项目描述：在“电力大模型研究与应用”项目中，我担任后端开发核心角色，负责构建并优化作业风险AI督查系统，实现了作业计划风险督查、体外循环督查及工作票督查的智能化功能。技术栈：Python（FastAPI）、MySQL、Nginx、Docker、Dify、Vana、Celery、Redis、Rabbitmq项目成果： 在作业风险AI督查—作业计划风险督查场景：单个作业计划评估完成只需要5s，违章识别准确率达到95%。体外循环督查：覆盖5大场景，督查效率提升80%，有效减少体外循环事件30%。工作票督查：自动督查准确率高达90%。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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