项目介绍本项目是一套基于多模型协同工作的病历评估系统，通过调用硅基流动平台API，利用四个专业分工的大语言模型，从不同维度对病历进行全面、深入的分析与评估。系统旨在为医疗行业提供高效、精准的病历质量把控工具，助力提升医疗文书的规范性、逻辑性与专业性，是医疗AI工作流中的关键方案。（main文件是sr

1.具体功能模块：包含数据集构建、模型训练、情绪检测、结果统计四大核心模块。2.主要功能描述：数据集构建模块生成包含7类情绪的标准化人脸情绪数据集，输出结构清晰、可直接用于模型训练的emotion_dataset文件；模型训练模块基于PaddlePaddle框架实现数据预处理、模型搭建与训练，支持R

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip

1.项目具体功能模块：本AI智能问答系统基于LangChain+RAG技术架构，核心包含五大功能模块，分别是文档数据处理模块（负责多格式文档的解析、清洗、分块与预处理，支撑知识库构建）、向量知识库模块（实现文本向量化编码、向量存储与高效检索，对接主流向量数据库）、检索增强模块（基于用户问题进行语义检

pocketpy是我开发的一个Python3.x解释器套件，使用C语言和Python语言编写，它没有第三方依赖可以完全以单文件编译执行。该项目主要用于游戏引擎、嵌入式系统、Android/iOS手机APP或网页中，为其添加动态执行Python脚本的能力。项目由多个模块组成，包括词法分析器、字节码编译

1.本振信号NCO模块，混频模块，31阶FIR滤波器模块2.解调，混频（将射频搬移回中频），再通过滤除不需要的频率成分。3.滤波器算法及抽头系数通过MATLAB进行算法验证.通过MATLAB脚本得到滤波器频响幅频特性。4.板级调试可通过嵌入式逻辑分析仪IP核实现，并可将波形数据保存以便导入MATLA

1、自研的无监督学习的数学算法来完成异常发现任务。2、寻找某个数学量，并用历史数据计算该数学量的分布，新数值相对于历史分布的离群程度，就可以用来表征异常程度。3、工业情况复杂得多，经常并不能只用简单值就能发现所有异常了，还会用到变化快慢、离散程度等复杂的数学量。4、多维异常程度综合起来，最常用的方法

为解决上述问题，我们提出DynamicSelf-VerifyDecoding（DSVD），一种面向实际部署的实时自校验生成框架，在不引入高昂外部验证成本的前提下显著提升模型输出质量。DSVD主要提供以下核心功能：实时生成质量自检在模型解码过程中，引入并行的自验证机制，对当前生成内容进行持续评估能够及

一、多源分布式全网数据采集模块支持三大灵活采集模式，覆盖互联网全域文本数据（新闻、论坛、博客、微博），突破各类反爬限制，实现精准、高效、稳定采集：1.领域关键词采集：用户输入领域关键词+时间范围，分布式实时爬虫全网采集对应领域数据（如「华为产品分析2014.03-2014.05」）；2.指定URL采

1.以“1+1+6+5”架构（1个大数据融合分析平台、1个数据中心、6个铁笼应用、5个业务系统）为核心，覆盖数据融合、权力监管、业务支撑全流程。2.全流程留痕：所有权力操作、数据修改、审批意见均生成电子记录，支持溯源追责智能化预警：基于大数据模型识别异常行为，分级推送预警信息至责任人、分管领导、纪检