人工智能

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项目分为微信小程序端与后端服务两大部分。小程序侧提供与西湖旅游相关的浏览与智能问答入口，便于用户随时提问。后端侧提供数据注入与智能问答：支持从指定URL抓取与清洗文本、分块后进行实体与关系抽取、通过别名对齐与融合写入图数据库，并支持基于图谱的GraphRAG问答与自然语言查询。整体形成“数据采集—知

AI拍照识热量支持拍照/上传图片，AI自动识别食物品类，1秒输出每100g食物的热量值、热量等级，同时标注置信度，保障识别准确性；全面覆盖中餐家常菜、西式快餐、零食饮品等全品类食物，解决传统工具中餐识别难的问题。营养成分全解析同步展示食物的蛋白质、脂肪、碳水三大核心营养成分数据，满足健身增肌、控糖、

实现酒店客人入住酒店的自助入住、退房、续住、换房、续卡等流程，包含订单查询、刷身份证、人脸比对、房卡写卡、读卡、发卡，是酒店入住场景全流程自助一体机，解决了酒店前台人工忙不过来效率低下等诸多问题。

我日常生活工作中的一个要做预算的事情，我把它做成代码，自动生成，节省我的时间，提升了准确率，也可以帮我快速检查我做的预算表格是否正确，大大提升了我的工作效率，节省人力成本。

1、参考帧提取与色彩分析：自动提取参考视频的关键帧，计算色调、饱和度、亮度直方图及风格特征向量。2、逐帧色彩迁移：基于神经网络实现从参考帧到目标帧的色彩映射，支持全局与局部区域选择性调整。3、时序一致性优化：采用光流约束与时间平滑算法，避免闪烁和色彩跳变，保证视频连续自然。4、用户交互界面：提供We

本系统针对南方某污水处理厂，建立了基于除磷药剂种类、浓度、进水水质和出水水质的数据开发了一套智慧加药系统，该系统是一套通过信号采集、信号反馈相互协同，并集合人工智能算法，智能化控制加药泵的智慧化软件模型，实时预测出水水质投加对合理加药量，实现实时智能投加，节约用人成本，大幅度降低药耗，出水达标100

多模态AI发品：基于微调的10+多模态模型，通过链接或以图识别，自动填充80%的商品属性。内容合规性审核：利用多模态模型进行图文一致性与合规性拦截，机审精度达95%。模型优化引擎：应用SFT、RLHF技术及数据飞轮、模型蒸馏等手段，不断提升大模型在电商领域的表现。自动化治理平台：涵盖拦截、提醒、存量

自动手部动作分析：基于视频流捕捉手部细微动作，实现震颤消除与高精度追踪。姿态估计模型：在预估模型中引入运动生理学约束，提升在医疗复杂背景下的姿态估计效果。运动障碍量化评估：自动分析视频中的运动特征，参照医学标准生成评估报告。数据采集与处理：支持多端设备的视频输入与辅助拍摄控制。

从网络爬取数据作为Agent智能体问答的检索资料。使用Python爬取新浪财经网站数据，将数据保存到MongoDB，并把MongoDB保存的原数据展示在前端页面。将爬取的数据加入RAG，当使用问答功能时，作为Agent智能体回答问题的资料。

负责项目整体架构设计、后端技术框架搭建与核心数据库设计；完成后端接口开发及联调工作，主导收银桌面端软件的开发与对接；独立搭建阿里云图片识别搜索微服务及本地图片识别服务，实现商品智能识别与检索功能。

1.多模型本地化部署:基于Docker+0llama完成5个模型的部署，涵盖中文对话、代码生成、复杂推理等场景2.智能路由系统:根据任务类型(代码/对话/推理/快速响应)自动选择最优模型3.模型切换方案:支持API参数切换、环境变量切换、反向代理切换三种模式4.监控告警体系:响应时间、错误率、资源占

项目的模块分为ASR模块、live2d模块、TTS模块、大模型调用模块，前端控制面板，live2d模块使用live2dforunity制作，ASR模块使用阿里新一代SenseVoice实现，通过阈值和静音帧实现杂音剔除，TTS模块使用GPTSoVITS推理，也可以选择BertVits和fish-sp

是开源项目Moegoevits模型推理程序的外置api，使其可以通过请求的方式对模型推理进行配置，调整各个参数。只要拥有VITS模型，它就能帮助我们针对不同的语言或客户端进行语言生成的请求。

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Huhb3DViewer是一款专为工业级三维模型（如STL格式）设计的极速解析与渲染软件。本项目采用底层C++开发，结合OpenGLCoreProfile，自主研发了基于内存池的零拷贝解析架构以及BVH（层次包围盒）空间加速结构。能够实现百万级三角面片模型的秒级加载、170+FPS的流畅漫游以及精确

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