我们于6月启动了TensorFlowCommunitySpotlight项目，旨在让开发人员通过在社区中提交的TensorFlow项目来展示他们在ML和AI领域的努力和热情，然后有机会在社交媒体上使用#TFCommunitySpotlight主题标签进行展示和公认的。 TensorFlowCommunitySpotlight项目https://services.google.com/fb/forms/tensorflowprojectrecognitionform/OlesyaChernyavskaya是CommunitySpotlight的赢家。她使用TensorFlow开发了一种跟踪坐姿的工具。当用户的坐姿不正确时，屏幕将变为模糊。在过去的四个月中，我们收到了很多出色的作品。看到TensorFlow在Python，JavaScript，Android，iOS和许多其他领域中的创新用法，我们感到非常惊喜。我们也非常高兴了解您的项目。您可以通过此表格与我们分享这些项目。表格https://services.google.com/fb/forms/tensorflowprojectrecognitiontionform/以下是一些我们的Spotlight项目获胜者：PranavNatekarPranav使用TensorFlow开发了一种用于识别传统印度音乐模式的工具，该工具可以帮助学生学习Tabla鼓。 Pranav的GitHub→https：//github.com/pranav6670/Detection-Classification-of-Tabla-taalsOlesyaChernyavskaya在家工作，想尝试改善您的坐姿吗？ Olesya使用TensorFlow开发了一种用于跟踪坐姿的工具。当用户的坐姿不正确时，屏幕将逐渐变得模糊。 Olesya的GitHub→→https：//github.com/monolesan/fix-posture？linkId = 93994706JavierGamazoTejeroJavier使用TensorFlow通过网络摄像头捕获运动并将其传输到Google街景视图，以创建访问不同城市的虚拟体验。 Javier的GitHub→https：//github.com/Moving-AI/virtual-walk？linkId = 94636151HugoZaniniHugo使用TensorFlow.js在浏览器中创建实时语义分段。雨果的GitHub→https：//github.com/hugozanini/realtime-semantic-segmentation？linkId = 95474443YanaVasilevaAmbianic.ai已开发了跌倒检测和监控系统，该系统中的用户数据不会发送至任何第三方方云服务器。 Yana的GitHub→https：//github.com/ambianic/SamarthGulati和PraveenSinha，两位开发人员让艺术家上载图像作为TensorFlowFacemesh3D模型的纹理，并使用CSS混合模式呈现人脸错觉在用户脸上绘画。 Samarth的GitHub→https：//github.com/chdmuseum/facepaint-challenge？linkId = 97606327LaetitiaHebert由于round虫天生就以各种复杂的姿势来回移动，因此Laetitia开发了一种模型系统来帮助人们了解round虫基因。 ，神经元和行为。 Laetitia的GitHub→https：//github.com/iteal/wormpose？linkId = 98701185HenryRuizRigging.js是使用FacemeshTensorflow.js模型的react.js应用程序。通过使用相机，它可以将用户的动作映射到3D模型中。亨利的GitHub→https：//github.com/haruiz/RiggingJs？linkId = 99769348DeepPavlov.ai通过使用预先训练的模型或训练您的自定义模型，DeepPavlovAI库可以在短期内解决许多NLP和NLU问题时间。 DeepPavlov的GitHub→https：//github.com/deepmipt/DeepPavlovMayankThakurMayank开发了一种特殊的手势功能，可以与手机上的传统人脸识别解锁系统配合使用，从而有助于提高安全性。 Mayank的GitHub→https：//github.com/Mr-MayankThakur/Face-and-Gesture-Lock？linkId = 102000568FiriuzaShigapova使用TensorFlow2.x，Firiuza构建了一个用于图神经网络的库，其中包含用于解决节点和问题的GraphSage和GAT模型。计算图分类问题。 Firiuza的GitHub→→https：//github.com/Firyuza/GraphSAGE在此，我们要感谢您迄今为止所收到的所有作品！恭喜获奖者，我们期待看到CommunitySpotlight参与者社区的持续发展和壮大，因此请务必以表格的形式提交您的项目。表格https://services.google.com/fb/forms/tensorflowprojectrecognitionform/