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面向智能巡检AI能力底座开展二次开发：可识别地板塌陷、屋顶漏水、馈线孔隐患、天线连接规范与铭牌信息，支持图片查重及BBU、PTN、DCDU、RRU、AAU设备检测，输出结构化识别结果。

面向投标场景的AI标书生产引擎：解析招标文件后自动生成目录与评分点对照，逐章生成正文，一键把各章节合稿成册并导出。Agent负责多角色调度与审校，Skill把投标经验沉淀为可复用能力，初稿从数天缩短至数小时。

可进化的数字生命:具备长期记忆与个性化成长能力，能感知情绪、记住喜好，真正融入你的生活。它不是冰冷的机器，而是能与你产生深度情感共鸣、共同成长的专属伙伴有记忆、会进化的伴侣：具备视觉感知与长期记忆，能记住你的喜好与过往对话。支持个性化进化，理解情绪变化，进行有深度、有情感的多轮交流，是真正的情感陪伴

项目由五个模块组成：①结构识别：输入任意表格图片，一次前向输出整条结构标签序列和每个单元格的边界框，直接重建出带rowspan/colspan的HTML表格；②坐标输出：每个单元格的bbox都反算回原图像素，可以直接裁图做逐格OCR；③结构化导出：同时产出一份JSON（记录行列、合并、坐标和置信度）

系统共五个模块。①波形接入：读取探伤仪A扫采样序列，按工艺参数（板厚、探头折射角、增益）归一化；②端侧推理：在RK3568NPU上运行轻量卷积网络，单条波形1.13ms完成判读，全程离线；③缺陷定位：输出缺陷所在深度区间与置信度，而非"有/无"二分类；④复核队列：按波幅与置信度排序生成待复核清单，供

1、文件扫描发现（目录监听+周期扫描、稳定性检测、扫描归档）2、任务调度（Redis队列、多GPU实例派发、重试、熔断、全局暂停/继续）3、文档解析与OCR（PDF/Word/Excel/PPT/图片/工程图纸、8语种、扫描件与旋转件）4、翻译引擎（本地Hy-MT2-1.8B多实例扇出、万条术语表、

一、RAG功能模块①文档接入与解析：支持上传PDF、Word、Excel等文档，自动完成解析、按章节分块和向量化入库，同时建立全文索引；②混合检索：向量语义召回与全文关键词召回并行执行，通过RRF融合排序，兼顾语义匹配与精确命中；③精排与上下文补全：使用本地重排模型对候选结果重新排序，并自动补齐命中

面向NPI报价评审的质量成本风险决策，由多个智能体分工完成：1.风险识别：按FMEA思路梳理设计与制程中的潜在失效模式，评估严重度、发生度和可探测度；2.权重评估：用AHP层次分析法确定各类风险与成本因素的权重；3.成本模拟：用蒙特卡洛模拟给出质量成本的分布区间，而不是单一估计值；4.决策输出：把上

本监测方案由杆用感知终端、线用边缘计算网关设备和物联微服务平台组成。感知终端其中以MT7628+MT2503CPU为处理芯片、WIFI模组、雷达模组、RFID模组（温度标签）、天线单元、双摄像头、北斗定位模组、太阳能板、音频喇叭和麦克风组成的。线用边缘计算网关以RK3568主控芯片，将一组感知终端采

平台深度涵盖生产管理、设备在线监测与健康评估、煤质分析与快浮试验、技术指标、安全温烟联动、经营成本、智能决策及三维数字孪生大屏。实现五大洗选系统24小时运行时序甘特图监控、分散报警统一汇聚调度中心，并支持移动端协同作业。

包括类和对象定义模块，数据读取和对象建立模块，计算设备数量模块，排产求解引擎模块，结果输出与展示模块。读取订单，产品工序和设备数据，订单数据包含交货期，数量，产品等信息，产品工序和设备数据包含产品需要加工的工序，工序可加工的设备，最小批量，以及最小批量加工时间，以及和下一道工序的缓冲时间等。可选择三

缺陷检测嘛：1.就是标注缺陷吗，定位缺陷，，2.就是如果客户有要求，比如说是毛刺啊，后续要根据工厂的刀具，规划我们的去毛刺路线，也就是去缺陷。3.其次就根据客户的需要再额外处理咯。

智能体应用开发：基于Dify、LangGraph等框架实现智能巡检、智慧工单、企业问答、自动报警等多类Agent，完成智能体编排、工具调用与多轮对话状态管理；•业务系统集成：基于FunctionCalling/ToolCalling打通园区设备系统、工单平台、告警平台及微服务接口，实现智能体对业务数

项目为B/S架构的楼宇能源AI优化平台，前后端分离。主要模块包括：①能效驾驶舱：KPI总览、区域运行状态监控、设备性能排行、策略建议、7日能耗趋势与实时告警；②设备与拓扑管理：冷机、水泵、锅炉、AHU等设备台账及Zone-AHU-Chiller拓扑绑定配置，支持拓扑有效性验证；③策略中心：内置27条

1.PC管理端：基于JEECG框架开发生产计划排产、物料库存管控、设备台账管理、质量追溯、多维度报表分析等核心模块，输出标准化RESTfulAPI接口，搭建统一权限体系与数据字典。2.通用移动端：基于uni-app一套代码编译覆盖H5、微信小程序、安卓/iOSAPP，实现生产进度实时查询、跨部门协同

系统分为模型训练端与端侧推理两部分。训练端使用Python+TensorFlow构建LSTM网络，对传感器时序数据进行训练，并量化转换为TFLite格式；端侧在STM32上集成TensorFlowLiteMicro解释器，实现三个功能：数据滑动窗口采集、模型加载与本地推理、预测结果通过串口输出。可在

多源数据采集与处理模块：通过STM32与传感器采集田间温湿度等环境数据，经MQTT协议上报；利用Pandas进行时序数据清洗与特征聚合。AI病虫害图像识别模块：基于OpenCV与YOLO算法，对采集的农作物图像进行病虫害智能识别。多维度农情可视化看板：利用ECharts在HTML网页及小程序端实现数

根据某网络公司的实际情况，网络拓扑、业务分布、业务脉络及业务需求等方面，以切实解决问题为出发点，确立系统主要功能如下：（1） WEB端-资源类型管理配置和管理设备的厂家、版本、设备类型、业务类型等。（2） WEB端-资源管理配置和管理设备列表、所属维度、所属类型，ip，端口、登录方式、帐号、密码、登

系统分为平台运营后台和租户控制台。平台端提供渠道配置与测试、模型发现和绑定、模型目录与生命周期管理、路由配置、租户与套餐管理、成本定价、调价审批及审计日志；租户端提供模型广场、工作空间与成员管理、API密钥及Playground流式试用。模型请求经过权限、可见范围和额度校验后转发至可用渠道，并记录用

1、边端8大功能模块：1.1、数据看板1.2、监控中心1.3、告警管理1.4、AI诊断1.5、设备管理1.6、历史回溯1.7、消息中心1.8、系统管理2、云端5大功能模块：2.1、工作台2.2、智能监控2.3、运维管理2.4、工作流管理2.5、系统管理3、采集端：多协议实现多PLC设备高并发采集各端