Mahout

25名AI员工全场景在线，18个主流大模型智能路由——平台按任务特点自动分配最合适的模型，效果与成本兼顾。多模态创作一站完成：AI视频生成、3D模型生成、AI美图、智能配音、图文检索、视频剪辑，全部内置，无需在多个工具之间来回切换。

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

1.可将顶尖销售的话术批量导入系统，为AI回复提供标准、高效的话术内容支撑2.支持销售手动对客户进行标签分类、分层管理，灵活调整客户的分组与属性3.可针对指定客户群体、标签分组，精准推送消息内容，避免无效群发打扰4.自动检测聊天内容中的违规、敏感词汇，进行脱敏处理，规避企业微信使用风险5.客户发送链

摄像机放在斯诺克桌子正上方的灯中间，用一台小型工控机，一拖二进行ai识别球识别，识别球号，跟踪球体运动轨迹，碰撞球判定，进球判定，最后依照斯诺克的规则进行计分

本项目包含七大功能模块：1、任务执行引擎：LLM工具调用循环，集成16个工具（计算、时间、GitHub搜索、网页浏览、文档检索、文件读写等），Agent自主规划并执行任务2、知识库问答：RAG混合检索（LLM查询扩展+RRF排名融合），回答带来源引用，有效降低幻觉3、双记忆层：mem0语义记忆（向量

本项目是一套面向涉密场景的本地化RAG知识库及智能问答系统，主要包含以下功能模块：1）文档管理模块：支持对涉密文档（PDF、Word、扫描件等）的上传、解析、分块与向量化处理，实现知识的结构化入库。2）知识库检索模块：基于本地部署的向量数据库，结合BM25与向量相似度的混合检索策略，精准召回相关文档

在经典Unet网络架构基础上，创新性地将Mamba模块嵌入编码器部分。Mamba模块凭借其高效的长序列建模能力，能够更好地捕捉肝脏影像中的长距离依赖关系，从而提升模型对复杂病理特征的表征能力。此外，针对肝纤维化分期任务的特点，设计混合损失函数，将Dice系数和交叉熵损失相结合。Dice系数能够有效度

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已实现功能1.首页/仪表盘清新现代的UI设计，采用米白+原木色+墨绿色配色顶部导航栏：Logo、首页、户型解析、风格设计、预算测算、选材避坑、施工管理、AI顾问首屏大标题+核心功能卡片入口底部footer2.户型AI智能解析模块支持拖拽上传和点击上传户型图上传后展示预览图AI识别按钮，点击后显示加载

实时视觉采集：高速工业相机同步抓取印刷成品图像，适配各类卷材、单张印刷产线。AI缺陷智能识别：自动检测套印不准、色差、脏点、划痕、漏印、模切偏差等各类印刷瑕疵。缺陷分类标注：对缺陷自动归类、定位标记，同步记录缺陷位置、尺寸与严重等级。实时声光报警分拣：检出不良品即刻预警，联动剔除机构自动分拣次品。数

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

爆款选品监控—自动扫描潜力爆款，输出选品建议+老手判断爆款内容生成—短视频脚本、商品文案、营销素材AI自动生成Listing转化优化—标题/关键词/描述多语种本地化优化智能商品上架—批量生成上架模板图文美化—商品图片AI优化、排版美化、多尺寸适配AI视频生成—商品展示视频脚本及分镜方案店铺业绩诊断—

每个岗位员工可自己创建自己的AI员工：如排产AI员工、采购AI员工、跟单AI员工、办公助理AI，自主完成重复性、标准化业务工作，释放人力聚焦高价值经营决策。

系统包含公告字段标准化、地区行业预算关键词筛选、SQLite知识记录与重复公告拦截、可替换的Dify或大模型研判接口、JSON和Markdown报告生成，以及企业微信机器人消息构造。系统默认以演示模式运行，不向第三方发送数据，并配套自动测试。

功能介绍：支持多网站并发采集，具备智能反反爬机制（IP池轮换、Cookie管理、请求头随机化），支持断点续爬、数据去重清洗、实时存储至多种数据库，提供可视化监控面板、异常告警、定时任务调度等功能，可配置化爬取规则适应不同网站结构，支持海量数据高效处理与导出。

本系统围绕铁路作业“学、考、用、管”全链条，提供以下核心功能：1. 规章智能问答：用户输入自然语言问题（文字或语音），系统检索内部规章知识库（基于《铁路技术管理规程》等官方文件），通过检索增强生成与规则引擎，输出带规章出处、原文摘录、适用条件及操作提醒的结构化答案，确保可追溯、零幻觉。2. 作业风险

文档管理：支持Word、PDF、Excel等多种格式文档的上传、解析与存储向量知识库：自动将文档转换为向量嵌入，构建可检索的向量数据库智能问答：支持自然语言提问，基于RAG技术生成准确答案并标注引用来源知识库管理：提供知识库创建、编辑、删除与权限控制功能问答日志：记录所有问答历史，支持问题统计与答案

平台包含智能体市场、A2A协作引擎、创作者后台三大核心模块，支持智能体上传、标准化服务发布，可实现多智能体自动拆解任务、协同完成服务，还能提供全流程的协作状态追踪与交付管理。