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1. MindSpore-Ewaste-Recognition-System-MobileNetV3 MindSpore-Ewaste-Recognition-System-MobileNetV3 Public

   基于MindSpore框架和MobileNetV3网络的轻量级电子垃圾图像分类系统，支持12类电子废弃物识别。采用MobileNetV3-Small架构实现高效推理，提供完整图像预处理工具链，支持原始图像和MindRecord格式数据集，具备多核CPU并行处理能力和用户友好的交互式界面。

   Python 4

2. AI-Based-ROI-Video-Transmission-System AI-Based-ROI-Video-Transmission-System Public

   本项目致力于设计和实现一个创新的基于嵌入式AI的ROI区域视频传输系统，旨在通过智能识别和优先传输视频中的关键区域（ROI），大幅提高视频监控和远程通信的效率与质量。利用先进的嵌入式AI技术，本系统能够在不牺牲视频质量的前提下，显著降低数据传输的带宽需求，为安全监控、远程教学、医疗健康等应用领域带来革命性的改进。

   Python 14 3

3. visual-based-virtual-fitness-coach visual-based-virtual-fitness-coach Public

   近年来，个体健身训练逐渐成为健身的主流模式。他们使用各种应用程序或在线视频指导他们的健身训练。但是，在没有健身教练的情况下，他们频繁的健身动作是不规范的，会影响健身效果。针对该问题，本项目利用视觉识别技术对健身动作进行识别，从而提供健身指导。

   Python 10

4. speech-emotion-extraction-traditional speech-emotion-extraction-traditional Public

   一个基于传统信号处理和机器学习的语音情绪识别系统。项目通过提取音频的MFCC、过零率、能量等声学特征，使用SVM、KNN等传统分类器对语音情绪（如高兴、愤怒、中性）进行分类识别。无需深度学习，结构清晰，运行高效，适合教学演示或资源受限场景下的语音情感分析任务。

   Python

5. deep-learning-text-sentiment-analysis deep-learning-text-sentiment-analysis Public

   基于深度学习的中英双语文本情感分析系统，采用前后端分离架构。后端使用Flask+PyTorch实现，集成TextCNN、BiLSTM、BERT三种主流深度学习模型，支持模型训练、管理和推理。前端基于Vue3+TypeScript+ElementPlus构建现代化界面，提供直观的情感分析、模型管理和训练监控功能，支持ChnSentiCorp中文数据集和IMDb英文数据集的自动下载与预处理。

   Python

6. sihuangtech/sk-app-distribution sihuangtech/sk-app-distribution Public

   这是一个软件分发网站项目，采用前后端合并的方式开发。前端使用 React (TypeScript, Vite) 提供文件上传和列表功能，支持文件分类（应用、操作系统、架构）和动态选项联动。后端使用 Express (TypeScript) 处理文件上传 (使用 Multer，支持多级目录) 和下载，并提供文件列表接口。包含简单的基本认证。项目提供了 README 文档、部署说明以及开发脚本，…

   TypeScript 1