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在机器学习金融时间序列研究中，若只依赖于股价回归训练，模型容易吸收复权制度差异与短期交易噪声，使得事件信息含量与制度性尺度变化难以区分，导致回测失真；因为股价本身并不是时间序列，而是由事件驱动而导致的连锁反应。为了研究事件对股票市场的连锁反应的主要因素，以及什么方法更能捕获事件对股票市场的驱动能力，

Ozon商品证据采集通过浏览器桥接采集原商品页面保存标题、属性、图片、包装等客观资料支持失败重试、重新采集和替换选品1688供应商采集采集供应商商品、规格、价格和包装信息支持人工打开页面补采供应商缺失时只阻塞对应商品真实SKU锁定按颜色、尺寸、套装、数量锁定准确SKU唯一SKU可以直接锁定SKU歧义

带领团队基于Olist电商数据集（约9.5万条已交付订单）搭建端到端机器学习流程，预测订单延迟配送并分析其对客户满意度的影响。完成多表数据整合与特征工程，结合订单、客户、卖家、支付、评价及地理信息构建物流特征与卖家历史表现特征。设计基于时间顺序的滚动统计特征，避免数据泄漏，并使用时间划分方式完成训练

自主研发垂直领域情感AIAgent系统，基于ReAct+CoT混合推理，具备规划、记忆、工具调用能力，提供情感咨询、约会方案规划服务，支持多轮对话、持久记忆、RAG知识库、A2A多智能体协同。1.A2A多智能体协同架构：基于A2A通信拆分需求分析、检索、方案生成、文档输出多智能体，消息队列异步通信，

当前智能制造、机器视觉、无人机控制、通信信号处理、新能源监测、网络数据采集多领域数字化需求爆发，工业产线质检、交通车辆检测、光伏储能运维、飞行器飞控、高速通信信号优化、网络信息抓取等场景均亟需AI算法与软件配套解决方案。传统单一功能系统通用性差，企业常需多套工具分别处理图像识别、数据采集、设备控制任

面向端侧推理的大语言模型知识蒸馏实验项目。选型CogLang——一个面向用药安全领域的专用大模型作为教师模型，通过激活迁移和层剪枝技术将其核心能力压缩为学生小模型，目标是在药名识别和相互作用判断任务上保持90%以上准确率的同时将推理延迟降低至端侧可接受范围。技术路线包括：教师模型特定层的激活值提取与

项目概述：星巢是一套零外部依赖的AIAgent增强系统，将分布式认知架构封装为28个可独立运行的OpenCode安全/推理/编排插件。项目包含22,000行Python核心代码及配套TypeScript插件体系，196项自动化测试全部通过。核心功能模块：【安全层-5个插件】1.预执行安全校验—14条

城市大脑（CityBrainSystem）是一种利用大数据、人工智能（AI）、物联网（IoT）、云计算和数字孪生等前沿技术构建的综合性智能平台。它被形象地比喻为城市的"智慧大脑"和"中枢神经系统"，能够像人类大脑一样实时接收城市各项"体征"数据，进行思考、判断，并发出指令，驱动城市各系统高效联动。这

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最简单的计算器循环使用程序，可以计算五种例如加、减、乘、除、乘方等运算方式，但只有两个数，不能输入太多的数。仅限两个数字，总体使用感受位于中等偏下，有很多漏洞，还望各位提出改进建议。

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项目背景:本项目旨在构建一个高效、可扩展的电商实时数据湖仓，通过对海量电商业务数据的采集、清洗、转换和存储，为企业提供准确、全面的数据支持，助力业务决策与分析。项目职责与成果:•数仓建模:–ODS层:采用FlinkCDC搭建数据采集传输架构，支持MySQL、Kafka多源数据接入，将原始数据同步至P