人工智能

基于深度学习的锂电池健康状态（SOH）与荷电状态（SOC）智能估计系统产品系统Vibe Coding

本项目围绕锂电池状态智能估计构建了五大算法功能模块：①数据预处理与特征工程模块——对充放电电压、电流、温度、容量曲线进行清洗、归一化与特征提取，内置基于模糊信息测度的SOC特征选择（DMRCmRC）与基于小波变换（DTCWT）的多尺度特征编码。②SOH健康状态估计模块——集成物理信息神经网络（EM-

860C++人工智能

ｍｕｉｘ通用大模型控制面板产品系统Vibe Coding

1.模块：ｌｌｍ服务动作化，可调用来自任何来源的ｌｌｍ、流式录音与活动音区检查、ａｓｒ引擎、ｔｔｓ引擎、调用服务的ｍｃｐ封装（其中的ｃｖ相关检测对比后处理，等内容也是我的工作成品）、同态文件路径树（自动生成别名）以及状态枚举＋聚焦机制　2.所有模块间构成的总系统采取，事件驱动＋异步并行，达到了极高的

1440Python人工智能

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