Flask

1.储能仿真控制模块提供储能系统参数配置界面，用户可设置容量(kWh)、最大功率(kW)、效率、SOC上下限等参数。支持本地文件浏览和上传负荷数据(CSV格式)，执行实时仿真计算。采用异步任务机制，按月分段仿真以优化内存使用，支持任务进度实时反馈和中途取消。仿真结果自动上传数据库，包含时序数据和月度

1.可用于检查常见的6种PCB板缺陷，缺陷分别为：【缺失孔、老鼠咬痕、开路、短路、毛刺、铜渣】;2.支持图片、视频及摄像头进行PCB板缺陷检测，同时支持图片的批量检测；2.界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;3.支持图片或者视频的检测结果保存；

项目实现办公数据自动读取、清洗、分类汇总与导出，支持批量处理Excel/CSV文件。可自动生成统计图表和规范报表，完成数据比对、去重、关键词提取等功能，并提供灵活的任务调度与异常提醒机制，让办公流程更加高效便捷。

为中小企业开发基于Python+PyTorch的AI办公助手，实现文档自动分类、关键信息提取、数据清洗与整合、智能报表生成、流程审批自动化等功能，支持与企业现有系统无缝对接，大幅提升企业办公效率，降低人力成本。

本系统为基于Python开发的数据自动化采集与处理平台，主要用于实现多站点数据抓取、清洗、结构化存储与报表输出。系统包含数据采集模块、数据清洗模块、数据存储模块及定时任务调度模块。主要功能包括：1.支持多网页结构数据抓取与解析2.自动处理反爬机制（延时控制、请求模拟等）3.数据清洗与格式统一处理4.

1.文本真实性检测：基于BERT模型进行微调（Fine-tuning），通过提取深层语义特征识别AI生成文本，准确率达87.3%；2.图像伪造识别：融合ConvNeXt与SwinTransformer的多尺度特征，利用迁移学习实现对AI生成图片的精准检测；3.多模态特征融合：设计加权融合策略处理图文

该平台是一个集成了大语言模型（LLM）与深度学习算法的端到端分析系统。核心功能模块包括：多源数据融合与处理模块、基于知识图谱的上下文检索模块、基于大模型的未来事件生成与推理模块，以及轻量化态势概率预测模块。平台的主要功能是：自动化地从多模态数据中抽取关键事件，利用大模型和图技术进行深度关联分析与未来

项目实现了完整的AlphaZero训练与推理流程，包括自我博弈数据生成、基于MCTS的策略改进、策略-价值联合网络训练以及模型评估对弈。支持多种棋类环境扩展（如井字棋、Connect4），结构清晰，模块解耦，便于替换网络结构或搜索策略，用于强化学习与博弈算法的研究与实验。

软件核心功能介绍这是一个离线训练的推荐系统，根据用户历史行为与特征，生成TopK个个性化推荐商品，并通过接口返回给前端展示。功能模块：•数据与特征服务模块：汇总MySQL的订单表等及埋点统计点击数据；使用SparkSQL生成多维度特征表。•序列建模与RNN召回:把用户购买行为明细加工为时间序列；通过

DeepSearch是一个功能完善的自主AI研究平台，其核心功能模块包括：动态研究规划引擎：AI可根据用户问题，结合历史研究上下文，自主地、多轮地生成并迭代研究计划与搜索策略。异构数据源接入层：系统通过插件化的元搜索引擎，可同时并行调用通用搜索（如Tavily）、学术搜索（如GoogleSchola

1.公司管理、用户管理、用户角色管理：这三个模块负责管理和区分整个系统不同用户的信息，以及区分不同角色的权限2.零售客户管理、零售合同管理、在线签约、收集电量、偏差分析、账单推送、报价管理、信息推送：这八个模块的主要功能是服务售电公司的日常业务，方便进行日常业务的开展，包括将客户以及和客户的合同与系

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现

Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型，支持CPU和GPU，使用t

AI自动化办公助手集成了多种实用功能模块：智能表格处理模块：自动合并、去重、清洗Excel文件；AI报告生成模块：基于用户输入快速生成日报、周报、总结；自动下载与分类模块：支持批量下载网页资源并按类型分类保存；自动邮件与消息发送模块：支持批量发送邮件、微信通知；AI文案助手：调用OpenAI接口自动