پروژه‌های Machine Learning

عنوان پایان نامه: بهینه‌سازی سیستم‌های ترکیبی انرژی‌های تجدیدپذیر با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین پروپوزال این پایان نامه به تصویب رسیده و قابل ارائه است. یک ماه وقت دارم.

هدف این پروژه طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص و ردیابی وسایل نقلیه در شرایط نوری کم (شب) است. این سیستم باید بدون استفاده از مدل‌های از پیش آماده، با سرعت مناسب عمل کند. متقاضی برای این پروژه، نیاز به تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون و الگوریتم‌های پردازش تصویر دارد. پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص و ردیابی خودروها ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد سیستم در شرایط نور کم نوشتن گزارش کار به مدت 5 فصل که در آن تخصص به کار رفته، متدولوژی اجرا، نتایج حاصل و تحلیل‌ها به همراه منابع مرتبط مورد بررسی قرار گیرد. نمونه فریم‌های تصویر و ویدئویی برای کار به‌صورت جداگانه ارائه می‌شود. نیازمندی‌ها: تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون تجربه در پردازش تصویر و الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانایی تحلیل و ارائه نتایج به‌طور مستند و منظم مهارت‌های مورد نیاز: مقاله نویسی نگارش دانشگاهی گزارش نویسی پایتون پردازش تصویر

به صورت خودکار بی‌نهایت پیج بسازه و اونا رو شخصی سازی کنه یعنی اعم از ساخت عکس پروفایل ، استوری ، بیوگرافی ، هایلایت ، پست و غیره و دقت در ساخت این عکس‌ها به حدی بالا باشه که سن ذره ذره به مرور زمان توی این عکس‌ها بره بالا *رفتارهای انسانی داشته باشه اعم از آنلاین بودن ، مدت زمان فعال بودن اکانت در ۲۴ ساعت ، مشخص نبودن ساعت فعالیت (ساعت فعالیت به صورت رندوم باشه دقیقاً مثل یک انسان عادی) داشتن خطا و غلط املایی در تایپ هاش و کامنت هایی که میزاره وو همینطور زمان تایپ هم مثل یک انسان عادی طول بکشه *تعریف ماموریت برای تمام اکانت‌ها مثال (هر کدوم از اکانت‌ها برای ده تا پست آخر هم بنا بر تشخیص هوشمند محتوا کامنت بزارند) *قابلیت دنبال کردن ترندها رو داشته باشه ، بتونه تغییرشون بده یا حتی ترند ایجاد کنه *پیج‌های متنوع بسازه چه شخصی چه فان چه علمی و غیره و حتماً توی پیج هایی که شخصی نیستن نیاز نیست خودش محتوا بسازه میتونه بره پست‌های تاپ جهان رو بگیره واترمارک اون‌ها رو حذف کنه و آپلودشون کنه *داشبورد برنامه ساده باشه فارسی باشه دسته‌بندی شده پیج‌ها رو به ما نشون بده *یوزرنیم و پسورد پیج‌ها به یک شماره تماس (یا حساب تلگرام و...) بر اساس شماره اکانت اس‌ام‌اس بشه که قابلیت بازگردانی داشته باشه *قابلیت ماشین لرنینگ داشته باشه که خودش بتونه یاد بگیره و خودش رو ارتقا بده *و در آخر مهم‌ترین نکته اینکه اینستاگرام قابلیت شناسایی اونو نداشته باشه

یگ پروژه دارم در خصوص RL توی ماشین لرنینگ ک کدها در اختیار شما قرار میگیرد خروجی مطلوب نمیباشد 📊 Final Balance: $3323.85 📊 Total Profit: $-6676.15 📊 Average Reward: 1.3507 📊 Win Rate: 63.12% 📊 Sharpe Ratio: 0.7388 تمایل دارم خروجی بهبود پیدا کنه . خیلی فورسه . لطفا شخصی ک واقعا توانایی انجام این پروژه با کیفیت خوب رو داره پیام بده و وقت همو نگیریم .

From: Oil Design and Construction Company (ODCC) Date: 2/7/2025 Subject: Proposal for AI-Based Machine Learning System for Refinery Process Optimization Introduction to ODCC Oil Design and Construction Company (ODCC) is a leading EPC contractor in Iran, specializing in refinery construction and petrochemical projects. Established in 1991, ODCC has successfully executed large-scale oil and gas projects, including Crude Distillation Units (CDU), Vacuum Distillation Units (VDU), Naphtha Hydrotreaters (NHT), Diesel Hydrotreaters (DHT), Sulfur Recovery Units (SRU), Fluid Catalytic Cracking (FCC), and Isomerization Units. To improve refining efficiency, product yield, and process optimization, we seek a machine-learning-based solution capable of analyzing complex refinery process data and predicting outcomes based on varying feedstock compositions. Project Scope & Objectives The AI solution should: 1. Process Large-Scale Refinery Data – Analyze historical and real-time data from CDU, VDU, and other process units to identify efficiency improvements. 2. Predict Product Yields – Based on different crude oil types, forecast product output composition (gasoline, diesel, fuel oil, LPG, etc.). 3. Optimize Process Parameters – Adjust operational settings for maximum yield, energy efficiency, and cost reduction. 4. Feedstock Adaptability – Automatically generate refining process predictions when new crude oil blends are introduced. 5. Anomaly Detection & Process Safety – Identify deviations, inefficiencies, or potential failures in refinery operations. 6. Real-Time Simulation & Decision Support – Provide engineers with AI-driven recommendations to enhance operational decisions. Key Challenges & Considerations • Complex Feedstock Variability: ODCC processes various crude oil types with different chemical compositions. • Multi-Unit Process Integration: The AI model must learn from CDU, VDU, NHT, DHT, FCC, SRU, and other refining units. • Real-Time Processing Needs: The system must work with live operational data while also leveraging historical datasets. • Customization & Industrial Compatibility: The software must integrate with ODCC’s existing refinery control systems (DCS, SCADA, and historian databases). Available Data & Resources ODCC has extensive process information, operational records, and crude oil test reports, including: • Crude Oil Assay Data – Composition, density, sulfur content, etc. • Process Operating Conditions – Temperature, pressure, flow rates. • Historical Production Data – Product yields, quality, and refining efficiencies. • Energy Consumption & Catalyst Performance – Key factors in refining economics. We are prepared to provide full access to these datasets to train the AI model effectively. Expected Deliverables We expect the AI company to develop: 1. A refinery process optimization software using machine learning models. 2. User-friendly dashboard for refinery engineers to analyze results. 3. Integration with ODCC’s existing control and data systems. 4. Simulation tool for predicting product outputs and refining performance. 5. Training & Technical Support for ODCC process engineers. Collaboration & Development Approach We seek a collaborative development approach, where your AI specialists work alongside ODCC’s process engineers, control system experts, and refinery operators. The project will follow an iterative testing model, ensuring continuous refinement and accuracy improvement. Next Steps Please provide a detailed proposal, including: • Your technical approach to developing this AI system. • Implementation timeline and project milestones. • Estimated budget and licensing structure. • Case studies of similar projects (if available). We believe this AI-driven refinery optimization system will significantly enhance ODCC’s process efficiency, cost control, and product yield optimization. We look forward to discussing this collaboration in further detail. Best regards,

From: Oil Design and Construction Company (ODCC) Date: 2/7/2025 Subject: Proposal for AI-Based Cost Estimation & Optimization Software for EPC Projects Introduction to ODCC Oil Design and Construction Company (ODCC) is a leading EPC contractor in Iran, specializing in refinery construction, petrochemicals, and hydrocarbon process plant industries. Established in 1991, ODCC has successfully executed world-scale projects, ranging from feasibility studies to turnkey mega-projects. Our extensive experience includes gas processing, oil & gas field development, petroleum refining, petrochemicals, and renewable energy projects. We are recognized as a 1st Grade EPC contractor in Iran and have been awarded multiple national project excellence awards. ODCC has delivered critical infrastructure projects, including the Abadan Refinery Upgrading Project, South Azadegan Oil Field Development, and Esfahan Oil Refinery Upgrading & Petrochemical Project. Given our commitment to cost efficiency and project optimization, we seek an AI-driven cost estimation and control solution to improve forecasting accuracy and cost efficiency in future projects. Project Scope & Objectives We aim to develop a machine-learning-based cost optimization system that will: 1. Leverage Historical Project Data – Analyze cost trends from previous EPC projects to improve future cost estimations. 2. Real-Time Cost Data Integration – Collect and update local (Rial) and international (USD, EUR) prices for materials and services. 3. Local Resource Optimization – Prioritize Iranian suppliers and contractors, given geopolitical constraints and local content requirements. 4. Risk Management & Cost Control – Provide real-time alerts for potential cost overruns, allowing proactive decision-making. 5. Scenario Analysis & Forecasting – Simulate various market conditions, currency fluctuations, and supply chain risks. Key Challenges • Currency Volatility: Managing cost variations between Iranian Rial, USD, and EUR. • Geopolitical & Sanctions Limitations: Ensuring compliance with restrictions while maximizing local procurement. • Data Complexity: Integrating diverse cost elements from procurement records, vendor databases, and historical budgets. • Supply Chain Disruptions: Mitigating risks associated with fluctuating availability of materials and foreign exchange constraints. Expected Deliverables We expect the AI company to provide: 1. A custom-built AI cost estimation and optimization platform. 2. Integration with procurement and financial systems to track real-time cost data. 3. User-friendly dashboards with predictive analytics for cost control. 4. Multi-currency support for cost comparisons and financial planning. 5. Training & Technical Support for ODCC’s project management team. Collaboration & Development Approach We seek a close collaboration between your AI specialists and ODCC’s procurement, engineering, and project management teams. The project will follow an iterative development model, ensuring the final product is fully aligned with ODCC’s operational requirements. Next Steps Please provide a detailed proposal including: • Technical approach for developing this AI solution. • Implementation timeline with key milestones. • Estimated budget and licensing model. • Case studies from similar projects (if available). We believe this collaboration will enhance ODCC’s ability to manage project costs, optimize local resources, and improve financial forecasting. We look forward to discussing this project further. Best regards,

پروپوزال و پروژه (پایان-ن) در حوزه bank churn با استفاده از الگوریتم های ماشین (مخصوصا دیپ لرنینگ)-کیفیت کار اهمیت زیادی برام داره و مقاله هم از کارم میخوام در ادامه..دوستانی ک مقاله در این سبک و حوزه دارن پیام بدن...

ما به دنبال یک متخصص حرفه‌ای در زمینه یادگیری ماشین هستیم که بتواند سیستمی را طراحی کند تا الگوهای خاص را شناسایی، تطبیق، و به طور خودکار یاد بگیرد. هدف اصلی این پروژه ایجاد مدلی است که: 1. آموزش مدل با الگوهای تعریف‌شده: شما باید سیستمی طراحی کنید که به من امکان بدهد الگوهای مورد نظر خود را به مدل آموزش دهم. 2. شناسایی الگوهای مشابه با حداقل 80 درصد تطابق: مدل باید توانایی شناسایی الگوهایی که با داده‌های آموزشی حداقل 80 درصد تطابق دارند را داشته باشد. 3. یادگیری خودکار الگوهای جدید: مدل باید پس از شناسایی موفقیت‌آمیز، الگوی جدید را به پایگاه داده خود اضافه کرده و در آینده از آن استفاده کند. ارائه یک دمو از سیستم برای بررسی قابلیت‌ها. تضمین دقت مدل در شناسایی الگوها. ارائه کد تمیز و قابل گسترش.

سلام، به یک متخصص با تجربه در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز داریم تا در طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند کمک کند. این سیستم باید بتواند بر اساس داده‌های ورودی کاربران، تحلیل‌های پیشرفته انجام دهد و پیشنهادات شخصی‌سازی شده ارائه دهد. وظایف مورد انتظار: طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning). کار با داده‌های ساختارمند و غیرساختارمند برای پیش‌بینی و توصیه. استفاده از ابزارهای پیشرفته مثل TensorFlow، PyTorch یا مشابه. توسعه یک سیستم با رابط کاربری ساده برای تعامل با کاربر. ویژگی‌های فرد مورد نظر: تجربه عملی در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین. تسلط به مدیریت داده‌های حجیم و پیش‌پردازش داده‌ها. توانایی کار در محیطی حرفه‌ای و حفظ محرمانگی پروژه. مهارت در کار با APIها و ادغام آن‌ها در پروژه. جزئیات بیشتر: توضیحات کامل پروژه پس از انتخاب فرد مناسب و امضای توافق‌نامه محرمانگی (NDA) ارائه خواهد شد. اطمینان حاصل می‌شود که تمامی اطلاعات به صورت کاملاً محرمانه مدیریت شوند. اگر توانایی‌های مورد نظر را دارید و آماده همکاری در یک پروژه چالش‌برانگیز و نوآورانه هستید، لطفاً رزومه و نمونه‌کارهای خود را ارسال کنید.

دستورالعمل‌ها کد، نتایج و یک گزارش دقیق مطابق با دستورالعمل‌های زیر ارائه دهید. هرگونه فرضی که انجام می‌دهید باید به‌وضوح بیان و توجیه شود. ارسال دیرهنگام پذیرفته نخواهد شد مگر اینکه قبل از موعد مقرر تأیید شده باشد. بیانیه مسئله: جریان حفره با دیواره متحرک شما موظفید معادلات ناویر-استوکس غیرقابل تراکم را برای جریان دو‌بعدی در حفره‌ای با دیواره متحرک، با استفاده از الگوریتم SIMPLE (روش نیمه‌ضمنی برای معادلات مرتبط با فشار) حل کنید. هدف، محاسبه میدان‌های سرعت و فشار در حالت پایا در داخل حفره است. دیواره متحرک (در اینجا دیواره سمت چپ) تعیین شده است. تنظیمات مسئله دامنه: یک حفره مربعی با طول ضلع L = 1 واحد. شرایط مرزی: - دیواره سمت چپ حرکت می‌کند با u = 0, v = Ulid. سایر دیوارها: u = v = 0 (شرط بدون لغزش). عدد رینولدز: مسئله را برای Re = 100 حل کنید، با فرض اینکه ویژگی‌های سیال ثابت باقی می‌مانند. رویکرد عددی گسسته‌سازی: از روش حجم محدود (FVM) برای گسسته‌سازی معادلات حاکم استفاده کنید. از یک شبکه هم‌مکان استفاده کنید. الگوریتم: الگوریتم SIMPLE را برای اعمال کوپلینگ فشار-سرعت پیاده‌سازی کنید. معیارهای همگرایی: از الگوریتم گوس-سایدل آرام‌شده با فاکتور آرام‌سازی 0.5 برای سرعت و 1.0 برای فشار استفاده کنید. نیازمندی‌های محاسباتی وضوح شبکه: شبیه‌سازی‌ها را با وضوح شبکه 32×32 انجام دهید. پردازش پس از حل: نمودارهای کانتور u، v، و p را رسم کنید و خطوط جریان را نمایش دهید. موارد ارسالی کد منبع: کد خود را با توضیحات کافی ارائه دهید. گزارش: یک گزارش ساختارمند شامل مقدمه، پیاده‌سازی عددی، نتایج، بحث و نتیجه‌گیری ارائه دهید. صداقت آکادمیک گروه‌های مطالعه و سایر اشکال همکاری برای این پروژه مجاز نیستند. شما باید این پروژه را به‌طور کامل بر اساس تلاش خودتان تکمیل کنید.

هدف از انجام این تحقیق مدلسازی رطوبت خاک با استفاده از روش های یادگیری ماشین در مناطق کشاورزی با پوشش گیاهی و بررسی عملکرد به کارگیری شاخص گیاهی استخراج شده از تصاویر رادار دریچه مصنوعی در این فرآیند می باشد. با وجود مزایایی که داده های سنجش از دوری برای محاسبه رطوبت خاک دارند استفاده از داده های زمینی برای اعتبارسنجی صحت و دقت اطلاعات به دست آمده از این داده ها امری ضروری است. بخش اول این پژوهش مربوط به جمع آوری داده های زمینی موردنیاز برای این پروژه می باشد. داده های زمینی موردنظر برای این پروژه، در فصل کشت محصول از مناطق کشاورزی منطقه ای در کانادا، از ایستگاه های زمینی دائمی رطوبت سنجی شبکه RISMA اخذ می شود. در بخش دوم این پروژه موقعیت داده های زمینی هم از نظر مکانی و هم از نظر زمانی، تصاویر سنتینل-1 مرتبط از سامانه ارث انجین بازیابی می شوند. درگام بعدی شاخص گیاهی مورد نظر از تصاویر سنتینل-1 استخراج می شود تا به همراه داده های قبل در مدلسازی مورد استفاده قرار گیرد. پروژه تا این مرحله انجام شده اما نتایج خروجی گرفته نشده و نیاز به بازبینی و در صورت صلاح دید نیاز به تغییر دارد. کدهای ارث انجین استخراج شاخص در اختیار شما قرار میگیرد. بعد از این ملاحظات بخش سوم باید انجام شود. بخش سوم این پروژه مدلسازی رطوبت خاک با استفاده از داده های زمینی، تصاویر سنتیل-1 و شاخص گیاهی استخراج شده با استفاده از روش های یادگیری ماشین می باشد و در نهایت اعتبارسنجی این مدل مورد بررسی قرار می‌گیرد.

برای یه کار مهمی ، هوش مصنوعی لازم دارم .هوش مصنوعی های موجود در اینترنت هستن ولی کامل نیستن و شما باید با کمی خلاقیت ، این هوش مصنوعی ها رو یکم تغییر بدید یا اینتگریت کنید و تحویل بدید :) قابلیت هایی که هوش مصنوعی باید داشته باشه : ۱- مثل اپ envision ( برای اسکن خودکار متن) و اپ اسنپ چت ( اسکن خودکار تصویر صورت ) قابلیت اسکن خودکار تصویر و نوشته داشته باشه. اینطوری که گوشی رو بگیری یه جایی خود به خود متن ها و تصاویر رو تشخیص بده ۲- بعد از اینکه اسکن خودکار شد ، هوش مصنوعی متن و تصاویر رو تحلیل کنه ۳- در آخر هم هوش مصنوعی تحلیلش رو با صدا ( text-to-speech (TTS) ) پاسخ بده ** دقت کنید همه این قابلیت ها در هوش مصنوعی های مختلف وجود داره و عملن امکان پذیره و فقط همه این امکانات رو یکجا پیدا نکردم حقیقتا :)