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数据采集模块：基于R语言的rvest和RSelenium包，实现对Steam平台1000款热门游戏的列表信息（游戏名称、类型、价格、好评率等）及20000余条差评文本的爬取，能够自动处理年龄验证等反爬机制。数据清洗模块：对爬取的原始数据进行去重、空值处理、文本预处理（去除停用词、特殊符号、英文转小写

支持BOSS直聘、猎聘等招聘平台的自动化求职，可根据职位关键词、地区、薪资、经验等条件自动搜索和筛选岗位，并结合大模型分析岗位JD与个人简历的匹配度；同时支持自动生成并发送招呼语、读取招聘方未读消息、AI智能回复、聊天记录同步、简历发送、周期求职、岗位管理、简历优化和模拟面试等功能。

PaperScope是一个用于实时抓取、筛选、评分和导出学术论文的Python工具，支持本地Web界面和CLI。1.多来源抓取：arXiv、NeurIPS、ICML（OpenReview主源，PMLR回退）、JMLR、PubMed2.自动评分：按新近性、来源权重、创新性、可获取性、引用估计综合排序3

FreelanceDashboard是一个为自由职业者设计的轻量级个人管理工具，遵循“本地优先”理念，所有数据仅保存在浏览器中，无需注册或联网，开箱即用，充分保障隐私安全。核心功能涵盖收支管理与精力追踪两大板块。在“今日概览”中可查看本月收入、支出、净收入及月度目标进度，并配有近七日趋势图；在“项目

1flowbase是一个面向个人与企业的自托管AI网关：在协议转换、分发以及记录的详细聊天日志上，还内置应用后端与NativeReact前端区块，帮你把AI与业务数据结合起来。更重要的是，这一切都能通过MCP交给你的Agent来操作和管理。热门用户：给DeepseekV4,GLM5.2之类文本推理模

1.数据处理模块：支持Excel试验数据导入、异常值清洗、数据集划分，搭配RSM响应面法生成虚拟样本实现小样本数据增强；2.建模预测模块：搭建BP-ANN神经网络模型，可自定义隐藏层神经元数量，完成材料抗压强度等指标回归预测，输出R²精度评价指标；3.多目标优化模块：基于响应面模型开展配合比参数优化

二、功能介绍作品1：微信小程序"梦圃"本项目是一款独立开发的微信小程序，核心功能模块包括：1.习惯养成模块：支持自定义习惯目标、每日一键打卡、连续打卡天数统计、智能打卡提醒，形成正向反馈闭环；2.饮食记录模块：提供每日三餐录入、基础热量估算、饮食趋势周/月统计，辅助用户科学管理饮食结构；3.数据看板

InterNet提供了六大核心功能模块，涵盖远程管理、网络加速、通信协作和存储共享等多个维度：###1.网络加速与代理通过SOCKS5代理（端口1080）和HTTPCONNECT聚合代理（端口1081）实现多节点带宽聚合。管理员可以将多个Peer节点的上行带宽汇聚使用，采用轮询负载均衡策略，提高整体

（1）将author字段进行拆分，拆成两个字段，分别是国籍和作者名。（可将翻译作者去掉）（2）出版日期只保留年份。（3）将5星-1星五个字段的值进行标准化，归一到0-100区间，即求百分比，保留百分号前的数字，并仅取整数。（4）对grade字段的值取整，将取整后的值设置为一个新的类别型变量评分级别：

当前项目主要实现对于GBD数据库以及NHANES数据库两个临床一线的分析实现，帮助一线临床医生在没有工科编程基础与生物信息学基础上开展健康大数据分析，并且产出科研SCI。在当前基础上，本团队基于温州医科大学公共卫生平台已经开始项目内测，立志于产出更为方便一线临床医生的公共数据库流行病学平台。当前平台

1. 序列平稳性判断：通过统计方法检验原始案件数序列的平稳性，判断数据是否存在明显的趋势或波动变化。​2. 纯随机性检验：识别序列是否为纯随机序列（白噪声），判断数据中是否存在可被利用的规律，还是完全无规律的随机波动。​3. 差分序列分析：对原始序列进行一阶差分运算（y_t=x_t-x_{t-1}）

1. 影响因素识别：自动识别出对钻石克拉重量影响最大的关键变量（如颜色、切工），并给出明确的分层顺序。​2. 规则可视化：通过决策树结构，清晰展示钻石属性与克拉重量的关联规则，例如“颜色为D/E/F/G的钻石，克拉重量整体更低”，方便非技术人员快速理解。​3. 预测与分组：模型可根据钻石的颜色、切工

核心服务功能介绍：临床试验数据编程：基于CDISC标准（SDTM、ADaM）的数据集生成与验证。统计图表(TLFs)生成：高效、准确地根据统计分析计划(SAP)创建表、列表和图。SAS宏程序开发与优化：为重复性任务创建自动化、标准化的宏工具，提升效率与准确性。遗留项目接手与重构：接管并优化他人留下的

精通SAPABAP模块，掌握ABAP常规报表开发，OOALV表单开发，OLE的EXCEL导出、EXCEL的批导程序开发，表单smartforms打印，增强（badi,user-exit），RFC,webservice、Rest、po/pi接口的接收与调用熟练掌握bdc的和各种bapi的使用。实施过多

企业级的AI智能体编排与执行基础设施平台（AIAgentInfrastructurePlatform）。它采用高性能的微服务架构，旨在解决大规模智能体系统在生产环境中面临的复杂协作、长期记忆、成本控制及安全执行等核心挑战。平台不仅仅是一个聊天机器人后端，而是一个能够管理“数字员工团队”的操作系统，具

1.实时监控大屏：基于Vue3开发的可视化仪表盘，实时展示多台设备的运行状态及Mel频谱图。2.智能异常诊断：集成改进版AnoGAN深度学习模型，能自动识别轴承磨损、气蚀等微弱故障信号，无需人工干预。3.多级报警推送：支持根据故障置信度通过短信、邮件或钉钉自动推送分级报警信息。4.历史数据回溯：提供

日常习惯记录+提醒功能、抽卡祝福分享、情绪价值提供、会员解锁高级抽卡权限，可接入微信支付购买实体卡片功能；如有新需拓展功能可谈；包含普通日志管理、安全日志系统等初级运维相关功能

本项目是一个基于大语言模型（LLM）的智能Agent系统，旨在提升AI在长期记忆、复杂任务处理与实际执行方面的能力。系统并非将LLM作为单纯的问答工具，而是在其之上构建完整的Agent引擎，使AI能够理解用户意图、拆解任务、执行操作，并在多轮交互中保持上下文连续性。系统核心由Generator执行器

功能介绍（ProjectFunctions）?核心功能1：单变量回归建模构建SimpleLinearRegression模型同时比较：原始变量模型（y）对数变换模型（ln(y)）评估不同建模方式对解释能力的影响?核心功能2：统计推断与模型评估假设检验（t-test，α=0.05）计算并对比：回归系数

提华西医院某博士做科研课题，处理数万条csv文件数据，主要需求如下： 1、检查所有数据是否有不正常值；-离群值 2、诊断里面共病提出来：包括但不限于支气管扩张，肺癌，低蛋白、肺炎（肺部感染）等 3、所有数据缺失比例 4、缺失值多重插补（R语言mice包）根据数据类型选择mice包里面不同函数 5、多重插补中 6、验证插补合理性 7、进行lasso交叉验证建模 8、绘制log(lambda)路径图 9、绘制交叉验证误差图