本项目面向产房猪舍场景，提出一套增强型DeepLabv3+猪只前景–背景分割框架。模型以MobileNetV2为主干，并在训练与推理中实际启用三项核心组件：（i）五分支、按通道分组的split-attentionASPP，可自适应为每个通道选择最合适的感受野尺度；（ii）DANet头（PAM/CAM

系统分为数据上报、算法模块、离线计算、web后端和web前端数据上报模块:将客户数据上传到系统，是数据的来源，分为用户数据，产品数据，行为数据算法模块:根据客户行为记录，利用算法模型训练数据，生成客户喜欢的产品离线计算模块:定期处理和统计用户数据，更新迭代算法模型web前后端:给客户使用的配置界面，

1、基于Ollama+Flask架构，搭建轻量化Web聊天界面，支持Qwen3.5、Qwen2.5、Qwen-VL视觉多模型切换与图文解析。2、内置全套自动化脚本，支持一键启动、一键关停服务，可配置系统开机最小化自启动，自动规避Ollama多进程端口冲突问题。3、配套国内镜像安装指引、Ollama离

-设计并实现RAG记忆架构：基于pgvector构建向量记忆系统，使用DashScope的text-embedding-v4模型生成1024维向量，通过余弦相似度检索历史对话，为AI伴侣提供跨会话的持久化长期记忆能力-实现增量式会话压缩引擎：设计分层上下文管理策略，当未压缩消息超过token阈值时触

首先是基础架构，通过Flask等框架实现登录注册与用户管理，确保身份认证与权限控制；其次是数据感知，利用爬虫技术自动采集外部信息；进而进入核心智能阶段，涵盖模型训练以赋予Agent领域能力，以及通过提示工程或强化学习进行模型调优以提升执行精度；最后是结果呈现，借助可视化工具将Agent的分析结论转化

主要功能是对一个仿真场景进行不通维度的评估打分，通过提前创建的指标体系，每一个节点都配置自己对应的计算流程，叶子节点配置单项指标结果和对应的算子流程，非叶子节点需要配置权重的信息。配置成一个完整的指标体系，可以用次指标体系进行不通创建的同一个维度的评估计算。进行打分和评估报告的生成。

本项目的主要目标是通过人工智能技术创建具有与真实人类类似的外貌、声音和行为数字人形象，以帮助用户实现输入文本即可获取具有面部嘴型与姿态符合需求的授课需求的视频。同时，本产品还支持多个场景与多个人物模型的选择，以满足用户的不同需求。基础功能包括：1、通过人工智能技术创建具有与真实人类类似的外貌、声音和

项目提供两套独立可用的大模型公网暴露方案：1.Streamlit+OpenRouter：无需GPU，通过OpenRouter调用DeepSeek/Qwen3/Llama4等免费模型，一键部署到StreamlitCommunityCloud，生成公网聊天页面；2.ngrok+本地Ollama：有GPU

一站式AI模型部署与管理平台，提供Qwen、Deepseek、GLM、Gemma等主流大模型服务。简单易用、安全可靠、弹性扩展，助力企业快速构建AI应用。

山地慧眼以MobileNetV3为骨干网络，构建一个面向移动端部署的轻量级多任务学习模型。山地慧眼的三大并行任务头：轻量化多任务视觉感知之地形坡度、作物类型、地块边界创新点：引入“地形引导的通道注意力模块”，利用子网络初步预测地形特征，并生成通道注意力权重图At=σ(Conv(ReLU(Conv(F