DockerCompose封装GPU推理环境，支持WindowsWSL2显卡直通，一键完成CUDA、模型依赖部署；基于PyTorch实现5款量化大模型串行批量推理，内置显存自动回收逻辑，；导入自定义Prompt集合自动生成全部模型回答，导出可编辑Excel打分表；标准化0/1/2人工打分、双层质检，

实现VR/MR等头戴低算力设备上实时高精度SLAM追踪算法，为上层SDK及APP提供技术基石。实现多Camera+IMU联合标定算法；高精度实时SLAM位姿估计，SLAMAPE精度可达10mm内基于光学动作捕捉系统位姿对齐与估计(MetaSony等客户认可)。

模块一：数据层统一数据接口，支持本地CSV/Excel和在线数据源（Tushare/YFinance）。内置模拟数据生成器用于策略快速原型。模块二：策略层策略插件化设计，内置均线交叉、动量突破、布林带回归三种策略。新增自定义策略仅需实现signal=strategy(df)函数接口。模块三：回测引擎

本系统是一个将“宏观导航路径”精细化转化为“微观高频轨迹数据”的全栈Web应用。系统通过科学运用多种空间地理与数学算法，将稀疏的路径规划点，生成为包含时间戳、速度、海拔和航向的标准工业级轨迹文件。其核心功能如下：1.宏观路径到微观轨迹的智能转化接收第三方路径规划API（如OSRM）返回的宏观路线步骤

1.首页驾驶舱-站点统计数据汇总包括实时功率热力图2.站点运行监控3.站点实时/历史运行数据统计4.视频监控5.告警中心-告警规则统一配置，告警分级，告警推送等6.数据分析-离散率分析、发电量分析、天气分析等7.设备管理-台账、维护等8.系统配置-用户中心、项目管理、采集通道管理、采集协议管理、定时

数据预处理模块 全量8个CSV文件合并→缺失值中位数填充（按类别分段）→Z-score标准化（fitontrain）→7:3分层划分；模型训练模块 PyTorch从零搭建CNN-1D和LSTM；两层评估模块第一层：Binary检测（异常vs正常）—Precision/Recall/F1；第二层：五分

本平台基于QEMU实现嵌入式设备的全面模拟，主要功能包括：支持ARM、RISC-V、X86等多种处理器架构的虚拟化运行，可模拟完整的板级硬件环境，包括CPU、内存、中断控制器、定时器、GPIO、UART、SPI、I2C、以太网等常见外设；提供快照保存与恢复功能，支持任意时刻的系统状态回退；内置指令级

平台围绕系统评价制作全流程，提供"项目工作流"驱动的十大模块：①文献检索策略生成（AI辅助生成PubMed/检索式）；②文献管理（Zotero/EndNoteXML导入、自动去重）；③纳入排除标准构建（CriteriaBuilder）；④标题摘要AI筛选（基于LLM对上万条题录批量判定纳入/排除）；

设计分阶段课程学习与⾃动切换策略，提升⻓周期训练稳定性并降低策略震荡⻛险。构建Sim2Real接⼝与并联映射能⼒，完成⼯作空间惩罚与动作低通滤波，为控制侧联调提供稳定输入。⽀持⻓周期训练、断点恢复与回归验证。打通模型管理与ONNX导出链路，为C++侧推理部署与跨平台集成提供标准模型接⼝。

一键成片：输入主题与素材，自动规划分镜、配音、字幕、合成，快速出片创作工作台：文生图、图生视频、文生视频、音频生成等，按需组合数字人微课：虚拟讲师+口播+字幕，适合培训、讲解类内容品牌定制：片头片尾、Logo、统一视觉风格，成片更专业多平台适配：竖屏/横屏、多时长、多场景，适配抖音、视频号、B站等