人工智能

涵盖能源管理、在线监测、点巡检和全生命周期等模块，可自行搭建物模型、自定义业务流程的工业智能化解决方案。灵活性高，扩展性强，客户可自行调整和扩展，帮助企业像搭积木一样的搭建自己的网站。

1.主页/零层级桌面：自定义Widget卡片式布局，显示最关键信息：导航下一指引、媒体播放、天气、日程等。支持智能场景感知，动态推荐相关服务（如到达停车场前自动弹出付费二维码）。2.导航系统：与高德地图深度定制合作。AR实景导航融合、3D地图渲染、电量/油量智能路线规划（推荐充电/加油站）。车道级引

该产品主要分为两端，一是儿童使用的手表端，二是家长使用的APP端。手表内部嵌入定位等芯片，应用内有智能语音助手小爱同学、打电话、发信息、时钟、交友、支付等功能、为扩展儿童的喜好，手表有自己的应用商店，可根据自己的需要进行下载。家长端主要功能为查看儿童位置、控制管理儿童各个应用的使用

项目功能模块：系统主要分为四大模块：输入与解析模块（接收用户输入的产品名称和卖点，并进行关键词提取）、AIGC脚本生成模块（核心，利用大语言模型根据指令模板和案例库生成结构化脚本）、案例库与数据库模块（存储和匹配爆款脚本案例作为参考和提示词素材）、输出与解释模块（将生成的脚本、参考案例及深度分析以清

项目功能模块：本项目核心包含四大模块：音频流处理模块（负责VAD静音检测和音频分段）、语音识别（ASR）模块（基于SenseVoiceSmall模型进行语音转文字）、文本翻译模块（集成翻译API对识别结果进行多语种翻译）、Web服务与接口模块（提供HTTP和WebSocketAPI供客户端实时交互）

1.登录小程序，可选择相应智能体，进入智能体后，可向智能体发起询问2.登录aigc后台，可建立专属自己的智能体3.可开通会员，体验专属会员服务4.可为用户建立专属知识库

1、素材组合广告‌2、新老广告排序优选‌3、广告质量模型‌分析用户行为数据，建立点击率预测、转化率预估等质量评估维度，结合频次控制避免过度曝光。模型持续学习素材表现，自动淘汰低效广告。4、相似广告识别通过对广告素材的向量化，构建广告相似度模型，判别文本和广告素材的相似度，过滤低相似度的广告组合。5、

1.姿态感知，该页面为项目可视化大屏，由航线列表，素材库，设备列表构成，底图为cesium3d地图，用于展示航线，坐标点等等，功能包括，选择设备进行航线下发，websocket实时推送数据，在地图回显。选择设备开启直播画面，websocket实时推送设备详细数据状态，开启直播弹窗利用flv.js展示

智能制造管控智能体是一款面向制造企业计划排产员、生产主管等角色，结合了大语言模型（LLM）、模型上下文协议（MCP）以及工厂仿真与数字孪生（METAM）等先进技术和工具的智能制造管控助手。-基于LLM具备的泛化推理与自适应认知能力，打破传统管控集成局限性，实现对复杂计划调度、异常根因追溯等任务支撑。

是基于JetsonNano的系统开发，收集了大量的数据集，使用YOLOv11的卷积神经网络进行目标检测的学习，能够在复杂场景下红绿灯，交通标志，行人和车辆等。

功能包括，题库管理，知识点管理，智能化组卷，（自动化扫描，识别，客观题自动判卷，主观题自动识别分数，线上/线下判卷），学情分析，靶项卷推荐,学校端，可以批量添加老师，学生，组卷可以批量添加试题，可以自助上传试题，获取平台试题，获取菁优网，学科网试题

负责数据库设计、后端API开发及Android客户端开发（使用Java），并引入Redis优化系统性能。​数据库设计与优化​基于MySQL设计高可用的数据库结构，包括用户表、商品表、订单表等，遵循三范式减少冗余。通过索引优化、SQL查询优化，提升查询性能。​后端API开发（SpringBoot+My

修改 PaddleOCR-V5 部署包的 JNI 层，将其移植到安卓系统，并做了 Autojs Pro 的适配，解决了一些子线程上下文与栈内存问题。 本项目成功将PaddleOCR-V5部署包的JNI层进行改造，实现了在Android系统上的完整移植，并针对AutoJS Pro环境进行了专门适配。重点解决了autojs子线程环境下的上下文管理问题和栈内存溢出等关键技术难题，使OCR功能能够在移动端高效稳定运行。 注：在 autojs 环境内可以使用 opencl 驱动 gpu，在原生环境下的解决方案欠研究，但使用四核cpu并行速度差不了太多

千唔是一款技术驱动的AI互动叙事平台，其核心依托于自研微调的大型语言模型（LLM）来生成富有灵魂的角色对话与剧情，并整合了多模态技术（如情感化语音合成TTS、语音识别STT和文生图）来打造沉浸式的视听体验。在技术架构上，后端采用Supabase（基于PostgreSQL）提供了一站式的实时数据库与用户认证服务，确保了数据处理的效率与可靠性；前端则创新性地使用Kotlin Multiplatform（KMP）跨平台方案共享核心业务逻辑，并结合Jetpack Compose构建了Android端流畅现代的UI，实现了高效开发与双平台一致的高质量用户体验。

互联网信息推荐算法安全评估平台（http://116.62.162.16/home）是一个面向算法治理与信息安全分析的专业工具。该平台支持从快手、微博、抖音、小红书等多类主流平台进行数据抓取与分析，实现对推荐算法行为的全面监测和量化评估。 平台核心功能包括宏观数据看板、账号群体画像分析、安全指标追踪等，能够精准识别如“诱导控制”和“干扰识别”等算法风险行为，并以可视化方式呈现其变化趋势。它已管理超600万账号、37类群体画像，支撑起对信息传播机制与算法影响的深入洞察。 该平台适用于监管机构、研究单位及平台企业，为其提供算法安全评估、舆论风险预警和治理策略制定方面的数据支持，最终推动推荐算法透明、可信、向善发展。

Rope 二次开发项目：功能增强与性能优化方案 一、 项目概述 本项目旨在对开源项目 Rope-Ruby / Rope-Opal（或其他基于 Rope 核心的换脸工具）进行二次开发。核心目标是在原有实时视频换脸功能的基础上，引入突破性新功能、显著提升处理效率与输出质量，并改善用户交互体验，使其更适用于专业级和高效率的生产环境。 二、 原有基础功能回顾 原 Rope 项目通常具备以下核心功能： 实时视频换脸：基于深度学习模型，对视频流或视频文件进行人脸替换。 图形用户界面（GUI）：提供参数调节面板，如人脸识别精度、融合程度、分辨率等。 模型管理：支持加载多种预训练的人脸交换模型。 基础输入/输出：支持摄像头捕捉、视频文件输入和处理结果输出。 三、 二次开发核心新功能说明 多脸同时识别与替换 功能描述：单次处理可自动检测并替换视频画面中出现的多张人脸，而非仅限于主目标人脸。 技术要点：改进人脸检测和跟踪算法，为每个检测到的人脸分配独立的处理线程和模型实例，并在UI上提供分别控制选项。 价值：极大扩展了应用场景，如合拍视频、会议录像、影视剧群像场景处理。 高级后处理与融合引擎 功能描述：新增一个综合后处理模块，专门优化换脸后的最终效果。 子功能： 颜色自适应：自动分析源脸和目标脸部的肤色、光照条件，并进行精准匹配，消除色差。 光影重打光：根据目标人脸的光照方向和环境，对源人脸进行虚拟“重打光”，使融合更加自然。 锐化与降噪：智能锐化输出画面，同时抑制处理过程中可能产生的噪点和伪影。 音频克隆与口型同步 功能描述：不仅换脸，还能将声音替换为源人物声音，并确保口型与新声音完美同步。 技术要点：集成如 OpenAI's Whisper（语音转文本）、Coqui TTS 或 Microsoft VALL-E（文本转语音克隆）以及 Wav2Lip（口型同步）等模型管道。 价值：实现真正的“深度伪造”，产出内容的可信度和沉浸感达到新高度。 批量处理与任务队列 功能描述：支持添加多个视频任务到一个处理队列中，无需人工干预即可顺序或并行处理。 技术要点：开发一个稳定的任务调度系统，支持断点续处理、优先级设置和资源分配管理。 价值：极大提升工作效率，满足影视后期等需要处理大量素材的场景。 四、 优化流程与性能提升 推理引擎优化 目标：提升帧率（FPS），降低延迟和资源占用。 措施： 模型量化：将模型从 FP32 转换为 FP16 或 INT8，在几乎不损失质量的前提下大幅提升速度并减少显存占用。 算子融合与图优化：使用 TensorRT、OpenVINO 或 ONNX Runtime 对模型图进行深度优化，合并冗余计算层。 硬件特定加速：全面优化对 NVIDIA GPU（CUDA/cuDNN）、Apple Silicon（MPS）和 Intel CPU（OpenVINO）的支持。 内存与管道优化 目标：避免内存泄漏，支持处理长视频和更高分辨率视频。 措施： 流水线并行：将视频读取、人脸检测、换脸推理、后处理、视频编码等步骤解耦成并行流水线，充分利用硬件资源。 显存管理：实现显存池化和动态加载机制，及时释放不再使用的中间张量。 分块处理：对于超高分辨率视频（如4K），采用分块处理再拼接的策略，避免显存溢出（OOM）。 算法与模型优化 目标：提升换脸质量、减少闪烁和抖动。 措施： 集成更优模型：替换或融合更高性能的 face detector（如 YOLOv8-face）、face parser 和 swapper 模型（如 SimSwap、InsightFace）。 时序一致性处理：引入时间序列滤波器（如光流引导、卡尔曼滤波），利用前后帧信息稳定人脸特征，减少视频闪烁。 超分辨率增强：在输出前集成人脸超分模型（如 GFPGAN、CodeFormer），对替换后的人脸进行修复和增强，使其清晰度与原始视频背景匹配。 五、 实施流程建议 阶段一：环境搭建与代码剖析 Fork 原项目仓库，建立开发分支。 深入阅读源码，理解其架构、数据流和核心模块（如 processing.py, core.py, models.py）。 搭建完整的开发、调试和测试环境。 阶段二：基础优化与加固 实施推理引擎优化（如转换为 TensorRT）。 修复已知的 Bug 和内存泄漏问题。 此阶段目标是得到一个更稳定、更快速的“基础增强版”。 阶段三：模块化开发与集成 以模块化方式开发新功能。例如： multi_face_processor.py （多脸处理模块） enhancement_module.py （后处理模块） audio_pipeline.py （音频克隆管道） 逐个功能进行集成和测试，确保与原有代码兼容。 阶段四：UI/UX 重构与测试 为所有新功能设计并开发直观的 GUI 控件。 进行大规模的功能测试、压力测试和用户体验测试。 收集反馈，进行迭代优化。 阶段五：发布与部署 编写详细的安装说明和使用文档。 打包发布（可提供 Docker 镜像简化部署）。 考虑持续集成/持续部署（CI/CD）流程，便于未来更新。 六、 预期成果 完成二次开发后，项目将蜕变为一个功能强大、性能卓越、体验专业的下一代深度合成工具，在视频创作、影视预演、虚拟人直播等领域具备极高的实用价值和竞争力。

本方案基于OpenCV计算机视觉库，开发了一套实时视频人脸识别与特效处理系统。系统通过Haar级联分类器精准检测人脸特征点，实时定位眼睛和嘴巴区域，并运用先进的图像处理算法对特征区域进行特殊处理。针对眼睛部位采用强化的鱼眼畸变算法，通过非线性坐标映射实现眼球突出膨胀的视觉效果，使其呈现夸张的圆形凸出状态；对嘴巴区域则实施水平方向的适度拉伸变形。所有处理后的特征区域均经过羽化边缘处理，确保与黑色狗狗背景无缝融合，最终生成具有戏剧化效果的趣味换脸视频特效，可广泛应用于短视频制作、娱乐应用和实时视频互动场景。

奈斯AI全新GO版本体系 采用Vue3+Gin全栈技术架构开发的新一代AI应用平台，相比传统版本实现了质的飞跃。前端基于Vue3 Composition API重构，配合Vite构建工具显著提升开发效率和用户体验。后端采用Go+Gin轻量级框架，充分发挥Go语言高并发特性，通过协程池和连接池优化，实现真正的毫秒级响应速度。 系统集成AI对话、AI绘画、文档处理等多维度AI能力，支持GPT、DALL-E、midjourney等主流模型。采用智能负载均衡和请求分发机制，单节点可处理万级并发请求。通过Redis缓存层和数据库连接池优化，响应时间稳定控制在100ms以内。新架构不仅提升了系统性能，还为后续功能扩展奠定了坚实基础，为用户提供更加流畅高效的AI体验。

扩展后台：Java（提供MCP列表查询、用户安装/卸载接口、最大数量限制校验）智能体后台：Python+gRPC（接收扩展后台请求，调用用户已选MCP服务）数据库与缓存：PostgreSQL（存储mcp_server_list、audit_log、user_mcp_install表）、Redis（缓

自助洗车项目支持商家入驻，小程序下单，开始设备计时结算，触发物联网系统，控制电源板开关状态。全套项目开发设计，包含软硬件，电路板设计，芯片组建的实现。自助洗车项目支持商家入驻，小程序下单，开始设备计时结算，触发物联网系统，控制电源板开关状态。全套项目开发设计，包含软硬件，电路板设计，芯片组建的实现。