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知识获取，知识存储，知识消费的一站式知识图谱平台。可以将结构型数据转化为非结构化数据，存入图谱，可以进行定时任务获取知识，增量存入。知识消费方通过接口对图谱数据进行查询。

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设计分阶段课程学习与⾃动切换策略，提升⻓周期训练稳定性并降低策略震荡⻛险。构建Sim2Real接⼝与并联映射能⼒，完成⼯作空间惩罚与动作低通滤波，为控制侧联调提供稳定输入。⽀持⻓周期训练、断点恢复与回归验证。打通模型管理与ONNX导出链路，为C++侧推理部署与跨平台集成提供标准模型接⼝。

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项目支持上传或整理PDF、音频等学习资料，并对资料内容进行文本提取、OCR/ASR识别、摘要生成、重点解释和课程材料归档。系统可以根据学习材料生成更易理解的总结内容，辅助用户进行复习、预习和知识点整理。项目部署在RaspberryPi服务器上，目前正在进行过小规模用户测试。

项目基于多模态深度学习架构构建，主要包含流量预处理、特征提取、模型训练与分类预测等模块。功能包括：1.网络流量数据解析与预处理2.数据包Payload语义特征提取3.流量统计特征建模4.多模态特征融合5.深度学习模型训练与推理6.分类结果评估与可视化分析项目使用PyTorch实现模型训练，支持GPU