人工智能

基于Web网页的机电一体化设备管控平台。集成了舵机云台控制系统，搭载激光雷达，可通过Web界面实时调节扫描仪的水平角度，并对雷达扫描到的点云数据进行体积测量、帧叠加累积、3D建模和数据导出。

1.多种连接：USB/Wi-Fiadb、SSH、UART串口，自动选择连接方式。2.统一返回：每次调用返回{ok,data,error,artifacts}，错误分5类，便于Agent判断下一步。3.安全管控：危险命令按allow/ask/deny策略拦截。4.产物管理：日志和bugreport按设

本监测方案由杆用感知终端、线用边缘计算网关设备和物联微服务平台组成。感知终端其中以MT7628+MT2503CPU为处理芯片、WIFI模组、雷达模组、RFID模组（温度标签）、天线单元、双摄像头、北斗定位模组、太阳能板、音频喇叭和麦克风组成的。线用边缘计算网关以RK3568主控芯片，将一组感知终端采

1.AIAgent管理：支持数字员工创建、配置、技能绑定和工作空间管理。2.AUI交互工作台：支持对话、材料写作、会议助手、数据分析等任务场景。3.动态任务交互：结合AIAgent执行结果展示任务步骤、进度状态和交互式产物。4.企业知识库：支持文档解析、知识检索、RAG问答和引用溯源。5.Skill

1）AI对话引擎：接入LongCat多模态模型，内置11种人设模式与话题守卫，支持多轮上下文、联网与本地双模式、每日免费额度与签到积分；回答后自动生成「你可能还想问」追问建议，并支持对话消息的修改（一次一条）、回退重生成与删除。2）中文拼音输入法：完整拼音输入（候选、翻页、中英切换、标点），词库V4

提供从底层硬件到上层应用的全栈AI架构设计与部署咨询。涵盖多模态数据（视频/音频/IMU）对齐、特征提取方案、模型训练闭环，以及基于边缘算力平台的低延迟部署架构。核心价值在于帮团队解决“云端训练到端侧部署不一致”的致命痛点，实现AI能力的快速工程化落地。

本软件面向中小微供应商绿色转型场景，提供知识库检索（TF-IDF+BM25）、绿色转型智能问答、结构化评估报告生成三大核心功能。企业用户通过表单输入基本信息、行业类型、产线状况及链主绿色采购要求后，系统自动检索知识库，匹配相关政策、行业标准与同类转型案例，生成文本格式的《绿色转型评估报告》。报告内容

项目由“卢奥”角色、Web聊天界面、本地安全代理和LumoEngine设计组成。已实现接入DeepSeek的流式多轮对话、连续上下文管理、角色化温暖回复、精确北京时间问答、连接状态和异常提示，以及APIKey后端隔离；用户可通过浏览器与智能伙伴实时交流。系统进一步设计了用户档案、关系状态、长期记忆、

设计并实现“消息监听→过滤→上下文组装→大模型生成→人工审核→延迟发送”的完整对话链路；构建RAG检索增强模块：对知识库文档分块、调用embedding接口生成向量，基于余弦相似度检索策略，并实现embedding失败时按关键词字面匹配的降级方案；实现Hermes长线记忆：持久化联系人画像与关系阶段

系统主要包括BLE设备扫描连接、HID按键识别、三级强度控制、低频与高频脉冲切换、疗程计时、强度渐升渐降、断线自动重连和安全关断等功能。用户通过蓝牙戒指单键即可在关闭、一档、二档和三档之间循环切换。设备能够根据不同档位输出相应频率、脉宽和强度的电脉冲，并在疗程结束、蓝牙断开、低电压或异常情况下自动关

离线语音交互系统：基于Vosk轻量级中文离线语音引擎，摆脱了对云端的依赖。小车能精准识别“小车”、“跳舞”、“前进一米”等关键词，并利用PiperTTS引擎实现自然、流畅的中文语音播报反馈（如“好的，我要来唱歌了”）。多模态动作控制：基于ROS2Humble和C++，实现了麦克纳姆轮底盘的精准运动控

本项目包含七大功能模块：1、任务执行引擎：LLM工具调用循环，集成16个工具（计算、时间、GitHub搜索、网页浏览、文档检索、文件读写等），Agent自主规划并执行任务2、知识库问答：RAG混合检索（LLM查询扩展+RRF排名融合），回答带来源引用，有效降低幻觉3、双记忆层：mem0语义记忆（向量

整体主要基于CSL500中文手语数据集进行。结果表明，本文训练的模型在测试集上的识别准确率达到了97.56%，并且大多数类别的识别准确率都在90%以上，整体效果较为稳定。部署测试中，经过量化优化后的模型能够在树莓派平台上实现较稳定的实时推理，基本满足实际运行需求，这验证了该系统在真实场景下具备一定的

这个项目是一套面向AI玩具、陪伴机器人和智能语音硬件的完整平台，主要功能包括：智能语音对话：支持唤醒、录音、VAD、语音识别、LLM对话和语音合成。个性化智能体：可配置角色人设、提示词、模型、工具、记忆和知识库。长期记忆：保存聊天记录，形成用户偏好和长期互动记忆。成长与互动：支持成长进度、任务、奖励

系统包含四大核心模块：1.图像检测模块：基于YOLOv11s模型实现10类水稻害虫实时检测，mAP@0.5达0.8404；2.预警分析模块：集成CropFormer与规则引擎，对虫害等级进行智能评估并推送预警；3.农技咨询模块：本地部署DeepSeek-R1大模型，提供病虫害防治知识问答；4.后台管

小依是一个有虚拟形象的AI情感陪伴助手，具备三大核心能力：长期记忆（通过PostgreSQL+向量检索记住用户的喜好、经历和重要时刻，对话中能主动提起过去的事）、自适应性格（根据每次互动动态调整性格参数，从初识时的谨慎温柔到熟悉后的活泼亲密，千人千面）、多模型路由（智能选择最合适的LLM处理不同强度

项目支持上传或整理PDF、音频等学习资料，并对资料内容进行文本提取、OCR/ASR识别、摘要生成、重点解释和课程材料归档。系统可以根据学习材料生成更易理解的总结内容，辅助用户进行复习、预习和知识点整理。项目部署在RaspberryPi服务器上，目前正在进行过小规模用户测试。

系统划分四大核心功能模块：1.座位预约模块：提供可视化座位地图，支持按楼层、时段筛选预约，可一键取消预约；2.身份签到信誉模块：接入人脸识别签到签退，配套信誉积分体系，违约扣积分、低分限制预约；3.AI违规监管模块：集成YOLOv8图像识别检测占座行为，支持学生违规举报、管理员审核处置；4.数据统计

系统包含五大模块：1）多型号LiDAR统一Capture抽象层，支持禾赛/速腾/Mid360/Fairy/Velodyne等7+型号；2）运动补偿与时间戳处理子模块，统一start_stamp/end_stamp填充与纳秒精度对齐；3）PTC优先+本地dat回退的标定参数加载兜底机制，保障LiDAR

本项目实现了一套面向TC264智能车的在线调参工具，核心功能包括串口Telemetry采集、结构化日志解析、滚动时间窗指标计算和规则化调参建议输出。工具可对车辆运行过程中的yaw_error_rms、yaw_error_peak、roll_peak_to_peak、servo_jitter_rate