人工智能

项目描述：企知道科技是全球科创大数据AI平台，中国科创企业全要素资源搜索、匹配、管理、运营服务商，国家高新技术企业、专精特新企业，被国家工信部认定为全国唯一的科创服务类大数据产业发展试点示范项目。公司汇集、治理全球科创数据，构建AI大模型，加速创新要素向企业集聚，致力打造中国第一、国际一流的科创服务

?基于ONNXRuntime、OpenVINO、PaddlePaddle和PyTorch的超棒的OCR多编程语言工具包。RapidOCr是运行速度最为迅猛、兼容性最为广泛的多平台多语言OCR工具，它完全开源免费，并支持离线环境下的快速部署。支持语言概览：默认支持中文与英文识别，对于其他语言的识别需求

软件核心功能介绍这是一个离线训练的推荐系统，根据用户历史行为与特征，生成TopK个个性化推荐商品，并通过接口返回给前端展示。功能模块：•数据与特征服务模块：汇总MySQL的订单表等及埋点统计点击数据；使用SparkSQL生成多维度特征表。•序列建模与RNN召回:把用户购买行为明细加工为时间序列；通过

1）监控消防泵主电源、备用电源的工作状态；2）监控消防泵主电源、备用电源过压、欠压、缺相、过流（过载）、中断供电等故障；并可自定义过压值、欠压值、过流值、延时报警等；3）经无线物联网与大数据平台联网，实现集中监控，远程管理

主要功能对用户的疲劳程度进行检测，在倒数结束之前一定时间内对用户进行提醒操作，提醒未果则实现靠边停车，并联系控制中心。在进行疲劳状态检测的同时还可以对用户的心率、呼吸率、心电变异性等特征进行健康状态检测，如果心率过快或者心率不齐等出现异常心率情况则进行健康状况监测，同时在疲劳检测功能启动的同时对用户

负责交易，资金。1.交易主要是下单后所有的流程2.资金包括支付，交易上资金的计算分佣，退款，还做过账户，客户资金管理，提现凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数

1、支持各大直播平台数字人实时直播，如抖音、快手、视频号、美团、京东、淘宝、TK、阿里国际等2、智能回复公屏问题，调用大模型，数字人自动语音回复公屏问题3、数字人短视频制作，输入文字，输出数字人讲话的视频4、短视频混剪，输入各种视频，系统自动混剪成N条不重复的短视频5、交互式数字人系统，实现和数字人

llm-agent-best-practice是一个轻量级且最简化的LLM智能体应用模板，旨在为开发者提供一套最佳实践。通过减少繁杂的配置和代码编写量，使开发者能够更加专注于功能开发和业务实现。本项目基于Llama-Index设计，支持M-RAG（MixedRetrieval-AugmentedGe

1、项目有哪些具体功能模块：系统包含实时手语检测模块、手势学习模式、数据记录与分析模块、声音反馈系统、手势序列识别模块、用户界面模块和配置管理系统。实时检测模块通过摄像头捕捉手部动作并识别26种标准手势；学习模式提供交互式手势教学；数据记录模块保存识别历史用于分析；声音反馈提供实时提示；序列识别能检

1、多轮对话式投研交互用户可通过自然语言与助手进行多轮对话，如询问“近期铜价为何上涨？”、“对比过去三年豆粕与玉米的季节性走势”等，系统能理解上下文并持续跟进问题，提供连贯、专业的分析。2、行情数据上传与解析支持用户上传CSV、Excel等格式的历史行情、持仓数据或基本面数据（如库存、产量、进出口等

一个基于FAISS和sentence-transformers的高性能文献检索系统，支持多索引架构、混合检索、重排序和LLM问答。✅多索引架构：将大规模文档分割成多个小索引，避免内存溢出✅完整内容索引：基于MinerU的full.md，保留文档完整信息✅混合检索：向量检索（语义）+BM25（关键词）

基于图注意力网络(GAT)和反应模板的有机化学反应产物预测工具?训练数据:USPTO400K+反应?模板库:2,115个反应模板（覆盖率99.9%）?模型:图注意力网络+模板匹配

这个项目主要实现了如下功能模块：1.推特信息监控：利用推特api和websocket实现推流2.AI信息分析：将推文解析为交易信号3.信号聚合与推送：聚合高信息量消息并推送至tg4.胜率回测系统：定期读取交易所价格并回测5.前端展示；将交易成绩可是海

Chain-of-Experts是一个面向复杂运筹优化/自动建模任务的多智能体协作框架，通过“专家分工+链式推理”把自然语言需求自动转化为可求解的数学规划模型。系统包含问题理解、关键要素抽取、建模假设生成、约束与目标构造、可行性校验与模型修复等专家模块，并在迭代讨论中交叉审核，显著降低漏约束、错建模

根据历史交易数据以及市场信息捕捉实现模型训练，根据训练后的模型做回测练习，最后开始预测涨跌，并实现大规模量化交易，可实现未来5个交易日的股票价格预测，是股票爱好者的利器。

1、通过高清摄像机的监测，运用深度学习算法的目标检测技术，实现学员人脸识别、安全帽佩戴识别、绝缘手套佩戴识别、绝缘鞋(靴)穿戴识别、工作服穿戴识别、危险区域进入检测、人员倒地检测和工作区域抽烟检测功能。2、通过工业摄像机的监测，运用深度学习和工业测量等方法，实现导线识别、水平度、垂直度、线间距、漏铜

项目核心功能模块本系统包含四大核心功能模块：1.智能舌象采集与预处理模块自动舌体分割功能：基于YOLOv8/v11深度学习模型，自动识别并分割舌体区域，去除背景干扰图像标准化处理：统一图像尺寸（224×224）和色彩归一化，确保后续分析的准确性多样化数据增强：支持随机旋转、颜色抖动、MixUp/Cu

实现一个高质量、无监督的图像风格迁移系统。也就是不需要“内容图A”和“风格图B”一一对应的成对数据来训练模型，而是让模型能够从任意一组内容图像和风格图像中，学习到如何将内容图的结构与风格图的纹理、色彩进行分离和重组。

作为智能座舱对一部分，动态手势支持应用进入，退出，左滑，右滑，音量大小调节。利用视觉AI算法，提取手部pose点，通过对手部关键点序列建模，构建动态手势识别模型。

包含三个大项，体测面向考试，体锻和短跑面向锻炼，1、体育测试：跳绳，立定跳远，坐位体前屈，仰卧起坐，引体向上；2、体育锻炼：深蹲，开合跳，单脚跳，高抬腿等；3、短跑。