SQLServer

主要对xx平台的视频质量评估项目进行需求拆解、数据处理、业务快速理解，最终给出评判一个视频质量高低的因素。从统计学角度和机器学习角度两方面进行分析和建模，给出了统计学结果和机器学习模型结果，并根据结果进行了效果验证和详细的数据分析，针对从数据模型表现上发现的一些异常点，给出了业务解释和业务指导，整体

1.本方案面向使用三坐标测量机（CMM）进行工业测量作业的技术人员，特别是在高精度、重复性操作场景中工作的一线测量员。传统测量流程需频繁使用鼠标键盘进行操作，效率低且容易出错。该语音助手系统通过自然语音交互替代传统输入方式，显著简化操作流程，解放双手，提高测量效率，并减少人为误操作的可能性，特别适用于复杂环境下的辅助操作和高频重复任务。 2.完全本地化运行：无需联网，适用于厂房、保密实验室等网络受限环境，保障数据安全。 高定制化指令系统：内置约60条基础指令，支持模糊语义识别与上下文理解，结合测量业务深度优化。 跨平台集成能力：通过 Python 调用 COM 接口与三坐标测量软件深度集成，可快速部署到现有工业系统。 大模型推理：加入大模型增强语音推理，提升智能化 人性化语音反馈机制：集成本地 TTS（语音合成）模块，增强交互感与用户体验，贴近手机语音助手的使用习惯。

该平台为某科学院委托本公司开发的人工智能训练平台。其中包括有模型训练、模型管理、模型运行等管理功能及整套工具链。支持单机多GPU，多机多GPU，多机多CPU的在线和持续训练方式；支持ensorflow、Caffe等机器学习作业的容器封装；可基于WEB图形拖拽方式建模；建模设计中提供csv文件。支持数据管理与可视化分析、在线集成开发环境、 远程虚拟桌面开发环境、拖拽式训练工作流开发、支持GPU MIG 分片训练、模型算法结构的可视化、平台资源实时监控看板、多项目组的用户管理。支持数据管理与可视化分析、在线集成开发环境、 远程虚拟桌面开发环境、拖拽式训练工作流开发、支持GPU MIG 分片训练、模型算法结构的可视化、平台资源实时监控看板、多项目组的用户管理。

城市监控AI模型是一个高度复杂且技术先进的系统，旨在提高城市安全和监管效率。这个项目通过集成多种机器学习技术和大数据分析，为公安部门提供实时监控和事件预警功能。以下是对这个项目的详细介绍： 项目名称：城市监控AI系统 项目概述： 目的：利用人工智能技术，增强城市监控系统的自动化和智能化水平，提升事件响应速度和准确性。 技术栈：采用深度学习、模式识别和图像处理技术，结合Python和TensorFlow等开发工具。 核心功能： 实时视频分析： 系统能够处理和分析来自城市各个角落的实时视频数据。 应用图像识别技术自动检测并标识异常行为或潜在风险事件。 行为识别与预警： 通过行为分析模块，系统可以识别各种特定行为模式，如聚众、异常行走路线等。 一旦检测到潜在威胁，系统会自动触发警报并通知相关部门。 数据分析与报告： 系统集成了高级数据分析工具，可对收集到的数据进行深入分析，生成安全报告。 支持数据可视化，帮助决策者快速理解情况并采取行动。 个人贡献： 负责主要的算法设计和优化，确保系统能够高效准确地处理大规模数据。 在系统集成和测试阶段发挥了关键作用，确保所有组件的无缝协作。

人工智能平台系统底层基于人工智能和大数据平台构建，在x86服务器之上提供数据的采集、存储、计算、算法模型和前端展现等功能。 人工智能平台和IoT提供人体识别、行为识别、倾倒行为分析等算法的建模和训练能力；人工智能平台 边缘平台则处理街道、小区大门等前端摄像头设备数据的实时接入和监管，并提供模型部署、规则设计等功能。基于平台，提供倾倒行为识别系统，并开放数据传输接口，用于倾倒行为信息等样本信息的导入和导出。

在线采集各硬件数据，进行分类存储，通过数据设置设置报警预警提示，并对设备进行智能健康诊断和生命周期预测，并对故障原因进行真能诊断分析。