该项目基于SPICE解析器提供的AST，对SPICE网表进行编译，编译目标是符号运算方程组。该编译器的目标输入为SPICE网表，经过AST展平，原始方程生成，拓扑分析，拓扑方程生成，代数环破除，方程依赖拓扑排序，方程组输出，符号方程运行时编译等模块，最终的目标输出为可离散求解的符号运算方程组或运行时

设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他（配置、常量、工具等）模块。数据模块：用于处理序列标注数据的Dataset类和各种数据处理与预处理、数据统计与元数据生成、数据集划分等函数。模型模块：定义了Query意图识别模型LSTMModel，是一种基于LSTM实现的Query语句意图识别模型。

1.系列剧本管理：多集剧本+角色库+场景库，支持集数导航与版本切换；2.剧本编辑器：分镜、对白、旁白、镜头提示词一站式编辑，支持协作批注；3.多平台AI视频生成：无缝对接国内主流视频生成API（可灵/即梦/混元/Vidu/Seedance等），同一剧本可生成多风格视频素材；4.画布流编排：拖拽式视频

系统集成多轮对话、任务规划、工具调用、短期记忆和长期记忆等功能。支持Planner与Executor任务执行流程，可根据用户问题自动判断是否调用计算器、日期时间等外部工具。使用SQLite保存短期聊天记录，使用SentenceTransformers和FAISS实现长期记忆的向量化存储与检索，并支持

搭建可复现的数据处理流程，整合YahooFinance、CoinMarketCap与DefiLlama的500天市场、情绪和链上数据。完成数据清洗与特征工程，构造收益率、移动平均、波动率等特征，用于周度涨跌趋势预测。基于时间顺序划分训练/测试集，训练逻辑回归与随机森林模型，并输出混淆矩阵、概率分布和

1.查看任务列表：以编号列表形式清晰展示所有待办事项，支持查看任务序号、内容及完成状态。2.添加新任务：支持用户输入任务描述并添加到列表末尾，新任务默认状态为“未完成”。3.标记任务完成：用户可通过任务编号，将指定任务标记为“已完成”，并实时更新列表。4.删除任务：用户可通过任务编号，从列表中移除指

Topo-GS是一套面向大规模场景三维重建与新视角合成的3DGaussianSplatting系统。项目基于八叉树锚点式高斯表示，将大规模场景组织为具有层级关系的空间结构，以提升复杂场景的几何建模与渲染能力。主要包含以下功能模块：①数据预处理模块，支持COLMAP相机数据解析、单目深度先验生成、深度

系统包含运行总览、项目管理、任务状态流转、能力注册、审批队列、事件审计、告警观测、外部集成状态和LLM路由摘要等模块。控制台可按Project→Task→Capability→Event→State追踪执行证据，展示优先级、状态、关联项目、输入输出Schema、权限策略、配额和调用事件；敏感字段仅显

场景包含UR5e机械臂与夹爪、传送带、抓取区、物料生成、目标位置、动态障碍和控制对象；支持ROS2消息通信、关节状态与控制数据交互、场景对象发布以及MoveIt相关消息资源，可用于机械臂抓取流程和自动化场景联调。

系统支持多书管理、章节编辑、角色与世界观管理、时间线和伏笔追踪、混合知识检索、AI改写扩写缩写、自动大纲生成、长篇批次生成与人工审批，并可导出Markdown、TXT和Word文档。演示数据仅用于展示产品能力。