将Yolov5模型训练的权重文件转换为TensorRT格式，使用TensorRTAPI进行多线程推理，使用DeepSort对检测结果进行编号，并进行过线检测。

项目包含三个核心模块：1.企业知识库RAG问答系统：支持制度文档、产品手册、客服FAQ等资料问答，回答带引用依据，便于人工核对；低置信场景不强答，可转人工处理。2.企业经营周报AIAgent：用户输入自然语言分析需求后，系统自动生成任务计划，读取经营数据，计算收入、毛利、订单、投诉率等指标，识别异常

服务优势:1、成熟、稳定的小程序目前已服务多个大型企业，稳定无故障2、快速交付，平均拥有10+年互联网研发经验的研发工程师全程跟进3、一整套完善的落地方案从进销存管理到数据对接4、灵活定制能力5、大型企业还可加入AI能力，实现企业定制化的客服与线上导购AI机器人

每个岗位员工可自己创建自己的AI员工：如排产AI员工、采购AI员工、跟单AI员工、办公助理AI，自主完成重复性、标准化业务工作，释放人力聚焦高价值经营决策。

人员定位系统UWB定位：基于超宽带技术的精准定位（定向基站1个即可定位，全向基站需3个）位置追踪：实时推送人员位置数据（pp数据）定位卡管理：绑定/解绑人员与定位卡历史轨迹：查询人员历史定位记录智能照明控制系统控制方式说明批量控制手动控制多盏灯（全开/半开/关闭）定时控制按时间自动开关灯朝夕控制根据

系统包含六大核心模块：1）智能推荐引擎：基于考生分数、位次、地域偏好、专业倾向等多维参数，通过协同过滤算法生成个性化院校推荐列表；2）院校数据库：支持按省份、批次、类别等多维度筛选查询3000+所高校详细信息；3)录取概率预测：基于历史数据建模，实时计算每所院校和专业的录取概率；4）志愿方案管理：支

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

基于深度学习的90类动物细粒度图像分类系统，具备完整的训练-评估-部署全流程能力：支持90种动物类别的高精度图像识别提供三代CNN架构（ResNet50/EfficientNetV2/ConvNeXt）的对照实验框架内置多种数据增强策略、损失函数、优化器的可配置切换完整的模型评估体系：混淆矩阵、Pe

完成可独立部署运行的工业管道腐蚀监测平台，支持多设备实时监测、3D监测点管理、历史数据查询、寿命预测和PDF报告导出；系统能够根据剩余壁厚、腐蚀速率和趋势变化自动评估风险等级，为管道检修和寿命管理提供数据化依据。

项目定位：用户一句话描述主题，AI自动从长视频中裁剪跑题/废话/停顿段落，输出主题相关短视频片段。全程本地处理，不上传云端。GitHub开源MIT，中英文README+PRD文档。1、功能模块：6步管线——Step1意图提取（NL→视频路径+主题+强度）、Step2Whisper转字幕、Step2.