人工智能

环境构建：使用Gazebo与ROS搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。算法核心设计：创新性地设计了融合围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。训练与优化：采用Ray/RLlib框架进行分布式训练，

技术栈：Python3.11,PySide6,scikit-learn,jieba,SQLite,并发编程,Pillow,Git代码仓库：https://github.com/StellarTrail/Smart_Organizer.git项目简介：独立设计并开发了一款智能桌面文件管理工具，通过机器

基础版深度反转核心功能：170+反转因子策略特点：解决市场“低买高卖”逻辑，抓住反转机会。进阶版趋势矩阵核心功能：趋势跟庄特点：1400+策略矩阵，捕捉市场趋势，适合波段滚仓操作。专业版因子捕获核心功能：资金/机构因子识别特点：追踪大资金动向，帮助散户跟随主力。高端版守护者核心功能：ETF+期权对冲

该项目核心功能包括：​​在线学习模块​​，提供慕课、微课等多样化课程，支持个性化学习计划1、理论考试模块​​，具备题库管理、智能组卷、在线考核与自动阅卷功能2、集成化的​​系统管理模块​​，负责用户权限、学习进度与数据统计3、指挥/宣传大屏​​，用于动态展示训练数据、国防教育内容或信息发布4、以及深

1.法规政策快速查询场景：作业人员需核实码头相关法律法规、港口政策时，实现精准检索与获取。2.值班与应急联络场景：作业期间需快速确认值班人员、作业人员岗位及联系方式，或突发情况时查找应急联系人。3.船舶检查整改跟踪场景：船舶靠港后，巡查人员需快速获取历史检查记录、整改项，明确监管重点。4.装卸货物应

客户根据输入的提示词可以对应相应的工具调用，根据对模型提示词的嵌入，模型可大大避免出现幻觉，而且数据库可以实时更新，对于场景多变时具有强大可用性，也可以快速根据提示词以及工具链快速改变自己的领域。

一对一/群组聊天：支持与单个或多个联系人同时聊天。多媒体消息：发送图片、视频、语音、文件、地理位置等。语音/视频通话：高质量的实时语音和视频通话功能。

医用PVC卷材在线实时缺陷检测主要功能如下：1、2个8K高速线扫相机，最宽可以覆盖2m的产品；速度最高60m/min2、配方管理，方便客户快速切换型号3、友好的参数调整界面，方便客户快速调整算法准确度4、历史数据存储&查询功能，轻松追溯历史数据5、使用神经网络(Resnet)进行缺陷分类

?精准升降系统无极调速能力：支持0.1m/s至2m/s范围内的平滑速度调节，满足不同场景需求（如缓慢庄重的仪式感或快速部署）；位置记忆功能：可预设多个高度节点（例如半旗致哀位、全升顶端位），通过遥控器一键复位；过载保护机制：当遇到异常阻力时自动暂停运行，防止电机烧毁或结构损坏。

多模式驱动支持差速驱动底盘设计支持全向移动（前进/后退/原地旋转），最高速度可达1.5m/s且具备三档可调模式；紧急制动响应时间＜200ms，遇到突发障碍时可瞬间停止避免碰撞。

岗位管理-发布职位，智能生成JD简历管理-AI解析简历，智能匹配题库管理-面试题目库，智能推荐面试管理-面试安排，流程跟踪数据分析-招聘效果分析

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现

Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型，支持CPU和GPU，使用t

‌1.全景漫游‌支持150个空中全景和38个地面全景影像，覆盖全省21个地市，用户可虚拟游览中央红色交通线大埔中站仓库旧址、“八一”南昌起义南下部队总指挥部旧址等场景‌2.‌精准查询与路线规划‌提供红色地标精准定位、周边地理要素分布及交通路线规划功能，辅助用户策划红色旅游线路‌3‌.动态更新‌截至2

本系统实现数据全链路智能管理：从多源数据的智能采集与统一存储，到支持自然语言交互的智能问数，进而通过AI模型进行深度智能分析，最终将分析结果以动态、直观的可视化图表呈现，赋能用户高效获取数据洞察，驱动决策。

本系统通过整合前沿技术与金融逻辑，旨在为投资者提供全方位、智能化、个性化的投资决策支持。其核心功能如下：多维度智能分析基本面分析：自动解析公司财报、评估盈利能力、成长性与财务健康状况。技术面分析：运用量化模型与图表识别，精准判断股票价格趋势、买卖信号与关键价位。宏观与行业分析：实时追踪宏观经济数据、

1.击球动作识别分类别，进行评分和建议，击球pk，击球锦集，提供视频和击球点图片截图.2.ai客服，结合击球视频进行ai教练问询和学习.3.客户系统开发，客户维护场馆管理，训练管理.4.gpu系统服务部署维护，图像识别视频识别加速，yolo模型调用

该项目基于厂商采集到的多角度数据、以及无人机自带的陀螺仪信息，动态优化图像之间的组合关系、计算图像在世界坐标系下的空间坐标，实现边采图边计算的工作流，采图后即完成全景图像拼接效果，效果比拟大疆与insta360的全景成像效果。

这个项目主要通过机器学习的决策树算法来实现鸢尾花分类。业务场景：可以通过算法来进行文本分类，情感预测，并且形成模型评优报告，f1score，混淆矩阵,mse等等

模型管理：可选择数据库接入选型，接入数据库进行数据建模、分析建模、数据检索等操作，对数据进行建模分析前的准备探索性分析：描述性分析、交叉表查询、汇总表查询;可视化分析：运营大屏、主题分析、数据报表、我的分析模型应用：指标管理、指标体系、指标定义、指标大厅