这个项目主要实现了如下功能模块：1.推特信息监控：利用推特api和websocket实现推流2.AI信息分析：将推文解析为交易信号3.信号聚合与推送：聚合高信息量消息并推送至tg4.胜率回测系统：定期读取交易所价格并回测5.前端展示；将交易成绩可是海

Chain-of-Experts是一个面向复杂运筹优化/自动建模任务的多智能体协作框架，通过“专家分工+链式推理”把自然语言需求自动转化为可求解的数学规划模型。系统包含问题理解、关键要素抽取、建模假设生成、约束与目标构造、可行性校验与模型修复等专家模块，并在迭代讨论中交叉审核，显著降低漏约束、错建模

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根据历史交易数据以及市场信息捕捉实现模型训练，根据训练后的模型做回测练习，最后开始预测涨跌，并实现大规模量化交易，可实现未来5个交易日的股票价格预测，是股票爱好者的利器。

1、通过高清摄像机的监测，运用深度学习算法的目标检测技术，实现学员人脸识别、安全帽佩戴识别、绝缘手套佩戴识别、绝缘鞋(靴)穿戴识别、工作服穿戴识别、危险区域进入检测、人员倒地检测和工作区域抽烟检测功能。2、通过工业摄像机的监测，运用深度学习和工业测量等方法，实现导线识别、水平度、垂直度、线间距、漏铜

支持消费、理财、签约等多渠道积分自动累积，实时更新积分余额，提供明细查询、到期提醒及历史流水导出功能，满足用户积分可视化管理需求。按专属权益与兑换折扣，营销活动快速上线，生成多维度数据报表助力运营决策优化。

经过初次学习，提交的作业实现的只有几个经典功能-蜂鸣器(开/关)；摄像头capture(多次摄像、图片显示时可以点击上下切换)；相册(左右点击切换以及删除图片)；小试微game二个(仅仅基于字库和一些判断逻辑猜数字等)；音乐播放(可随机播放-顺序播放上下一首-滑动调整音量)，显示时间等。学习到同学做

项目核心功能模块本系统包含四大核心功能模块：1.智能舌象采集与预处理模块自动舌体分割功能：基于YOLOv8/v11深度学习模型，自动识别并分割舌体区域，去除背景干扰图像标准化处理：统一图像尺寸（224×224）和色彩归一化，确保后续分析的准确性多样化数据增强：支持随机旋转、颜色抖动、MixUp/Cu

我全面负责了该项目的技术选型、架构搭建与核心优化。不仅利用Dify平台实现了快速原型验证，更重要的是，通过引入Embedding与Rerank组合策略，攻克了私有知识检索精准度的技术难点，确保了智能体回答的专业性和可靠性。

实现一个高质量、无监督的图像风格迁移系统。也就是不需要“内容图A”和“风格图B”一一对应的成对数据来训练模型，而是让模型能够从任意一组内容图像和风格图像中，学习到如何将内容图的结构与风格图的纹理、色彩进行分离和重组。