1.内容制作：提供可视化、模板化、多格式兼容的内容创作工具，支持运营人员快速生成符合各场景需求的导向与服务信息内容2.节目编排：实现对各类信息内容的逻辑组织、时间轴编排与播放策略配置，形成可按需调度的“播放节目单”3.设备操作：对部署在各车站的显示屏、播放终端、传感器等硬件设备进行统一注册、监控、维

项目介绍本项目是一套基于多模型协同工作的病历评估系统，通过调用硅基流动平台API，利用四个专业分工的大语言模型，从不同维度对病历进行全面、深入的分析与评估。系统旨在为医疗行业提供高效、精准的病历质量把控工具，助力提升医疗文书的规范性、逻辑性与专业性，是医疗AI工作流中的关键方案。（main文件是sr

1.具体功能模块：包含数据集构建、模型训练、情绪检测、结果统计四大核心模块。2.主要功能描述：数据集构建模块生成包含7类情绪的标准化人脸情绪数据集，输出结构清晰、可直接用于模型训练的emotion_dataset文件；模型训练模块基于PaddlePaddle框架实现数据预处理、模型搭建与训练，支持R

1.具体功能模块：包含多模型智能对话、智能知识库系统、实时音频交互、视觉内容理解、智能文件处理五大核心能力，同时覆盖对话、知识库、历史记录、设置四大基础模块。2.主要功能描述：多模型智能对话支持云端（OpenAIGPT、AnthropicClaude）与本地（Ollama）多模型兼容，适配不同需求；

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip

系统核心围绕多模态大模型幻觉消除展开，含五大核心功能：一是模型加载与并行推理，加载LLaVA系列模型并通过8-bit量化优化显存，并行处理原始与噪声图像推理；二是视觉噪声生成，将上传图像预处理为张量后叠加高斯噪声，构建干扰样本；三是交互式Web界面，支持多格式图像上传、提示词输入、VCD参数调节，可

1、具体功能模块：真实数据接入；EMS功率AI分配；智能响应告警（可视化）；Cesium底图接入2、主要功能描述：EMS能够根据AGC\AVC对BMS进行调控；告警能够及时反馈到远端调控站；同时包含智能巡检、智能场况、监控视频流适配等等。注意：展示的图片中，模型和数据经过脱敏处理

系统支持基于自然语言描述自动生成高分辨率360度全景图像，具备完整的生成、优化与评估功能模块。主要包括文本解析与语义编码模块、扩散模型生成模块、几何一致性约束模块、边界连续性优化模块以及结果质量评估模块。平台支持多场景、多风格控制，可对生成结果进行精细化调节与参数配置，并提供可视化展示与对比分析功能

全模态AI助理，具有长期的精准记忆，能通过极短声音样本自定义专属音色，可以在VRCHAT进行角色控制1.记忆与进化2.自定义音色与朗读3.接入VRChat虚拟形象控制

1.项目具体功能模块：本AI智能问答系统基于LangChain+RAG技术架构，核心包含五大功能模块，分别是文档数据处理模块（负责多格式文档的解析、清洗、分块与预处理，支撑知识库构建）、向量知识库模块（实现文本向量化编码、向量存储与高效检索，对接主流向量数据库）、检索增强模块（基于用户问题进行语义检