人工智能

系统主要包括实验运行、模型训练、模型量化、模型评估、敏感度分析、混合精度分配、实验结果管理、实验报告生成和单张图片推理展示等功能。用户可以在网页端选择实验配置，运行MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR-10等实验，对比FP32、FP16、INT8和Mixed混合精度模型的准确率、模型大

项目包含5大核心功能模块：1.【用户认证与会员体系】微信一键登录、手机号绑定、付费会员等级管理、试用机制（新用户免费试用N次，到期后引导付费）2.【AI智能对话分析】集成DeepSeek大模型，支持SSE流式输出，实现自然语言对话式数据查询与分析，响应延迟低于1秒，支持多轮上下文记忆3.【数据采集与

该产品采用双核架构。主核运行裸机程序，负责双路传感器数据通信、多控制器级联通信、对外RS485数据通信、与通讯模块数据交互以及与副核数据通信；副核基于RT-Thread构建多任务系统，负责数据通信、UI显示、按键检测及姿态检测。双核之间通过UART交互。UI显示采用LVGL进行界面交互控制。

项目具体功能模块与功能描述：RBAC权限管理与动态路由模块：实现基于JWT的RBAC（基于角色的权限控制）机制。支持用户、角色与权限的关联管理。后端接口经过严格授权拦截，前端通过角色编码动态获取菜单列表，并展示对应的界面，确保了不同角色（业务员、财务、法务、管理员）的权限安全隔离。合同生命周期流转模

通过4台Mech-Eye3D工业相机，对预制梁焊接区域进行视觉检测，计算焊接点三维坐标，并通过TCP发送给PLC/机器人执行自动焊接。六大功能模块①相机管理（MechMindCamera.cs）封装Mech-EyeSDK，支持4台相机独立发现/连接/断开，拍摄深度图（TIFF）和2D灰度图（PNG）

本加速模块由三个核心功能模块组成：核心算法引擎（C语言实现）：负责图像灰度化的高性能计算。采用指针直接操作内存数据，应用标准灰度公式（Gray=0.299R+0.587G+0.114B），并对循环进行编译优化（-O3）。这是性能提升的核心。Python调用接口（ctypes封装）：提供与Python

ModelScene是一款ShopifyAI模特试穿与场景生成器。商家在Shopify后台选择商品，指定模特和场景，AI自动生成模特穿戴产品的实景效果图。核心功能：•AI模特试穿—上传平铺商品图，生成模特上身效果•多部位搭配—支持8个身体部位同时搭配（头部/面部/颈部/上装/手腕/下装/鞋/手提包）

智能体平台是一个人机协作平台包含了任务设计任务拆解任务管理任务分配任务评测任务验收数据集管理智能体注册以完成任务的整体闭环，每个环节都结合了ai赋能以及专家或者多人的散户作为兜底

系统包含三大核心模块：1.情感日历引擎(Researcher)-根据月相、经济周期、周末效应、季节主题自动确定每日故事主题和情感锚点；2.AI创作引擎(Writer)-调用DeepSeekAPI撰写完整公众号故事，支持多篇章生成，每篇1200-1800字；3.内容管理-自动保存为Markdown文件

AI伴学与智能体协同平台提供学生端、教师端和管理端三类入口。学生端支持AI伴学对话、个人学习仪表盘、月历计划、B站学习记录、知识库检索、学习路径任务和成长全览，并能沉淀个人学情记忆。教师端支持班级概况、学生管理、任务发布、提交批改、学习路径生成、班级学情洞察和大量学生选择器，帮助教师从班级整体状态进

（1）核心功能模块：平台采用模块化架构，核心包含五大功能模块：账号管理模块：负责用户身份认证与数据隔离，通过注册登录、JWT令牌校验机制保障用户数据安全，确保不同用户的项目资源相互独立、不可越权访问。AI生成控制台（AI魔法工坊）：集成文本生成、文生图、音乐合成功能。文本生成基于DeepSeek-V

整合企业规章制度、组织架构、办公流程、考勤/报销/采购规范、历史公告、培训资料、会议纪要、项目文档、技术手册等零散资料，统一构建企业专属知识库。员工可通过AI问答、智能检索快速查询制度、流程、办事方法，新员工实现自助入职培训。

平台以电机状态全流程管控为核心，构建了五大核心功能模块：业务首页模块：实现设备分布地图可视化，展示全国各地区公司、设备与传感器的在线/报警数据统计，提供日报警排名、日报警分析与未处理报警记录看板，支持全局数据一键概览与快速检索；在线监测模块：对电机关键测点数据（三轴加速度、速度、位移、温度、转速等）

面向多业务场景搭建通用大模型智能体平台，实现低代码快速落地，降低企业大模型应用门槛。Agent核心调度与记忆系统：基于FastAPI构建支持工具调用与联网检索的智能体后端；设计Redis短期记忆+SQL持久化对话历史混合记忆架构，解决了多轮复杂任务中的上下文遗忘问题。全链路流式交互体验：打通前端与后

1.首页综合看板：直观展示社区综合评分、设备总数、设备运行异常告警，并利用可视化卡片呈现设备实时在线比例、场景划分等核心指标。2.AI智能巡检记录：系统核心功能。展示由AI算法自动识别的异常巡检事件（如火情隐患、违停等），提供详细的发生时间、摄像头位置，并配备结构化的AI推理过程描述与多渠道智能巡检

多模态PDF文档解析引擎：使用PaddleOCR将PDF转换为Markdown，自动识别标题层级、清洗页眉页脚噪声，通过大模型API为文档图片自动生成语义描述，解决PDF图文混排导致的信息丢失问题。精细化分块与双路检索架构：设计基于章节层次与滑动窗口的句子级分块策略，采用“摘要初筛+全文精检”双路向

AI助手：智能问答，可根据分类选择模式和ai进行对话，例如根据产品找工厂，比价格等等知识库：完成文档上传、分类管理、检索查询功能，集中管理产品规格、价格、工厂资质等信息，根据角色区分管理各个文件的可操作情况质等信息系统设置：管理各个功能，包括接口，按钮，菜单的设置，字典表的设置，用户的设置等

、项目有哪些具体功能模块投料与解析模块（ingest）：监控Input目录，自动调用AI模型对文档进行语义分割、摘要生成、标签预测，产出结构化知识块（Chunk）。图谱与关系模块（build_graph）：构建知识块之间的网状关联（relations.jsonl），支持标签体系多层级索引。记忆演化模

面向端侧推理的大语言模型知识蒸馏实验项目。选型CogLang——一个面向用药安全领域的专用大模型作为教师模型，通过激活迁移和层剪枝技术将其核心能力压缩为学生小模型，目标是在药名识别和相互作用判断任务上保持90%以上准确率的同时将推理延迟降低至端侧可接受范围。技术路线包括：教师模型特定层的激活值提取与

AI编程工具协同系统，解决多AI工具并行使用时上下文断裂的痛点。核心机制：通过共享的HANDOFF.md文档作为中间层，将ClaudeCode的当前工作状态——包括已完成任务、进行中工作、未解决问题、文件变更列表——结构化导出；OpenAICodex启动时自动读取该文档恢复上下文，实现两个AI编程助