高维特征提取模块：利用深度学习网络（如3D-CNN、Transformer等）对高光谱影像进行空间-光谱特征联合提取。小样本学习模块：针对标注数据少的问题，引入小样本学习策略，提升模型泛化能力。分类与评估模块：输出地物分类图，自动生成混淆矩阵、总体精度（OA）和Kappa系数等评估报告。

SphereAgentInstallationInstructionsThisprojectonlysupportsWindowssystems.SuggestusingWindowsversion10orhigher.ThisprojectadoptstheMITopensourceprotoco

核心功能包括：拍照识别餐食并复核食物与份量、条形码扫描、营养标签OCR、语音记录、食物搜索与手动输入；统一呈现热量、宏量营养素、饮水和餐食时间线；对已记录数据进行周期回顾；提供Nour对话助手和带参考来源的营养内容。AI结果先形成草稿，经用户确认后保存；AppleHealth同步为可选功能。应用支持

采用浏览器自动化方案，通过Playwright模拟真实网页操作，自动向多家AI网页端提交问题并采集回答结果。系统可从PostgreSQL读取待采集任务，也支持通过HTTPAPI接收任务；支持DeepSeek、豆包、通义千问、Yandex、腾讯元宝等AI平台，各平台拥有独立浏览器池，可按需启停。系统基

1、功能模块：文档加载模块（支持PDF/Word/Markdown/TXT）、句子级分块模块、向量化模块（离线TF-IDF与OpenAI兼容Embeddings双方案）、本地向量库与Top-K检索模块、答案生成模块（在线大模型生成/离线抽取式自动降级）、命令行工具（ingest/ask/chat/s

系统包含多个独立智能体模块：学情分析智能体负责采集学生学习数据，生成学情报告；答疑智能体针对知识点进行讲解、思路引导；习题生成智能体依据薄弱点推送个性化练习；作业批改智能体完成客观题自动判分与主观题点评；学习规划智能体制定阶段性学习方案。各智能体协同通信，统一对外提供服务，支持学生自主学习、教师辅助

江门金量化把实时行情看板与AI多周期分析合为一体。单窗口并行刷新14个跨市场品种；自动把周线至5分钟共7个周期的K线，与MA、MACD、RSI、KDJ、BOLL、斐波那契、背离等指标组织为上下文注入大模型，并支持Skill技能模板与AI主动调用工具按需取数，一句自然语言即可得到带点位与风控的专业解读

1，工业相机拍摄轮胎进料橡胶宽度，通过基于OpenCV的视觉算法进行测量，实时显示进料宽度。2，超出阈值宽度进料报警，并停止进料。3，进料宽度记录存入数据库，支持查看历史记录。

《数字熔炉·2048》是运行于Windows控制台的2048合成游戏,采用C+Python双层架构:C语言引擎负责棋盘、合并、随机与胜负判定,Python负责彩色界面与交互。支持WASD/方向键操作、H键AI最佳走法提示、Z键AI自动演示,实时显示分数、最高分、步数与最大方块,最高分自动存档,可无限

多模态分布式训练模块：负责Qwen3-VL-MoE模型的训练接入，支持视觉Encoder独立DP/CP并行配置，实现模型构建、并行策略配置、训练样例生成及保存恢复流程。同时改造视觉塔与DeepStack特征处理逻辑，修复CP分片下的视觉特征映射问题。实现视觉Encoder独立并行配置，支持多种CP路