1个可实际运行的前后端分离Web系统，用Maven的"模块化单体+插件注册"思想，实现一条多源情报融合认知链路，一句话概括：把ELINT/RADAR/COMINT/SAT/BRIEF/OSINT等多源数据，在"领域知识（动态本体）+规则约束+大模型推理"三要素下融合成可解释的目标认知，并在地图态势工

系统规划包含六大模块：项目管理支持离线数据包导入、校验与本地存储；模型管理支持二维、三维GIM模型浏览、属性查询及编辑；蓝牙设备管理支持设备扫描、连接与状态监测；标签采集支持UHF连续盘点、去重和本地保存；辅助验收支持标签点亮定位、采集记录查询与信息核对；系统管理提供离线启动、数据持久化及异常提示，

一款智能图档柜后台管理与图档柜服务软件，，后台负责图纸资产扽管理以及存取交互，选择需要存取的物资后远程开门，柜门自动打开，并且对待取目标进行亮灯处理，。待取目标灯自动闪烁，提示用户。，另外也有柜体和柜层级指示灯。方便用户快捷存取，关门后自动对存取物品检查，实现高效处理

FlowingLightNotes是一个本地优先的知识库与文件协作系统，前端基于React+Vite，后端基于Node.js，数据持久化使用SQLite，上传文件保存在磁盘目录中。

这是一个基于TDesign小程序骨架改造的KTV酒水/饮料/果盘/小食点餐系统，面向局域网优先的门店部署场景，同时兼容后续迁移到云服务器。

前后端同仓部署、近乎免运维、成本极低；风险评分与每日示例报告由Cron定时预生成。商业模式为"免费体验→¥39/月会员"，免费版含基础筛选与每日1份示例报告。全站强制风险提示，示例数据均标注"不构成投资建议"，合规内建。作品填补了"低价股+新手+风险可控"细分工具的空白，降低踩雷概率与决策焦虑，以专

系统包含七个部分：1）事件接入与幂等：订阅MQTT文件级完成通知，以file_id去重，重复通知不重复建任务。2）场景模板：每个测序场景绑定一条链路定义（算法A/B/C/D与生信A/B/C的组合关系），新增场景只加模板，不改调度代码。3）任务队列：文件级任务与阶段级任务分队列管理，按优先级与资源水位

系统以消息驱动方式运行，包含六个模块：1）消息订阅与幂等：订阅MQTT上传事件（每10min一帧），按帧ID去重，重复通知不会重复建立任务。2）帧清单解析与任务编排：按平台类型解析该帧应包含的文件清单（4个或14个），逐个生成上传任务并进入队列。3）线程池并发上传：以文件为粒度并行，多文件同时传输；

订单7态状态机·逐节点轨迹（时间戳+经纬度+配送员+照片）·照片智能审核（熵/拉普拉斯方差/颜色熵四分类）·异常应急闭环（10分钟无进度自动退款补偿）·统筹调度（楼栋聚合+装箱+贪心路线+高德贴路）·三通道通知实时推送·一人多角色多密码（PBKDF2+HMAC+行级过滤+隐藏手机号）·虚拟余额流水·

1、多设备统一接入：USB插入自动识别设备型号并初始化，按型号与选配动态适配界面功能；Design/Production双实现架构，无硬件的电脑也能完整演示。2、实验流程引擎：前清洗→采样→平衡→监测→测量→后清洗全流程编排，6种工作模式，测样过程浓度/电压双轴实时曲线。3、数据采集与分析：实时解析