系统采用微服务架构，由6大业务微服务+前端Web+数据库组成，核心功能模块包括：1.智能推荐模块——基于协同过滤和内容推荐算法，结合用户偏好画像，为用户个性化推荐景点，支持热门排序和附近发现。2.AI行程规划模块——调用DeepSeek大模型，根据目的地、天数、预算自动生成多日行程方案，含每日景点、

基于SpringCloud微服务架构的分布式预约服务平台，覆盖从用户预约到服务完成的全链路。用户端：浏览技师、按时间段查询可用性、预约下单、微信支付与退款；技师端：排班管理（30分钟粒度时间片）、订单处理与服务完成确认、业绩统计；门店端：门店管理、前台补单、技师排班初始化；管理后台：全局业务管控与

软件介绍CyberVerse是一个开源的实时数字人Agent框架。我做这个项目时，一直想解决一个很具体的问题：数字人不应该只停留在“生成一段视频”或“播放一个虚拟形象”的阶段。更有意思的是你打开一个界面，选择一个角色，给它配置声音、人设、记忆和模型，然后它真的可以开始和你说话，可以被打断，可以接着聊

1.智能识别：上传或选择果蔬图片，基于CNN模型自动分类28类果蔬，展示识别类别、置信度及TOP-N概率分布。2.营养信息：识别完成后自动匹配营养数据库，展示热量、蛋白质、碳水、维生素C、钾等核心营养素含量及健康功效说明。3.菜谱推荐：根据识别结果从菜谱库中推荐3道相关菜品，展示菜名、食材、制作流程

1：电商-私域用户下单管理团长端管理下单，代下单，分销，预售，积分，结算。内容管理。2：巡检-特定地点，通过无人机等只能设备或物联网设备，监控发现对应告警或故障信息。3：智慧工地-项目管理，人员管理，进度管理，考勤，大屏等等。

基于Vue3+ElementPlus构建的智慧灌区管理平台,以前端可视化为核心,集成多源数据展示与分析。主要模块包括:灌区概况(地理分布、土地利用、土壤与水系、主要作物、气候气象),环境中心(气象站、土壤墒情、水热盐参数、地下水位、虫情等实时监测),生长分析(生育期识别、生长预测、病害分析、产量评估

自主设计并实现的端到端时空跨模态深度学习模型,用于作物产量预测。输入多时相卫星6波段影像与无人机RGB影像,在单一网络内融合时序信息、卫星光谱与无人机空间分辨率,从头训练、直接回归产量,推理阶段仅需影像、作物无关。主任务为产量回归,辅以氮含量分类。包含数据预处理、预训练、训练与自测试的完整流程。

感知与采集（数字触手）：通过传感器、摄像头或埋点，将物理世界或业务行为转化为可存储的数据（如IoT采集温湿度、App记录用户点击）。·传输与互联（神经系统）：利用5G、Wi-Fi及API网关，打破数据孤岛，实现设备间、系统间的低延迟互通（如工业现场总线和微服务调用）。·存储与计算（躯体与心脏）：提供

感知与采集（数字触手）：通过传感器、摄像头或埋点，将物理世界或业务行为转化为可存储的数据（如IoT采集温湿度、App记录用户点击）。·传输与互联（神经系统）：利用5G、Wi-Fi及API网关，打破数据孤岛，实现设备间、系统间的低延迟互通（如工业现场总线和微服务调用）。·存储与计算（躯体与心脏）：提供

·感知与采集（数字触手）：通过传感器、摄像头或埋点，将物理世界或业务行为转化为可存储的数据（如IoT采集温湿度、App记录用户点击）。·传输与互联（神经系统）：利用5G、Wi-Fi及API网关，打破数据孤岛，实现设备间、系统间的低延迟互通（如工业现场总线和微服务调用）。·存储与计算（躯体与心脏）：提