人工智能

项目核心功能以照片处理为主。小程序首页提供证件照制作能力，支持拍照或相册导入、手动裁剪、本地人像识别、本地换底预览、证件照规格切换、结果保存到相册，并保留历史记录。工具箱模块提供规格查询、图片裁剪、图片压缩、报名照核验等辅助功能，其中规格查询支持按场景查看常见尺寸，核验功能可根据图片尺寸和比例匹配最

AutoEdit是一个面向长视频的智能切片系统。它可以把直播录屏、访谈、课程、讲座等长视频，自动处理成带字幕、标题、封面文案和话题标签的短视频片段。主要功能视频预处理：使用FFmpeg提取音频、裁剪片段、合成最终视频。语音识别：使用Whisper/Faster-Whisper生成转录文本与时间轴。内

1. 实时后台监控复制行为软件开机自启、常驻系统托盘，监听系统剪贴板API；用户执行 Ctrl+C/右键复制/截图复制 时，自动捕获内容并持久化保存，不会被新复制内容覆盖历史记录，重启软件/电脑数据不丢失。​2. 全格式内容兼容存储支持记录所有复制类型：纯文本、富文本、网页HTML、图片、截图、文件

系统支持PDF、Word等格式简历上传和内容解析，并使用AI对简历进行结构化分析。用户可以输入目标公司和岗位，也可以上传岗位截图或粘贴岗位描述，系统会提取公司名称、岗位名称及招聘关键词，通过网络搜索招聘平台和企业招聘页面，筛选与目标岗位相关的招聘信息，整理岗位职责、技能要求和任职资格。系统还提供简历

本项目EnterpriseAIWorkspace是一个基于RAG（检索增强生成）技术的智能知识库工作平台，包含以下核心功能模块：1.智能文档处理模块：支持上传PDF、TXT、Markdown等格式文档，后端通过Celery异步任务队列对文档进行解析、切片，并调用嵌入模型（支持OpenAI或本地BGE

多模块AI工作台：Vue3前端+FastAPI后端。集成通用图像/视频生成、Seedance高级视频生成、LLM大语言模型对话三大模块，内置异步任务架构、SQLite持久化存储、统一client_id多用户隔离、24h自动清理、页面状态恢复。

这是一个公开的CodingAgent任务设计与安全归档路径评测样例，用于验证输入约束、groundtruth、自动verifier、跨平台边界和失败重放流程，面向开发者和评测工程师。

1.ai生图，ai生成视频，批量生图，并行生视频2.运营数据平台3.账号权限体系，多平台接入能力，开放能力4.多渠道ai能力切换，部分ai能力不稳定的情况下发现ai生成失败时自动切换备用渠道

项目包含移动端工作台、后端业务服务和独立AI分析服务三部分。前端基于uni-app+Vue3实现登录页和首页工作台，包含每日简报、今日关键任务、工作日程表、今日文件、AI洞察中心、历史摘要、群聊来源、通知和AI设置等页面模块。后端基于SpringBoot提供账号登录、JWT鉴权、首页查询、洞察分页、

构建一套基于微服务架构的游戏攻略管理平台，深度融合大模型AI能力，实现攻略的智能生成、智能问答、知识检索增强（RAG）及多模态交互。通过该项目积累企业级AI应用开发经验。

平台围绕「知识图谱+个性化推荐+3D可视化」三大核心，主要功能模块如下：知识图谱构建模块：基于Neo4j图数据库存储专业课程知识点（实体）与知识点间的前后置、依赖、并列关系（关系），支持课程结构的可视化录入与维护。3D知识图谱可视化模块：基于React+R3F（Three.js）实现3D知识图谱渲染

自主研发垂直领域情感AIAgent系统，基于ReAct+CoT混合推理，具备规划、记忆、工具调用能力，提供情感咨询、约会方案规划服务，支持多轮对话、持久记忆、RAG知识库、A2A多智能体协同。1.A2A多智能体协同架构：基于A2A通信拆分需求分析、检索、方案生成、文档输出多智能体，消息队列异步通信，

-零控件树方案：放弃传统UI自动化路线，采用截图+图像识别+模拟点击的纯视觉方案，完全不依赖控件树-DPI感知攻坚：发现并解决Windows高DPI缩放（150%）下PIL截图返回纯色、所有鼠标/键盘操作失效的根因——SetProcessDpiAwareness(2)必须在所有import之前调用，

本系统基于DeepSeek-R1离线模型，专注多格式文档的智能分析。核心功能包括：单文档一键摘要，快速提炼核心要点；多文档横向对比，自动识别内容差异与共同点，支持三份文件同步比较。适用于合同审查、版本核对等场景，帮助用户在海量文本中高效定位关键信息，提升文档处理效率。

医院信息化项目服务器资源配置清单系统，包含5个子系统：1.bom-platform（业务中台）：核心业务引擎，内置十余类医院信息化产品（基础设施、WiNEX、数据中心平台、医技系统等），根据医院门诊量、住院量自动计算所需服务器数量和配置，生成配置清单并导出Excel。2.bom-mcp（协议转换层）

本项目包含以下核心功能模块：文件上传模块，支持CSV格式数据的拖拽上传和文件选择两种方式；数据解析模块，自动识别数据类型（数值型、文本型、日期型），提取数据概览信息包括列数、行数和数值统计摘要；可视化渲染模块，基于ECharts引擎自动生成折线图和柱状图，支持多系列数据对比展示；交互控制模块，提供图

项目包含资料录入、资料切分、问题输入、关键词匹配、答案生成展示、来源片段展示和样例问题快速测试等模块。用户可以把FAQ、产品手册、售后规则等内容粘贴到资料库，输入问题后系统从资料片段中匹配最相关内容，并返回建议回答。正式版可升级为接入国内模型API的RAG问答系统，支持文档上传、日志记录、反馈标注、

功能模块：本系统主要包括以下模块——三维场景展示与交互模块、视频流接入与管理模块、异常行为检测模块、告警信息定位与可视化模块、二维视频与三维模型融合投影模块、历史告警查询与统计模块。主要功能描述：三维场景展示：基于Cesium引擎加载工地倾斜摄影模型或手工建模数据，支持旋转、缩放、测量、图层切换等基

1、功能模块：系统包括数据上传与预处理、神经网络3D重建、模型渲染与展示、模型编辑与导出、项目管理等模块。2、主要功能描述：用户上传工业零件图像或点云数据后，系统自动完成特征提取、网格生成、纹理映射，生成可在浏览器中交互查看的3D模型；支持导出通用格式用于后续加工或仿真。

1、功能模块：系统主要包含四大核心模块。一是屏幕视觉感知模块，基于OpenCV和PyTorch实现桌面元素检测与识别；二是任务规划模块，结合大语言模型（LLM）进行任务拆解与决策；三是自动化执行模块，模拟鼠标点击、键盘输入、窗口切换等人机交互操作；四是结果校验模块，对执行结果进行自动验证与异常反馈。