1、多智能体协作引擎—基于LangGraph构建Supervisor+4专家分层架构：知识检索专家（RAG+网络搜索）、报告生成专家（数据查询+方案撰写）、工况监测专家（设备故障/管线/安全诊断）、环境数据专家（天气/位置），Supervisor自动识别用户意图并路由至对应专家。2、RAG知识检索—

模块有图片匹配图片、文字匹配图片两个主要功能模块，还可以配置搜索路径。a、根据输入图片，在指定目录中查找相似图。b、根据输入中文文字，在指定目录中查找与描述相似图片。c、都是实时匹配检测，可以根据客户需求定制不同使用场景，匹配不同的支持系统d、是多模态应用系统

运动员端具有以下功能：（1）个人信息管理：包括编辑个人信息和加入俱乐部功能，允许用户更新和维护其个人资料，并提供加入体育俱乐部的功能。（2）动作识别与可视化分析：包括正向视角识别和侧向视角识别，分别从正面和侧面视角进行动作识别，帮助运动员全面了解自身动作表现。（3）训练数据智能化分析：包含分析训练数

1.X光片智能检测：上传PNG/JPG格式X光片，YOLOv11模型自动识别7个部位并判断正常/骨折，输出置信度2.可视化诊断报告：展示原始影像与AI标注结果，明确标注部位、诊断结论及置信度3.用户角色体系：支持用户、医生、管理员三种角色，管理员可查看统计数据和用户管理4.邮箱验证注册：通过邮箱验证

14个AI工具（简历优化、邮件助手、内容生成、图片生成、视频脚本、去背景、翻译、代码检查、SEO标题生成、提示词生成等）用户系统：设备ID识别，无需注册即可使用支付系统：对接Creem.io国际支付，支持信用卡付款会员系统：免费用户每天5次，Pro用户无限使用License密钥管理：付费后自动生成并

系统支持训练项目管理、故障模拟、驾驶操作考核、成绩评分、振动反馈、UI界面控制、AI智能问答、训练记录查询及数据统计分析等功能，同时支持多训练科目切换、题库管理及设备联动，实现完整的仿真培训业务流程。

系统主要功能为小麦病虫害分类识别检测及辅助分析，通过用户上传小麦叶片图片，自动识别其健康情况以及发生了何种病虫害，并给出相应的防治建议，同时保存历史记录以进行数据分析。

系统包含以下核心功能模块：1.古典建筑图像智能分类模块：基于ResNet50深度学习模型，支持对上传建筑图片进行风格识别与朝代分类，准确率达90%以上；2.三维建筑展示模块：采用Three.js实现古典建筑3D模型在线渲染与交互式浏览，支持旋转、缩放、多角度查看；3.建筑知识库模块：包含各朝代建筑风

小依是一个有虚拟形象的AI情感陪伴助手，具备三大核心能力：长期记忆（通过PostgreSQL+向量检索记住用户的喜好、经历和重要时刻，对话中能主动提起过去的事）、自适应性格（根据每次互动动态调整性格参数，从初识时的谨慎温柔到熟悉后的活泼亲密，千人千面）、多模型路由（智能选择最合适的LLM处理不同强度

该项目为地质遥感滑坡语义分割项目，主要目标是利用深度学习模型对遥感影像中的滑坡区域进行像素级识别。项目基于Python和PyTorch实现，包含LoveDA数据集预训练、Landslide4Sense数据集微调、多光谱遥感数据处理、mask掩膜解析、类别不平衡分析、训练集与验证集构建等工作。模型方面