FireSafe是一个利用静态摄像头和无人机的下一代野火检测系统，能够实时检测火灾风险。通过训练的机器学习模型，FireSafe显著提高了野火爆发时的响应速度，旨在减少火灾蔓延及其对社区的影响，从而提升受影响社区的安全性。

Analytiqus是一个综合性的商业分析与机器学习平台，能够连接多种数据库，使用交互式图表可视化数据，执行特征工程，并利用流行的机器学习模型如RNN、LSTM和CNN。

SuperAGI Cloud是一个前沿的人工智能平台，提供先进的云端AI环境，利用机器学习和AI算法简化复杂任务与数据分析，旨在为个人和专业人士提供高效、节省时间和成本的解决方案。

Zephyr AI是一个旨在通过真实世界数据革新精准医疗的高级平台，特别关注肿瘤学和心脏代谢疾病领域。该平台结合先进的机器学习技术与战略医疗合作，提供可操作的洞察，优化个性化护理。

Zerve AI提供了一个数据科学和机器学习团队的统一空间，方便他们探索、协作、构建和部署数据科学与AI项目。

neolocus.ai 是一个基于人工智能的定位与导航平台，旨在提供准确的地理位置服务和实时导航功能。它结合了先进的机器学习算法和地理信息系统，能够为用户提供高精度的定位数据和智能路径规划，适用于各种行业，如物流、交通和智能城市建设。

AQEMIA是一个下一代药物科技公司，结合量子启发物理学和先进的机器学习算法，显著提升药物开发的速度和效率，旨在快速应对紧急医疗需求。

TensorFlow Similarity是一个专注于快速简化相似度学习的Python包，旨在促进相似度和度量学习的开发与应用。

Fuzzy Match是一种先进的数据匹配解决方案，利用尖端的机器学习算法精确比较文本数据，检测拼写错误，并增强数据完整性。

AI/ML API是一个创新平台，为开发者提供广泛的人工智能和机器学习能力，简化AI技术的集成，推动应用功能的增强。

Vidrovr 是一个利用机器学习处理非结构化视频、图像或音频数据的视频分析平台，旨在提供商业洞察，帮助企业做出战略决策和自动化流程。

基于互信息的广义类别发现，旨在通过最大化互信息来解决广义范畴发现问题。该项目探索参数损失函数族，以评估特征和标签之间的互信息，并自动寻找最大化预测性能的损失函数。引入肘部最大质心移位(Emacs)技术，可以估计未标记集合中的类数，并在多个GCD场景下展现出通用性和竞争力，尤其在处理细粒度分类问题时表现出显著优势。

该模型结合对比潜变量，以指导能量基础模型的训练和优化。

Goat是一个经过微调的LLaMA模型，专注于数学运算，特别是在算术任务上表现优于GPT-4。它在大数加法和减法上达到了近乎完美的准确性，并通过监督微调提升了算术任务的性能，适合在24GB VRAM GPU上使用LoRA进行训练。

本书首先介绍了经典鲁棒优化和分布鲁棒优化的基本内容，随后介绍了多阶段问题及如何运用线性决策规则和鲁棒优化对多阶段问题近似求解，同时也囊括了鲁棒性优化和机器学习等最新的一些研究方向，旨在对鲁棒优化进行框架性地梳理，为有志于运用鲁棒优化解决实际问题和从事鲁棒优化学术研究的同学提供概念性和框架性的入门。

GRANDE是一个基于梯度的决策树集成项目，旨在提高模型的准确性和可解释性，适用于多种机器学习任务。

VectorHub是一个免费的、开源的学习网站，旨在为那些希望将向量检索技术融入到机器学习工作流程中的开发人员提供丰富的学习资源和支持。该平台支持多种机器学习框架，适合从软件开发人员到高级机器学习架构师的广泛用户群体，鼓励用户参与开源项目，分享知识与经验。

该存储库列出了应用于卫星和航空图像的深度学习主题的资源，同时涵盖经典机器学习技术、云计算和模型部署等主题。

M6Doc是用于现代文档布局分析研究的数据集，包含9,080张现代文档图像，涵盖科学文章、教材、试卷、杂志、报纸、笔记和书籍等七个子集，提供了多样的数据来源和详细的文档布局标注标签。

一个大模型导航资源，里面收集了几乎全部的模型，具有里程碑意义的论文，排行榜，测试集，训练框架，部署，应用，书籍等

机器学习实战资料(Jupyter Notebooks) - 通过在Jupyter Notebooks中实验最先进的机器学习模型和算法进行学习。

这是一个为机器学习、人工智能和数据科学从业者整理的重要GitHub仓库集合，涵盖了多个主题和技术，提供丰富的资源链接。

一个开源的文档管理系统，可以将你的物理文档转换成可搜索的在线档案，从而减少纸张的使用。

MLX 是 Apple 芯片上用于机器学习的阵列框架，由 Apple 机器学习研究团队提供。它提供了熟悉的 API 和强大的功能，支持多种计算模式和设备，旨在简化机器学习模型的构建与训练。

特征库通过连接数据操作和机器学习操作工作流，支持团队协作，从而提高开发效率，简化特征管理，并促进数据重用。

Wrangl是一款用于自然语言处理和机器学习的并行数据预处理工具，能够提高数据处理效率，兼容多种数据格式，并提供丰富的数据清洗和转换功能。

用于多维张量索引的项目，提供了一种简洁的语言来思考索引和相关操作，特色是可适用于大多数常见的张量框架，具有可读性和可靠性

这一系列 Jupyter Notebooks 是对数据科学和机器学习的非常好的分步介绍，适合初学者，通过实践和示例帮助读者掌握相关知识。

Open_Duck_Mini是一个开源项目，旨在制作一个迪士尼BDX机器人的迷你版，结合了现代机器学习技术与详细的设计和组装指南，让爱好者能够轻松制作并训练自己的机器人。

InsPLAD是一个专注于电力线路资产检查的数据集，为机器学习和计算机视觉应用提供多样化的检测场景，用于研究和开发电力设施检查算法。