人工智能

1、各大平台热点舆情获取功能；2、根据热点完成文章选题；3、根据热点相关内容链接内容完成文章结构设计与创作；4、管理各发布平台，并使用官方接口完成文章草稿上传；5、对发布后的文章内容进行数据统计分析，后续扩展内容智能调整；

1. 大数据爬虫与智能筛查模块该模块通过大数据爬虫技术，自动采集与筛查校园安全、交通等领域相关的多模态数据，提供高质量的训练数据和分析结果。利用深度学习算法对采集的数据进行智能筛查和分类，为后续的监测系统提供支持。2. 计算机视觉与模式匹配模块该模块主要通过计算机视觉和模式匹配技术，实时分析视频流中

合作开发前端+独立研发后端，分为前端捕获、后端跨语言多架构模型融合深度学习处理识别和Windows自动登录验证三大模块,主要为不支持windowsHello摄像头的电脑提供快速便捷而准确的人脸识别解锁电脑

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

包含六大核心功能模块：1.图结构管理模块：支持邻接矩阵表示的加权无向图，提供预置高速公路示例图和随机图生成功能2.Prim算法模块：实现基于贪心策略的最小生成树算法，时间复杂度O（V3），适合稠密图3.Kruskal算法模块：实现基于并查集的算法，时间复杂度O（ElogE），适合稀疏图4.算法对比分

AI面试答题训练有三种模式:1.录音答题;2.对镜练习3.真实考场模式趣味竞技对战模式,拥有排行榜智能的题目匹配机制有完整的结构化小组面试的流程科学准确的点评机制丰富的题库设计

调用DeepSeek大模型的api，然后将在用户在前端输入相关设计参数，如材料类型，禁带宽度，厚度，目标应用等，然后通过评价提示词的方式，检索相关向量数据库内容，然后再开始设计，最终通过格式化输出寻找设计结果然后可视化渲染出结果。

三款数据可视化大屏功能介绍这三款大屏分别聚焦液氢项目管控、能源运营监测、贸促企业服务管理，基于不同行业场景搭建了针对性的功能体系，核心实现数据实时监控、业务可视化与运营管理的一体化，具体功能拆解如下：一、攀枝花液氢示范项目大屏聚焦液氢生产储运全流程管控，是工业级的设备与安全监控平台，核心功能包括：1

本项目包含两大核心功能模块：RAG智能问答系统与结构化数据分析Agent。RAG检索增强问答模块：支持对Markdown、PDF等格式的内部文档进行语义切分与向量化存储，结合Qdrant向量数据库实现精准召回；引入Cross-Encoder重排序与QueryRewriting技术，显著提升多轮对话下

Web3应用系列–www.XAIAgent.io&生态整合产品体系：XAIAgent.io：作为IAO（InitialAIOffering）代币发行平台，为AI项目提供启动、募资与社区建设服务。DBCSwap：集成Uniswap的去中心化交易模块，支持代币即时兑换与流动性提供。402pay公链API

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产品链接：www.degpt.ai产品定位：基于对话交互的AI应用，支持通过自然语言指令生成高质量图像。核心贡献：主导产品从0到1的设计与迭代，整合超过30个第三方API（包括AI模型、支付、社交分享等），构建完整的技术与生态集成架构。全端落地：负责Web端网站开发迭代，并同步推进GooglePla

该AITrader平台主要由五大功能模块组成：交易计划中心：左侧列出全部计划及详情，展示保证金、杠杆、状态等，支持快速切换查看单个计划的收益、保本金额与执行进度。计划看板：中央区域拆解累计盈亏、今日盈亏、已实现收益、未实现收益、总订单数与胜率，让操盘手即时掌握策略表现。市场行情：实时播报主流币种（D

打造“智慧住建”既是落实国家“互联网+政务服务”的迫切要求，又是“智慧城市”建设的重要内容，更是加快建设“数字中国”的具体举措，加快推进“智慧住建”建设是时代发展的必然。在此背景下，深圳市住房和建设局提出以“智慧住建”为主题，全面开展住建信息化建设，采用新技术（大数据、云计算、BIM、人工智能、5G

智慧信访平台应用系统开发包括事件处置、信访可视化调处、智能辅助、综合分析研判、统一工作门户等软件开发。业务支撑平台包括通用基础服务、AI（人工智能）技术、数据建模等软件模块购置。信访大数据中心包括数据梳理、数据采集、数据仓库、数据治理、数据服务、数据迁移等数据处理及相关软件模块开发。信息安全保障体系

核心功能：构建AI工具分类检索体系，按创作、编程、数据分析等场景精准归类；开发用户投稿审核模块，支持工具信息提交、人工审核、上线发布全流程管理；新增广告位智能匹配功能，根据工具热度自动匹配合作推广位；适配PC与移动端响应式显示，保障多设备浏览体验一致。

ljq_gsch是一个完整的股票数据采集、存储、分析和预测系统。系统通过BaostockAPI获取股票数据，存储到MySQL数据库，并提供API接口和机器学习预测功能。功能特性1.数据采集股票基本信息历史K线数据（日线、分钟线）财务数据（利润表、资产负债表等）指数成分股数据宏观经济数据2.数据存储M

项目围绕危险品运输全场景风险感知，设计四大核心功能模块，实现多维度风险要素的协同检测与预警：轻量化目标检测与前向碰撞预警基于优化后的YOLOv7-tiny+Shufflenet模型，在COCO数据集上完成行人、车辆、自行车等道路目标检测；通过简化卷积层（三层变一层）、剔除高度占比＜10%的误判标签，

在确定了教案样例或教学模式后，教师就可以将相关信息输入AI，明确指示其生成教案的具体要求和期望达成的目标，从而基于以下四个方面各自快速生成一分即符合教学规范又充满创意的教案初稿。-1、基于优质教案样例生成教案大模型学习老师提供的优质教案样例，模仿它的构成和风格，设计教案。-2、基于合作学习方法生成教

-四大核心功能解决教学痛点。1.智能文献筛选：告别"标题党"困扰•痛点剖析：教师每周需要浏览数十篇教学文献，但约40%的时间浪费在筛选低质量内容上。很多文章标题夺人眼球，细读后却发现言之无物。•AI解决方案：-构建个性化评分系统，根据教师预设的阅读需求自动评估文献价值-采用多维度匹配算法，精准识别与