企业级的AI智能体编排与执行基础设施平台（AIAgentInfrastructurePlatform）。它采用高性能的微服务架构，旨在解决大规模智能体系统在生产环境中面临的复杂协作、长期记忆、成本控制及安全执行等核心挑战。平台不仅仅是一个聊天机器人后端，而是一个能够管理“数字员工团队”的操作系统，具

1.实时监控大屏：基于Vue3开发的可视化仪表盘，实时展示多台设备的运行状态及Mel频谱图。2.智能异常诊断：集成改进版AnoGAN深度学习模型，能自动识别轴承磨损、气蚀等微弱故障信号，无需人工干预。3.多级报警推送：支持根据故障置信度通过短信、邮件或钉钉自动推送分级报警信息。4.历史数据回溯：提供

赛事管理（赛事列表、人员分配、赛程管理、赛前检录、记录员录音管理）、俱乐部管理（俱乐部教练及学员管理、赛事报名）、后台管理（报名审核、报名单位管理、用户管理、公告管理、协会设置）、系统管理（协会管理、数据库管理、服务器管理、环境管理、邮箱管理）、个人Profile(角色切换、语言切换、协会切换)

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