人工智能

AI漫剧生成平台项目全链路开发闭环，核心负责剧本创作、分镜表智能拆解等复杂文本处理链路的设计与实现。系统方面负责高并发任务队列的调度优化及复杂前端交互状态的管理。独立完成了全能参考视频生成模块的开发，为公司漫剧组减少大量人力和资金成本。

智慧法务方面‌，它能嵌入企业案件管理全流程，辅助类案检索和文书生成，让法务工作效率提升约60%。‌合同管理方面‌，提供从智能起草到智审审核再到履约预警的全生命周期服务，内置超150类合同模板和8000余项风险审查节点，审核效率能提升5-8倍，识别精准度达90%。‌企业合规方面‌，能对法律法规进行对比

功能模块:1)Tinder风格选菜:候选菜品做成卡片,左滑拒绝右滑入候选,操作0学习成本;2)自动收集饮食记录:扫描相册中的用餐照片+解析外卖订单截图,自动建立用户饮食时间线;3)偏好画像:过敏原、忌口、热量目标、低钠/高蛋白等约束可配置,AI推荐时硬过滤;4)AI推荐引擎:把用户画像+历史记录+当

1.采集雷达：支持多渠道权重配置、数据源适配器管理、本地文件导入、B站公开发现、TikHub授权API适配、后台worker状态、LaunchAgent常驻任务、热点发现队列和采集决策审计。2.需求清洗：自动识别求助、求教程、求安装、求资源、求机会、愿意付费、强情绪等信号；过滤噪音评论；支持重复评论

整个中台按业务角色拆分为需求端、用户端和管理端三部分，权限体系通过账号类型做隔离，不同角色看到的菜单和可操作范围都不一样。需求端主要面向算法或项目负责人，用来发布标注任务。发布时需要指定任务类型（比如车道线、车辆跟踪或泊车场景）、关联的数据包，以及工期和优先级，任务发布后会自动流转到对应权限组的用户

GensokyoAI是一个以"角色存在"为核心假设的AIAgent运行时框架。与传统"输入→回复"的聊天机器人不同，它让角色像真实存在于系统中一样，拥有自主的时间线、记忆和心理活动。核心亮点是三层记忆系统。工作记忆管理当前对话，支持回滚、替换和编辑，说错话可以撤回。情景记忆在对话达到一定轮数后自动压

项目包含五大核心功能模块：1）多通道数据采集模块：集成BaoStock（证券级行情）、akshare（东方财富基本面）、YahooFinance、SECEDGAR等多种数据源，自动获取历史行情、财务指标和公司公告；2）智能舆情分析模块：通过Tavily新闻搜索与LLM情感分析，对目标股票进行多维度舆

技术框架：SpringBoot+Redis+langChain4j+Mybatis+Chroma+mySql1.对接大语言模型，实现会话功能；2.将文档向量化存储到向量数据库里，实现RAG；3.编写tools方法，交给大模型调用，实现智能报名功能；

功能模块:1)文件打开:支持content://与文件路径双通道打开.db/.sqlite文件,大文件分页读取;2)自然语言转SQL:用户在聊天框描述意图,后端LLM生成可执行SQL,附人话解释每一步的影响;3)事务预览:增删改语句在自动开启的事务内先执行,把改动行集合+字段级diff高亮展示给用户

功能模块:1)角色配置:5-10人灵活组队,内置16个标准角色,支持AgentMode一键生成均衡阵容;2)语音主持:TTS自动播报夜间流程,梅林视角、刺客视角、莫德雷德视角等全部按官方规则触发,关闭屏幕也能听;3)远征记录:多轮远征队伍/投票/成功失败结果可视化时间轴,长按角色头像查看技能描述;4

1.文件上传解析：支持CSV/Excel/JSON/TXT格式上传，自动检测编码和数据类型，50MB以内文件秒级解析。2.数据清洗：提供去重、缺失值填充（均值/中位数/自定义值）、异常值检测（IQR/Z-score）等功能。3.统计分析：自动生成描述性统计摘要、缺失值分析、频数分布、Pearson相

1.具体模块1.)性别选择模块，给用户提供更精确的服务2.)人体建模模块，用户可以选择男女建模，同时放大/缩小，移动建模，选中自己想要问大模型的身体部位3.)AI角色选择，有医生，纹身师等各种角色4.)分享能力，选中某个部位后，会有一个健康卡片，会告诉用户哪些日常不经意的行为会损伤这个部位5.)核心

项目包含灰度化处理、边缘轮廓提取、二值化降噪、识别结果保存四个功能模块。上传彩色图片后，程序先将图片转为灰度图像降低计算量；通过梯度算子抓取图像物体边缘轮廓；再通过阈值二值化去除画面噪点干扰；最后将处理后的轮廓图保存至本地文件夹，可视化展示机器视觉基础识别流程，帮助新手理解图像处理底层逻辑。

系统包含成绩批量导入、分数自动排序、挂科学生筛选、班级平均分核算、Excel报表导出五大核心模块。支持读取CSV格式成绩单一键导入所有学生分数，自动按总分/单科分数升降序排名；可自定义及格分数线筛选挂科人员；一键计算班级各科平均分、最高分与最低分；最终可导出规整的Excel统计报表，替代人工表格计算

本项目分为题型分类收纳、在线代码编译测试、算法复杂度分析、错题收藏整理四大核心模块。题型分类收纳可将贪心、动态规划、图论等ACM常见题型归档管理；在线编译模块支持C/C++代码一键运行、输入用例调试；复杂度分析可自动解析代码时间与空间复杂度；错题收藏能标记难题并添加个人解题笔记，全方位满足竞赛选手日

系统主要包含面试创建、题目生成、答案评估、面试报告生成和会话管理等功能模块。用户输入目标岗位及技术栈后，系统自动生成对应的技术面试题目。用户完成回答后，系统调用大语言模型从技术准确性、知识深度、表达清晰度和综合表现四个维度进行评分，并生成改进建议。整个面试过程支持多轮问答，系统能够记录当前面试状态，

全模态案卷摄入体系(Omni-IngestionPipeline) 系统突破了纯文本的限制，支持原生电子PDF、扫描件图片（OCR提取）、庭审录音（通过阿里通义听悟进行时间戳提取）以及Excel财务流水的统一并轨摄入。大模型智能解析与事实图谱构建(FactTimeline&Graph) 依靠大模型的

系统以统一门户聚合多种数字展陈与教学工具。WebGL展馆模块还原杭州博物馆、淮师校史馆等三维陈列空间，支持场景漫游与时间轴叙事。360°模块面向全景虚拟导览的制作与发布，可配置多展厅切换、箭头热点、数字人讲解、墙面视频与背景音乐，典型应用为周恩来360虚拟导览。数字化教材模块提供教材书架、章节编辑、

项目包含五大核心功能模块，覆盖摄影内容从生产到变现的完整流程：作品展示模块：支持高清摄影作品批量上传，提供题材、风格、地域等多维度标签分类，以瀑布流形式呈现，支持精准搜索筛选；创作者主页模块：为创作者提供专属作品集管理、粉丝关注、作品数据看板（播放、点赞、收藏量）功能；社区互动模块：内置作品点赞、评

本项目基于TensorFlow/Keras深度学习框架，实现10类服装灰度图像智能分类，核心功能如下：数据集加载与预处理加载Fashion-MNIST标准数据集，完成像素归一化、维度适配，划分训练集、验证集、测试集；图像数据增强通过随机旋转、平移、缩放、水平翻转扩充训练样本，缓解样本量不足，提升模型