`DataPipe`，并提供了大量常见基准数据集和有用的转换工具。

Deep-Live-Cam 是一款基于深度学习算法的开源AI工具，支持实时人脸替换。用户仅需一张照片即可在视频聊天、直播等场景中实现换脸。该工具具有实时性、易用性、多平台兼容性，并内置防滥用机制。用户可以对替换后的面部特征进行自定义调整，包括肤色、光线、表情等参数，还内置多种风格的滤镜和特效。项目在GitHub上开源，支持自定义修改和二次开发。

一个用于研究组织病理图像和基因表达的数据库，支持空间转录组学研究。