人工智能

提供一个可视化的界面，方便用户通过拖拽组件或配置模板实现应用程序的快速开发。它的主要功能包括：设计界面、数据建模、业务逻辑设计、提供可视化的流程设计器、用户可以基于业务场景通过拖拽组件建立业务逻辑。模板配置、接口管理：提供对接外部系统的接口管理，用户可以配置应用的接口，进行数据的获取和交互。

项目功能模块：项目涵盖了全栈自动化部署引擎、神经渲染计算模块、智能目标感知模块及信创平台安全加固模块。主要功能描述：该项目实现了从底层算法到前端展示的完整全栈开发。核心功能依托3DGS算法打破了传统三维重建的渲染瓶颈，提供了极高画质的实时场景复现；同时利用YOLOv5框架为三维空间提供智能感知能力。

1.视觉蒸馏模块：对传统截取策略做出改进。2.知识扩充模块：针对短文本进行改进。3.视觉注意力模块：基于注意力的词编码器、视觉注意力句编码器。4.分类器：在模型的顶层。

支持PDF/Notion/印象笔记/飞书/图片/手写截图多源导入支持PDF/Notion/印象笔记/飞书/图片/手写截图多源导入智能分块+向量检索，精准覆盖你资料里的所有考点可指定：考试类型/题型比例/难度分布/重点专题/风格（全国卷/新高考/北京卷等）自动生成：选择题/填空/判断/计算/实验/问答

1.Chrome插件一键批量采集：主流招聘平台网页简历快速抓取2.智能解析与结构化提取：PDF/网页简历自动抽取教育、经验、技能等关键信息3.多维度AI匹配评分：语义相似+经验年限+技能吻合+风险评估，一键排序4.私有向量人才库：所有人才向量化长期沉淀，企业专属资产5.自然语言智能搜索：像聊天一样找

数据清洗与标准化1.异常数据清洗自动剔除重复记录、空白行、无效字符；修正金额符号错误（如“-500”vs“500支出”）；补全缺失字段（如根据上下文推断交易方向）。2.语义归一化将“wxzf”“微信支付”“WeChatPay”统一归类为“微信”；对交易对手进行实体归并（如“北京某某科技有限公司”vs

招投标领域智能问答，包括标书生成，标书AI审查，文章AI续写，文档摘编智能匹配，知识推荐相关文章以及知识点，资料搜索，案例查询，评审建议，知识对话等相关ai功能

1多格式数据兼容：支持Excel、CSV、JSON等主流格式的一键批量导入与结构化。2智能数据清洗：自动识别异常值、缺失值处理及数据类型标准化。3核心算法计算：内置数学模型，支持销售趋势预测、复购率分析、财务利润自动核算。4动态可视化：自动生成高美观度的销售漏斗图、环比增长分析图及热力分布图。

对变电站进行智能巡视，利用物联网协议接入变电站的传感器和视频摄像机实现实时监测；利用图像识别实现图像人工智能分析告警；利用系统设计逻辑实现智能运维管理和业务智能化管理。智能巡视实施监视环境感知告警分析智能运维

一键换肤：支持动态切换主题，轻松适配不同风格（如深色/浅色模式、企业定制色等），提升用户体验。优雅窗口特效：内置阴影、圆角、模糊背景等效果，让应用界面更具质感与层次感。流畅动画引擎：集成多种预置动画（如渐显、滑动、弹性效果等），让交互更生动。跨平台兼容：基于QML的强大跨平台能力，可无缝部署到桌面、

全区域打扫、指定区域打扫、自主回充、定时打扫----清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品清洁机器人产品

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激光定位提供厘米级定位精度与环境地图创建路径规划最短路径、全覆盖路径算法、自主回充运动控制通过控制调节，使机器人精准的按照规划路线运动，从而达到高效覆盖gps定位割草机器人的室外定位

数据闭环：自主构建并标注交通数据集，采用Mosaic等数据增强技术清洗噪声数据，有效解决了类别不均衡(ClassImbalance)难题。• 模型优化：基于YOLOv5框架集成DeepSort多目标跟踪算法，实现了车辆的精准识别与ID持续跟踪，大幅降低IDSwitch。• 全栈开发：使用PyQt开

针对个性化图像生成需求，搭建基于DiffusionModel的生成式AI系统，解决特定风格下的小样本图像生成难题，实现高质量的“文生图”与“图生图”功能。

这个应用是在huggingface构建的应用，主要是后端的代码功能实现后用gradio构建了一个简易的UI，用户可以上传照片在prompt部分可以让识别内容或画boundingbox等。

拍照后自动精准识别图片中的食材，根据相应的食材可以自动生成多个可以做饭的菜谱。用户选择好相应的菜谱后可以生成图片或分享给朋友。在项目的规划还将支持用户定制化菜谱的类型、风格等。

基于编译器技术开发的智能代码优化系统，集成前端解析、中间表示转换、数据流分析与后端代码生成能力。支持多语言源码解析、AST变换、SSA优化、寄存器分配等核心功能。可实现自动向量化、循环展开、死代码消除等编译优化，并提供可扩展的Pass框架，适用于DSL设计、性能分析工具开发及代码转译场景。

系统涵盖教师端与学生端：教师可创建作业、配置评分标准（包含细化评分细则/语言设置）、批量导入导出数据、查看评分明细与统计、处理学生申诉；学生可在线提交作业、查看评分与反馈。平台支持AI辅助评分字段与多语言评分表设计，提供权限控制、日志、数据库迁移脚本、生产部署配置及前后端分离的交付方案。

1.智能预测-LSTM-ARIMA混合模型，误差降低41.7%2.边缘计算-分层部署，响应速度提升300倍（延迟4.3秒）3.联邦学习-跨景区加密数据交互，保护隐私同时提升预测精度4.三维可视化-政策沙盘模拟，集成碳足迹评估5.多源数据融合-整合12类维度数据，突破政务数据壁垒