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1.具体功能模块（1）音频导入与预处理：支持WAV/MP3/M4A上传，自动解码为16kHz单声道，检查格式、大小（≤50MB）及时长（≤30秒）；（2）参数配置：0.1～1.0连续可调保护强度，37个匿名目标音色可选；（3）波形级保护引擎：联合优化说话人相似度、听觉掩蔽与内容保持三目标，生成保护音

基于ViT,3DU-Net,AttentionU-Net,ResNet等卷积神经网络技术,实现了医院CT、X光、MRI、超声、数字病理WSI切片等数据的采集，移除DICOM个人敏感信息，实现病灶目标检测，实例分割，3D语义分割，图像分类，多模态定位，输出病灶检测/分割结果；把病灶检测的结果，组成训练

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系统主要包含金融文档解析、意图识别、关键词抽取、NL2SQL（自然语言转SQL）、大模型微调及推理服务等模块。基于金融业务数据构建SFT（监督微调）数据集，并使用LoRA（低秩适配）对大语言模型进行领域微调，使模型能够识别不同类型的金融问题并抽取核心查询条件。对于结构化数据查询场景，通过NL2SQL

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