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本项目是一套面向期货/证券量化交易的规则化系统构建工具包，可作为AI助手（WorkBuddy、ClaudeCode、扣子等支持Skill规范的工具）的插件直接加载使用。核心功能模块：1、目标体检：输入年化收益与最大回撤目标，用「所需Calmar=年化÷回撤」这个单一判据判定目标是否可行（≤0.5宽松

项目分为数据获取、数据降噪清洗、Hadoop分布式存储、深度学习建模、可视化展示五大模块。借助Java、Python、Shell脚本完成校园数据处理，依靠Hadoop承载大容量数据集，搭配R语言开展统计分析，完成特征筛选与模型训练，直观呈现数据分析与模型预测结果。

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

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

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