异常自动分类：根据异常工单信息自动识别异常类型（图片不匹配、SKU错误、数量差异、配件缺失等），分发到对应的专业Agent处理。2.供应商自动沟通：Agent自动联系供应商，发送异常信息并跟进回复。3.智能判断决策：基于四步思考链（理解意图→判断确定度→检查条件→输出自检）对供应商回复做出判断，区分

1、自研的无监督学习的数学算法来完成异常发现任务。2、寻找某个数学量，并用历史数据计算该数学量的分布，新数值相对于历史分布的离群程度，就可以用来表征异常程度。3、工业情况复杂得多，经常并不能只用简单值就能发现所有异常了，还会用到变化快慢、离散程度等复杂的数学量。4、多维异常程度综合起来，最常用的方法

本平台包含四大核心功能模块：数字孪生仿真：通过前端技术构建设备3D模型，实时映射设备运行状态，支持3D视图切换与AI训练。AIGC知识库与智能建模：基于AI技术生成设备故障知识库，支持一键生成与优化AI诊断模型。故障诊断与预警：结合设备运行数据与AI算法，实现故障实时诊断与提前预警，支持多渠道告警推

打造“智慧住建”既是落实国家“互联网+政务服务”的迫切要求，又是“智慧城市”建设的重要内容，更是加快建设“数字中国”的具体举措，加快推进“智慧住建”建设是时代发展的必然。在此背景下，深圳市住房和建设局提出以“智慧住建”为主题，全面开展住建信息化建设，采用新技术（大数据、云计算、BIM、人工智能、5G

AI制图平台集文生图、图生图、草图精绘、风格迁移、智能抠图、超分放大、色彩校正、批量生成、模板套用、在线编辑、图层管理、历史回溯、API接口、SDK嵌入、团队协作、权限管理、商用版权、区块链确权、多端同步、离线缓存于一体，零门槛10秒产出海报、插画、产品图，持续更新模型，降本增效创意无限。

1.src目录-源代码和模型文件main.py:主程序入口，读取测试图像并输出预测结果train_model.py:模型训练脚本requirements.txt:项目依赖包列表rf_model.pkl:训练好的随机森林模型文件scaler.pkl:特征标准化器pca.pkl:PCA降维器2.doc目

软件核心功能介绍这是一个离线训练的推荐系统，根据用户历史行为与特征，生成TopK个个性化推荐商品，并通过接口返回给前端展示。功能模块：•数据与特征服务模块：汇总MySQL的订单表等及埋点统计点击数据；使用SparkSQL生成多维度特征表。•序列建模与RNN召回:把用户购买行为明细加工为时间序列；通过

1.项目具体功能模块（1）人脸识别与考勤模块：含人脸检测与跟踪（基于dlib，每10帧重检平衡性能）、人脸特征管理（导入图片提取特征并本地存储，支持覆盖同名人脸）、打卡考勤（识别注册人脸记录打卡，避免重复打卡，支持记录查询）子模块；（2）颜色检测模块：包含ROI区域控制（WASD移动、QE缩放）、颜

1.知识中心、概念配置、关系配置、多数据源抽取、图谱探索、知识图谱血缘可视化。2.知识融合，融合多源异构知识，通过策略优化提升知识的一致性、准确性和可用性；知识推理，利用逻辑推理技术挖掘知识间的潜在关联，增强系统的语义理解和智能决策能力。3.RAG知识智能问答，构建基于大语言模型（LLM）与知识图谱

登录注册：用户是系统操作者，该功能主要完成系统用户配置。智能分析（同步）：用户输入原始数据及分析诉求点击提交，同步调用大模型生成图表。智能分析（异步）：用户输入原始数据及分析诉求点击提交，采用自定义线程池方式执行任务。提高系统响应速度，优化用户体验。智能分析（MQ模式）：用户输入原始数据及分析诉求，