产品定位：面向中大型企业的轻量化AI能力平台，支持文档智能解析（合同/报表）、客户服务对话、内部知识库问答等场景，提供API/SDK快速集成，可本地化部署保障数据安全，已适配零售、金融、医疗3大行业细分需求，单客户平均降本40%的AI开发成本。

该项目主要探索多维的Tensor在CPU上实现快速的矩阵运算等，功能实现涵盖了自定义内存配置器Allocator，createTensorOne，createTensorZero，createTensorRand，cat，normalize，selectSet，selectGet，toString，

软件功能,核心功能模块和介绍本项目将针对机器人设计为MWorks平台开发特定的工具箱和模型库。提供ROS的大部分功能。可以通过MWorks平台启动ROSMaster、创建ROS节点、发布ROS消息／服务、查看ROS话题数据、控制ROS机器人等,更重要的是可以结合MWorks平台强大的功能,实现机器人

练习C语言基础。文件的名字和https://pintia.cn/problem-sets/dashboard题目集中题目名称对应。期望提高自己的编程能力。入职IT。

1.处方与数据处理通过网关接口对接HIS系统实时接收静配处方数据对处方进行：药品类型归类药袋数量统计任务批次拆分与调度2.自动化设备协同贴标机根据处方数据自动生成并贴附药袋标签智能药柜按处方与配药规则自动发放溶液及药品分拣机对已配药品进行科室/护士站级别分拣物流系统自行轨道或护士推车配送至各科护士站

系统采用C#/.NET平台开发，分层架构包括：控制层：与PLC、机械臂、扫码器、贴标机等硬件实时通讯；调度层：基于事件驱动的多线程时序引擎，实现多设备并发协调；视觉AI层：基于深度学习的药品识别、贴标校验、容量识别；业务层：完成医嘱导入、药品匹配、用户权限与日志追溯；监控层：集成视频流、语音播报与报

角色：资深NLP工程师项目描述：1.实现Chatbot功能。2.实现基于相关Task的功能开发。3.实现对话意图转换功能。4.实现基于知识图谱的专业知识问答功能。项目职责：1.算法架构设计。2.开发主要算法模块。项目业绩：此算法机器人在集团多个金融部门成功推广使用。

1.src目录-源代码和模型文件main.py:主程序入口，读取测试图像并输出预测结果train_model.py:模型训练脚本requirements.txt:项目依赖包列表rf_model.pkl:训练好的随机森林模型文件scaler.pkl:特征标准化器pca.pkl:PCA降维器2.doc目

(1)在glint360k数据集(36w+id，1700w+图像)上采用Adaface损失函数训练Resnet101，提高识别低质量图像的能力；(2)在WLFW数据集上以256*256的输入训练RTMPose检测人脸的98点；(3)检测出人脸位置后，裁剪时向上下左右扩大10%的区域；(4)计算篮球场

候选Token生成：轻量模型快速生成推测序列，耗时仅为大模型的1/10；批量验证：大模型一次验证多个Token，减少大模型调用次数；回滚修正：保证最终生成结果与大模型原生输出完全一致，无质量损失；推理加速：整体生成速度比传统逐Token生成提升50%以上；成本控制：减少大模型的Token计算量，降低