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本项目是一个为AIAgent提供持久化记忆和代码理解能力的混合检索系统。主要包含以下功能模块：混合记忆检索模块：基于ChromaDB实现语义向量搜索，结合SQLite(FTS5)实现关键词与元数据精确匹配，为Agent提供精准的历史记忆检索能力。上下文智能压缩模块：集成Headroom引擎，能对JS

系统覆盖政策、企业、标书三域知识，支持8类业务问题的自然语言问答。核心功能包括：多路语义检索（BGEEmbedding+Milvus）、BM25关键词召回、RRF融合排序、BGEReranker精排、Qwen分层模型答题，以及自研ReActAgent多步推理。支持查询改写、意图路由、流式输出与引用溯

入住人脸信息统一采集绑定客人线下办理酒店入住登记时，系统同步采集人脸特征数据，将身份信息、入住订单与人脸数据关联存储，完成人脸权限授权，为全场景无感服务提供身份凭证。酒店全场景人脸无感通行服务依托边缘盒子内置深度学习人脸识别算法，对接酒店摄像头、智能门禁、电梯、客房门锁等硬件设备，已完成人脸授权的住

技术栈：Python、Streamlit、Pyvis、ONNXRuntime、DeepSeekAPI主要功能：藏药知识库、知识图谱可视化、AI问答，以及藏文OCR

用户注册/登录、Token鉴权、多钱包管理（增删查、种子派生）模拟区块链：创世块、转账、交易池、按地址挖矿、水龙头充值隐写通信：将UTF-8消息切分为比特块，通过构造「交易哈希后缀匹配」的转账序列编码；接收方用种子还原钱包并解密三种算法（A/B/C）对应utils_encrypt_tx、utils_

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易

1.主要使用c++/Qt/qml编写上位机显示控制软件；2.主要使用typescript/react/express.js/tailwindcss等编写web软件

（1）系统需求分析：通过调研与需求收集明确系统的功能边界与非功能目标。功能需求涵盖国产动漫数据采集与管理、个性化推荐、用户交互等模块；非功能需求重点关注系统的性能响应、数据可靠性、推荐准确度以及隐私安全保障。（2）系统架构与功能设计：采用前后端分离与模块化分层架构，提升系统可扩展性、可维护性和可移植