人工智能

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本系统共包含四大核心功能模块，具体描述如下：数据采集模块：基于Selenium和BeautifulSoup开发多线程爬虫，分别针对中国研究生招生信息网的动态专业页面以及软科排名网站进行自动化数据抓取。支持断点续爬、自动重试和浏览器驱动重启，采集内容包括学校名称、专业代码、研究方向、考试科目、拟招生人

本项目为企业专属定制海外英文响应式官网，完整覆盖企业品牌介绍、产品详情展示、合作案例展示、行业应用场景演示、全球客户在线询盘留言、动态新闻资讯、全站多级导航等完整核心业务模块。网站支持全球多终端自适应适配，优化海外访问加载速度，内置询盘信息后台管理、数据统计、留言归档与消息提醒功能，面向海外搜索引擎

1.核心功能1.1QQ登录系统●登录方式：使用QQ账号登录，无需注册新账号●登录流程：点击"QQ登录"按钮→扫码或输入QQ账号密码→授权登录→绑定QQ账号到系统(需要管理员授权，联系管理员绑定)●用户信息：登录后显示QQ昵称、头像和QQ号●退出功能：登录后可点击退出按钮登出系统1.2AI问答服务●问

1.OpenClaw对接了企业微信、QQ、飞书等不同客户端机器人；2.接入了GPT、百炼、豆包、英伟达等大模型提供商；3.使用ERP的OpenAPI的接口，开发了录入进货单、录入委外进货单、录入领料单、录入退料单、录入生产入库单、录入调拨单等录单skill。4.用户在企业微信、QQ等客户端，发送对应

本项目为企业专属私有化Web端内部知识库系统，面向企业全员及内部业务部门使用。系统支持企业多源知识文档的统一上传、结构化录入、分类分级权限管理、版本留存与全文智能检索；依托底层知识底座，可快速延伸搭建专属智能客服系统、数字人交互问答系统等各类垂直智能应用。系统可实现知识实体的快速关联调用、智能精准问

沪教版智能题库web系统，面向上海初中在校学科老师群体打造，核心功能模块包含：智能化试题采集与批量精准录入模块、自定义智能化智能组卷模块、试卷在线生成与排版模块、作业与试卷自动化智能批改模块、题库分类标签与学科管理模块、用户权限与班级管理模块、试卷与试题一键导出打印模块。老师可快速按年级、教材章节、

1.智能医疗识读（单图/多图模式）单图精读：用户上传药品说明书、化验单等图片，前端完成本地压缩与预检后，调用后端AI视觉理解接口，返回结构化识读结果多图交叉分析：支持同时上传最多3张图片，前端维护图片队列并并行调用识读接口，后端返回关联分析结果前端图片预处理：基于Canvas实现压缩（控制单图

本项目是一个基于KaggleNotebook开源的深度学习实验项目，主要围绕ABNetwork与TransformerBase等模型方案进行训练效果对比与验证。项目包含数据读取与预处理、特征整理、模型构建、训练参数配置、实验过程记录、指标评估与结果比较等模块，能够用于复现实验流程、分析不同网络结构的

ContractFlow是一个接口交付与联调工作台，面向前后端协作、外包交付和第三方平台接口对接场景。系统支持上传OpenAPI/Swagger的JSON或YAML规范文件，自动解析接口路径、方法、参数、请求体与响应结构，并生成可浏览的接口文档。同时支持基础Mock接口、在线调试请求、多环境变量管理

项目包含实时汇率查询、货币换算、历史汇率走势、外汇政策RAG智能问答、线下兑换点检索模块；可实现PDF法规自动解析入库、自然语言语义检索、Prompt拼接智能回答、政策来源页码标注，同时预留统一工具网关能力，支持后续Agent智能体工具调用扩展。

通过调用本地部署大模型，使用langcha你语言开发集nmap以及nuclei的漏洞扫描人工智能。帮助安服以及驻场人员完成甲方客户的实际工作需求，以及日常任务的刚需。

-核心功能：自动抓取多平台订单数据，完成订单信息清洗、格式统一与批量校验，实现订单与库存数据的自动对账，识别异常订单并生成预警。​-自动化能力：支持定时任务执行，替代人工手动录入与核对，将订单处理效率提升80%以上，降低人工操作失误率。​-数据输出：自动生成结构化的订单报表、库存变动台账，支持数据导

系统包含用户与权限管理、任务调度、脚本执行、文件处理、消息通知、日志追踪、浏览器自动化和后台接口能力，支持Web管理端与命令行协同，适合企业内部工具、运营支撑和数据处理类项目。

20年一线软件开发与技术管理经验，精通Java生态体系，熟悉SpringBoot、SpringCloud、MyBatis、JPA等主流框架，具备从0到1构建大型系统的能力。?复合型人才：技术+管理双轨并行长期担任项目经理、技术经理、部门负责人，兼具技术深度与团队管理能力，擅长需求分析、架构设计、进度

–使用Pandas,NumPy和TensorFlow/Keras构建端到端分类模型，预测泰坦尼克号乘客的生存情况。–进行了全面的探索性数据分析(EDA)和特征工程（处理缺失值、编码性别/登船港口/舱位等级），并使用Matplotlib和Seaborn可视化了关键生存因素。–通过Gemini辅助的超参

###4.1文档管理模块-[]支持PDF文档批量上传-[]自动文档解析和结构化处理-[]文档元数据管理（公司、日期、类型）-[]文档版本控制###4.2问答处理模块-[]自然语言问题输入-[]多文档联合检索-[]答案生成与置信度评分-[]问答历史记录###4.3检索优化模块-[]向量检索（FAISS

项目基于Python开发，核心功能包含：通过requests库发送网络请求获取接口数据，使用jsonpath解析岗位名称、工作地点、岗位职责、岗位链接等字段，支持批量爬取与数据清洗，最终将结构化数据导出为Excel文件，方便后续的数据分析与整理，代码可在Windows/Linux平台稳定运行。

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