1.数据预处理数据清洗：识别并处理缺失值，但异常值不宜进行处理。2.特征提取与选择多维特征分析：从数据中提取能够描述医疗保险欺诈的特征。特征选择：使用方差阈值等方法选择对预测最有贡献的特征。3.模型构建与训练模型选择：基于项目需求和数据特性，选择合适的机器学习算法。模型训练：使用训练数据集对模型进行

项目具体功能模块：阶段提示模块、阶段总结模块、报告生成模块、单文件规则审核模块、批量文件规则审核模块项目的主要功能描述：阶段提示：通过AI分步引导上传案件所需材料（含房产证、身份证、证据照片等）；单文件多模态规则审核：对单个文件进行合规校验（如身份证主体一致性、有效期校验，异常情况以红字简洁提醒）；

1.基础模型问答，基于deepseek,qwen等开源模型进行部署，使用vllm进行模型推理2.模型历史问答，让模型可以记住之前的聊天内容，做到与用户的连续对话。3.文本向量化，讲用户上传的文件进行文字提取，然后将文字切片进行向量化。4.基于rag的模型精准问答。更具用户的输入检索相关向量内容，然后

1.分类结果完全可控大多数AI模型是黑盒，分错了只能干着急。本项目内置了“业务规则引擎”，允许您通过配置简单的关键词逻辑来直接干涉预测结果。例如：只要文本中出现“断水、断电”且包含“学校”，可以强制规则将其划分为“校园后勤”类，而无需重新训练模型。这种“AI模型+规则引擎”的双保险机制，确保了在生产

AI大模型核心是通用智能中枢，以海量数据预训练+微调为基础，具备语言、推理、多模态、工具调用等能力，可快速适配多场景。下面按核心能力、进阶能力、行业适配能力分层说明：一、核心基础能力（必选）1. 自然语言理解（NLU）：精准解析语义、情感、意图，支持实体识别、关键词提取、文本分类、歧义消除，适配客服

人类示范的模仿学习在机器人技术中表现出令人印象深刻的性能。然而，大多数成果专注于桌面操作，缺乏执行一般实用任务所需的移动性和灵巧性。在这项工作中，我们开发了一个模仿移动操作任务的系统，这些任务是双手的，并且需要全身控制。我们首先介绍MobileALOHA，这是一个低成本的全身远程操作系统，用于数据收

1.项目具体功能模块本项目分为七大核心功能模块：数据读取与疾病标签处理模块、ECG信号预处理模块、QRS波检测与心率分析模块、多维度特征提取模块、分层模型训练模块（大类+小类）、增量学习模块、心电信号检测与结果可视化模块。此外，还包含系统架构可视化、疾病分类体系可视化、训练结果可视化等辅助模块。2.

1、具体功能模块：┌─数据采集与预处理模块│├─多传感器数据同步采集│├─信号质量评估与筛选│├─噪声滤波与基线校正│└─数据分段与标准化│├─核心脉象识别引擎│├─脉率分析子系统（迟脉/数脉/常脉识别）│├─幅度分析子系统（虚脉/实脉/洪脉/细脉等）│├─波形分析子系统（滑脉/涩脉/弦脉/紧脉等）

1、图像微调后生成2、多模态模型通用检测3、AI模型多场景应用，图像生成，多模态模型通用检测，多模态模型微调，小模型预训练经验4、AI模型多场景应用，图像生成，多模态模型通用检测，多模态模型微调，小模型预训练经验

项目实现了完整的AlphaZero训练与推理流程，包括自我博弈数据生成、基于MCTS的策略改进、策略-价值联合网络训练以及模型评估对弈。支持多种棋类环境扩展（如井字棋、Connect4），结构清晰，模块解耦，便于替换网络结构或搜索策略，用于强化学习与博弈算法的研究与实验。