人工智能

本系统通过整合前沿技术与金融逻辑，旨在为投资者提供全方位、智能化、个性化的投资决策支持。其核心功能如下：多维度智能分析基本面分析：自动解析公司财报、评估盈利能力、成长性与财务健康状况。技术面分析：运用量化模型与图表识别，精准判断股票价格趋势、买卖信号与关键价位。宏观与行业分析：实时追踪宏观经济数据、

1.击球动作识别分类别，进行评分和建议，击球pk，击球锦集，提供视频和击球点图片截图.2.ai客服，结合击球视频进行ai教练问询和学习.3.客户系统开发，客户维护场馆管理，训练管理.4.gpu系统服务部署维护，图像识别视频识别加速，yolo模型调用

该项目基于厂商采集到的多角度数据、以及无人机自带的陀螺仪信息，动态优化图像之间的组合关系、计算图像在世界坐标系下的空间坐标，实现边采图边计算的工作流，采图后即完成全景图像拼接效果，效果比拟大疆与insta360的全景成像效果。

这个项目主要通过机器学习的决策树算法来实现鸢尾花分类。业务场景：可以通过算法来进行文本分类，情感预测，并且形成模型评优报告，f1score，混淆矩阵,mse等等

模型管理：可选择数据库接入选型，接入数据库进行数据建模、分析建模、数据检索等操作，对数据进行建模分析前的准备探索性分析：描述性分析、交叉表查询、汇总表查询;可视化分析：运营大屏、主题分析、数据报表、我的分析模型应用：指标管理、指标体系、指标定义、指标大厅

1.考虑车辆成本最小化的MIP模型建立2.设计Benders和列生成算法相结合的算法求解，并对比GUROBI的求解效率3.基于C#开发算法操作界面，便于用户操作4.结果可视化展示5.算法优化结果有相关论文发表支撑

一个现代化的AndroidAI聊天应用，支持多种AI模型和云端同步功能。功能特点?多模型支持支持OpenAI、Claude等多种AI模型灵活的模型分组管理自定义API端点和密钥配置轻松切换不同模型进行对话?智能聊天体验直观的对话界面，支持流畅的聊天体验消息历史记录管理对话标题自动生成支持消息编辑和重

制作前端功能需要的api和管理分类的简易后台管理，有添加账单的查询账单，注册登录，调用百炼的api，将接收到的前端提示词拼接需要的提示词调用api将返回的信息流式返回到前端

1.核心记账功能-账单管理:收入/支出记录、分类管理-余额统计:实时余额计算和显示-账单列表:无限滚动加载、时间筛选-数据持久化:本地存储+服务端同步2.智能语音记账-语音识别:基于WebSpeechAPI的中文语音识别-AI解析:自然语言处理，自动提取金额、类别、备注-智能分类:根据语音内容自动匹

1.支持单文件（如CSV,JSON）与大规模多文件数据集合的分布式存储与管理方案。建立了完整的数据版本控制、标注，为不同情景下的专业模型研发提供了高质量、标准化的数据供给。2.开发了灵活的算法集成框架，支持将数据清洗、特征工程、指标分析等预处理算法以及专业AI模型进行统一注册、编排与版本管理。直接为

知识文库系统构建：设计并开发了平台的核心知识库系统。完成多源数据（包括结构化医疗指南、非结构化护理文献及UGC护理日志）的ETL流程，利用NLP技术（如关键词提取、文本分类、实体识别）进行知识提取与结构化处理，构建了超过10万条目的老年照护知识图谱，支持多模态与高效检索。智能对话系统：基于知识图谱与

2022年3月以来，上海本土疫情呈多点散发、多链并行、隐匿传播、快速蔓延态势，被报告的感染者主要为奥密克戎变异株BA.2分支，截至4月27日，总感染人数已超过54万。项目旨在通过收集并可视化上海市卫健委发布的官方数据，展现上海各区县疫情动态分布情况，并将其整理为机器可读的数据格式进行开源。

基于多领域产品实践，我已形成覆盖“智能决策-跨端落地-用户激活”的完整能力闭环，核心功能能力可拆解为三大模块：一、AI产品核心能力：从需求到落地的智能转化AI需求拆解与落地：具备从业务目标拆解AI需求的能力，曾主导NLP语义理解、计算机视觉识别等场景的产品设计，能协调算法团队定义模型指标，推动从原型

核心翻译能力：支持文本、图片、网页三大翻译场景。文本翻译采用阿里云Qwen模型，3秒内完成；图片翻译集成豆包VisionPro预分析和PaddleOCR识别，智能提取文字区域并保持原图颜色；网页翻译采用并行处理技术，10个批次并发，效率提升10倍。浏览器插件：Chrome/Edge扩展支持划词翻译、

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MeetSpot是一个基于地理位置的智能会面地点推荐系统，致力于解决多人聚会时寻找最佳会面场所的难题。主要功能模块：1.智能地点解析模块-支持2-10个参与者位置输入，自动识别地址、地标、大学简称等多种地址格式，集成高德地图API进行精准地理编码和位置解析。2.几何中心计算引擎-采用球面几何算法计算

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一个基于LangGraph和RAG的智能推荐系统,可以调用大语言模型理解客户对于活动场所的自然语言需求,然后通过RAG技术检索本地数据库中比较匹配的条目,再调用大语言模型生成反馈给客户的推荐项目.