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系统面向多场景视频安防与运营管理，提供“数据采集-智能分析-告警处置-运营复盘”一体化能力。系统支持多品牌摄像头统一接入与设备状态监测，基于AI算法实现入侵、越界、车辆、人员聚集、烟火、未佩戴安全装备等事件的实时识别与分级告警。告警可通过平台弹窗、短信、邮件等多渠道触达，并联动工单派发、处置记录、超

项目包含微信小程序、管理后台、后端API、微信对接机器人、BOSS自动获客机器人，覆盖招聘专员管理、微信对接台账、对账、招聘地图、自动聊天获客等功能，是一个通过AI能力解决招聘成本高问题。

1.项目具体功能模块AI智能识别模块：通过内置摄像头与图像识别算法，自动识别投放垃圾的类别（可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾），并语音引导投放至对应桶口。用户交互与激励模块：支持扫码/刷卡登录，记录投放行为并生成环保积分，积分可兑换社区服务或商品。物联网监控模块：实时监测桶内垃圾容量、满溢状态

本系统基于Caffe深度学习框架，核心功能包括：1.图像预处理模块：通过OpenCV对输入图像进行归一化、降噪等处理，提升模型识别准确率；2.模型推理模块：使用C++实现高效推理，支持批量图片处理与实时摄像头视频流识别；3.结果输出模块：生成分类标签、置信度及可视化标注，支持导出报表；4.数据管理模

为解决上述问题，我们提出DynamicSelf-VerifyDecoding（DSVD），一种面向实际部署的实时自校验生成框架，在不引入高昂外部验证成本的前提下显著提升模型输出质量。DSVD主要提供以下核心功能：实时生成质量自检在模型解码过程中，引入并行的自验证机制，对当前生成内容进行持续评估能够及

系统创新引入DeepSeekAI大模型，以单位业务知识以及搜集的相关法律法规与常识为核心底层知识库，成功完成AI小助手的深度升级。升级后的助手不仅响应效率与解答准确率大幅提升，更融入地方特色内容，进一步强化了小助手的针对性与实用性。

该系统聚焦慢病防控健康管理场景，以调查问卷为核心交互形式，支持用户录入腰围、血压、血糖、尿酸、总胆固醇等健康指标，通过后台算法模型完成数据计算分析，精准评估用户高血压、糖尿病患病风险并划分风险等级；系统针对不同等级自动输出个性化、专业化的干预指导建议，助力用户早发现、早干预慢病发病危险因素，降低高血

功能模块：设备管理模块：通过ADB或其他方式连接和管理多台设备。应用安装模块：将指定的应用安装包安装到连接的设备上。应用启动模块：启动已安装的应用，并可进行简单的操作验证。应用卸载模块：卸载设备上的指定应用。测试报告模块：生成测试报告，记录每台设备的测试结果。主要功能描述：该脚本利用Appium和A

针对大厂硅晶片分类需要通过人工分类，效率低下，我们开发出了一款可以自动识别和分类硅原子的工具，同时对于一些难以分类的图像，我们会反馈给使用者并通过让用户标注，并进行自训练，使模型迭代，以实现在保障分类准确性的同时也保证了产品的健壮性。