一、面向对象与问题解决 本方案面向国内高校国际学生事务管理人员，尤其是负责舆情监测和跨文化事务处理的职能人员。近年来，国际学生在中国高校中的占比持续上升，其多元文化背景、语言障碍和信息获取偏差导致网络舆情事件频发，若处理不当，极易引发舆论危机甚至国际政治风险。 本系统通过融合文本、图像等多模态数据，建立实时、精准的国际学生舆情监测与预警机制，有效帮助高校在第一时间识别敏感情绪和风险话题，提升管理响应效率，维护校园和谐稳定，助力高校国际化办学的稳健发展。 二、市场对比优势（50%） 与市场上传统舆情监测系统（以文本情感分析为主）相比，本方案具备以下显著优势： 1、多模态输入支持：不仅处理文本，还融合图像、视频等模态，全面感知社交媒体上国际学生的真实情绪和观点表达。 2、先进模型架构：集成了CMA（跨模态注意力模型）和CRA（上下文融合模型），相较GLFN、MGNNS等已有方法，情感识别精度提升近6%，具备更强的特征表达与融合能力。 3、深度定制化：系统针对高校场景量身定制，包括关键词自动预警、学生群体画像分析、热点事件聚类和趋势总结等，适配

1. 本方案面向谁，解决了什么问题 面向对象： 企业/机构管理员：如保险公司、教育机构等，负责题库管理、考试安排及数据分析。 终端用户：如员工、学员等，需要通过移动端参加考试、学习资料或提交反馈。 解决的问题： 管理效率低：传统题库管理依赖手工操作，本方案通过分类标签、批量导入等功能，提升题目和题库的管理效率。 考试流程繁琐：支持随机组卷、自动评分，简化考试发布和审阅流程，减少人工干预。 数据统计不足：提供多维统计（如正确率、难易度分布），帮助管理员优化题库和考试设计。 移动端体验差：移动端集成通知、答题、反馈功能，满足用户随时学习和考试的需求。 2. 相比于市场常规方案，本方案的特点 核心优势： 灵活的多级标签体系：支持部门/险种分类和细化标签（如“车险核保”），便于题目精准分类和检索，优于常规单级分类。 智能组卷与审阅机制： 随机抽题：按难易比例、题型比例自动组卷，确保试卷科学性。 审阅流程：支持人工审阅增减题目，平衡自动化和可控性。 深度数据分析： 题目正确率统计、题库类型分布等图表化展示，直接指导题库优化。 资料统计功能帮助管理员快速发现资源缺口。 全流程闭环反馈： 用户可通

1.主要面向的是婴儿类产品需求的客户，通过朋友与朋友之间相互介绍进行裂变的方式获客； 2.相较于市场同类产品，本产品优势在于针对特定客户除了提供优质产品之外还提供更专业的育儿咨询； 3.主要包括：产品的下单、支付、物流跟踪；育儿知识问答；

本项目部署大型智慧水务营收系统集群，帮助水司解决系统运维问题。专业提供运维部署解决方案，拥有近十年的devops经验。擅长K8S，jenkins,docker,监控运维等技能，参与主导部署运维过多个大型项目。且本人还具有系统规划与管理师证书及计算机等级考试网络4级证书。

专注物联网（IoT）系统开发与垂直行业智能化升级，致力于让设备互联创造真实商业价值。团队深耕工业传感、边缘计算与云平台架构，自主研发的IOT平台[已服务[智能工厂/智慧农业/能源管理等多个领域客户，实现设备数据采集效率提升90%、运维成本降低35%的行业突破。

专注物联网智慧城市与水务水利数字化升级，致力于用“硬科技+数据智能”守护城市水脉。自主研发的水力模型算法与分布式物联网感知终端，洪涝灾害实时预警（响应速度提升70%）、河湖生态智能巡检等场景，智慧城市感知设备的数字孪生与融合

该控制器实现标准机柜内部的温湿度及漏水情况进行实时检测，提供WebServer网页服务，可以实现告警信息远程展示和远程设备控制等功能。告警信息包括电压过压、过流，温度过高、过低，湿度过高、过低，漏水、烟雾等，控制设备包括现场三色指示灯和通风设备等的控制。

专注于低空经济场景的无人机应用开发与技术服务，致力于将无人机技术与行业痛点深度结合，提供智能化、合规化、可落地的低空作业解决方案。 ✅ 行业定制开发 无人机巡检（电力/光伏/风电设备智能诊断） 公路道路（自动规划航线+AI缺陷识） 应急救援（三维建模+应急通信中继） 智慧物流（禁飞区规避算法+空域协调系统） 公安消防（自动接警+事故监察） ✅ 数据增值服务 多源遥感数据融合分析 AI缺陷识别模型训练 低空数字孪生平台搭建 ✅ 空域安全管家 无人机反制系统集成 电子围栏动态部署 飞行合规性审计

线上投保流程智能化能力建设（Situation & Task）：为应对车险综改、线下投保成本高与用户体验的问题，设计并推动“客户全生命周期链路+属地体验定制”的线上车险解决方案 关键行动与成果（Action & Result）： 1）构建线上车险三期产品，覆盖一键预约、续保、加购等关键节点，提升客户全流程活跃率和黏性，自助占比突破10%，加购转化率达23% 2）联合42家分公司共创本地化路径，结合定价、流程与品牌内容设计差异化体验，提升属地经营适配性与线上渗透率

1. 本项目面向诗词爱好者，用在线诗词问答题的形式提供学习平台。检测挑战者的诗词掌握程度，每一轮答题完成后，计算出成满，并给出成满在所有选手中排名的位置。 挑战答题的结果进行分享。 2. 古诗词的题目采用选择提的形式，有四个选项。并可以查看自己在系统里的诗词水平。 2. 项目采用 php、Mysql、html5，支持pc + h5双端

该项目使用微信小程序为平台，实现用户通过AI大模型进行Logo生成、照片美化，每次使用AI相应减少使用次数，用户可以通过微信支付来购买使用次数。用户上传照片，服务器通过调用本地部署的stable diffusion的API，运行服务器本地AI大模型，对照片进行多种风格的美化。

该项目使用微信小程序为平台，实现用户通过AI大模型进行Logo生成、照片美化，每次使用AI相应减少使用次数，用户可以通过微信支付来购买使用次数。用户输入Logo设计的关键词，服务器通过调用本地部署的stable diffusion的API，运行服务器本地AI大模型，实现Logo生成。

本方案面向有声内容制作，通过SMML标注，完成： 通过自研的文本编辑工具，按行给文本进行标注。 1、给角色指定TTS主播。 2、TTS声音设置。 3、给对白、独白标注归属的角色。 4、设置播讲情绪，播讲声音特性。 5、设置背景音乐，环境音，专场音，氛围音。

本方案适用于银行预期信用损失模型重检，用来监测银行模型的稳定性和准确性。包含风险分组特征一致性检验、T检验、KS检验、前瞻性调整方程检验，PD回溯检验。目前市场上大多用手工excel模式进行工作，本项目将手工工作迁徙到web应用，用户输入文件自动分析结果。

把各类数据用自定义脚本转换为需要的数据或展示数据。 可以想到的应用场景：发行包里行情数据展示为K线图，文本转换为表格，图像处理... 23年时间闲下来得到这个简单想法，动手写了个简单的框架，怎么想就怎么写，完全没有修饰。希望能对大家有点用。

项目里需要记录日志，参照多个日志库，综合后有了这个c语言的日志库 1。能在多线程下安全输出日志； 2。高性能输出日志，每秒输出大约在20W条到100W条之间； 3。简单易用，查询格式字符后，可以快速应用。

一、员工端：差旅申请与费用报销​ ​智能差旅申请模块​ ​多段行程表单​：支持员工一次性提交多城市差旅申请，动态生成表单字段（如交通方式、住宿标准），通过拖拽式布局适配不同企业规则 。 ​移动端适配​：基于React/Vue框架实现响应式布局，支持扫码上传发票、语音填写备注等便捷操作，结合LBS定位自动关联差标规则。 ​实时进度追踪​：采用WebSocket实现审批流状态实时刷新，通过进度条+时间轴可视化展示流程节点。 ​发票管理模块​ ​多源发票上传​：集成OCR识别组件（如Tesseract.js），支持拍照、扫码枪、微信卡包等多种方式上传发票，自动解析发票代码、金额、税号等字段 。 ​查重验真弹窗​：调用后端税务接口后，前端以模态框形式展示核验结果，对重复发票、假票进行高亮标注，并拦截提交。 ​电子发票归档​：采用IndexedDB本地缓存已上传发票，支持PDF预览与下载，同步对接招行云存储实现云端备份。 二、审批端：流程配置与智能决策​ ​可视化审批流设计器​ ​拖拽式流程图​：基于AntV G6或GoJS构建流程引擎，允许财务人员通过拖拽节点配置多级审批、会签/或签规则，支持

一个基于python和mysql的通用性的银行系统模型，可根据需求进行用户的开户，存款，取款，转账，查询，锁定，修改密码与解锁功能，所有数据均由Mysql管理，确保信息安全，具有较高的通用性及延展性，便于移植及拓展，适用于多种情景，且可随需求做出相应的更改

• 公司业务简介 ：一心堂是一家药品零售企业 ，业务涵盖O2O 、B2C线上电商及线下门店 ，核心数字化平台包括面向消费者的“一 心到家小程序 ”和面向员工的“心云运营平台 ”及“一心助手APP “ • 工作职责： 1 、负责心云运营平台WEB端营销活动模块 ，开发购物有礼 、注册有礼 、大转盘等功能 ，支持活动创建 、规则配置 、数据权限、流程设计、状态机流程及活动规则命中、下发等 2 、主导一心到家小程序端营销活动模块 ，实现用户行为监听（如下单触发购物有礼）及主动参与活动（如领券 、抽奖） ，提升用 户互动体验与活动转化率 3 、优化系统性能 ，解决高并发下的接口响应缓慢 、大数据更新延迟等问题 ，确保线上服务稳定运行 ，提升用户体验与运营效率。

已形成产品，可于英伟达与tpu部署。通过改进轻量化模型形成高精人体骨架识别与行为识别融合模型，对于施工人员的安全检测与低照度有限空间施工现场人员检测有显著作用。本算法已形成相关论文，且支持国产化部署与英伟达端部署。