人工智能

1.拍照上传+OCR:批量上传作业/试卷照片，OpenCV自动检测题目区域并裁剪提取2.AI题目解析:从裁剪图像中提取结构化题目文本+知识点标签（支持豆包/OpenAI兼容/Claude三个AI提供商动态切换）3.AI错题讲解:流式（SSE）生成每道题的解题思路与解析，支持LaTeX数学公式4.AI

系统支持批量扫描音频目录并自动处理wav、mp3、flac、m4a等常见格式，输出带时间戳、说话人标签的txt文本，并可选导出结构化json结果。界面端提供硬件模式切换、文件级并行worker、运算占用调节、说话人分离开关、恢复处理、跳过已处理文件、实时进度条、滚动日志和心跳日志等能力。

系统采用“主控Agent+专业子Agent+执行Agent”的三层协同架构，基于A2A通信协议与MCP工具调用框架，实现任务调度、知识调用与设备控制的标准化交互。核心技术栈涵盖LangGraph、Qwen2.5-32B、InfluxDB、YOLOv8及FastAPI。核心技术实现与集成Agent间标

系统采用"知识层-检索层-生成层-应用层"的四层架构设计，核心技术栈包括LangChain、FAISS、BERT、Qwen2.5-32B、FastAPI等，具体实现方案如下：1.多源异构知识融合：构建包含5万+条专业条目的农业知识库，涵盖：设备运维：8000+台物联网设备的故障案例、维修手册、操作指

1.数据加载与分段-从本地archive/raw/目录读取CWRU.mat文件-按文件名关键字（normal/ir/or/b）自动分配类别标签-提取驱动端(DE)和风扇端(FE)两路加速度信号-用滑动窗口（窗口=1024，步长=1024）切分为固定长度片段-输出形状：(样本数,2,1024)2.数据

该系统提供涉诈名单的事后处置功能，满足总行、分行的反欺诈相关的业务需求负责银行级业务安全反欺诈系统架构设计、核心开发、维护与运维保障工作；主导系统优化与生产问题治理，保障高可用、低延迟、安全合规运行。优化K8s升级与流量控制，解决生产环境流量丢失问题，保障业务连续性

目前基于CV视觉匹配实现了对PC版本的QQ经典农场小程序进行自动收菜、自动除草/除虫/浇水、自动种植（测试中）、自动偷菜、自动帮忙除草/除虫/浇水、自动领取每日免费化肥功能，后续计划持续优化丰富CV匹配版本的功能，并计划使用神经网络更加精准及丰富地识别各类图标，丰富功能（种菜、收菜、偷菜、种地等）

熟练掌握3D点云立方体标注、障碍物3D框选、雷达+图像联合标注、行人/车辆/非机动车/交通标识三维标注，熟悉自动驾驶激光雷达场景标注规则，理解点云分层、远近景区分、遮挡判定，可完成3D标注、复检、修正类任务。

基于Python开发的轻量化自动化提效工具，无需复杂操作即可上手。1.一键批量生成化学教案、考点总结、同步练习题与解析答案，适配日常教学教研全流程2.自动化处理Excel、Word、PDF等多格式文件，完成数据清洗、格式统一、批量拆分与合并3.搭配AI提示词优化，实现固定文案、模板内容、通知表单的批

1、系统前台功能（用户端）（1）双首页信息流功能系统提供推荐首页与关注首页。推荐首页基于兴趣标签与行为数据进行内容推荐；关注首页展示已关注用户发布内容，满足用户“发现内容+追踪关系链”双重需求。（2）全局搜索功能支持按关键词检索帖子、作者与标签。搜索结果需结合隐私可见性策略（如 statues_vi

BinanceEventContractAssistant是一个基于Python的事件合约概率评估与辅助决策系统，主要用于分析BTC/ETH在指定时间窗口内触碰目标价格的概率。系统通过采集永续合约行情、K线、盘口和技术指标数据，构建历史事件标签与多维度特征，并结合概率统计、机器学习模型和风控规则，输

这个项目是一个面向法律知识检索与智能问答的AI应用系统，主要目标是让用户通过自然语言提问，快速获取相关法律条文、案例依据和解释说明，降低普通用户查询法律资料的门槛。系统整体采用RAG检索增强生成架构，先将法律法规、司法解释、案例文书等资料进行清洗、切分和向量化处理，存入知识库；用户提问后，系统会先从

本项目是一个匿名情绪树洞类Web产品系统，主要面向需要情绪表达、匿名倾诉和轻量互动的用户。系统支持匿名身份选择、内容发布、情绪标签筛选、AI情绪分析、本地IndexedDB存储、Supabase云端数据同步与实时内容更新等功能。在产品设计上，用户无需绑定真实身份即可发布内容，降低表达压力；系统会根据

本项目为全国大学生服务外包创新创业大赛企业命题作品——基于多模态的反诈智能助手，核心包含四大完整功能模块：1. 多模态输入模块：支持文本、音频、图片三类数据的接入与预处理，覆盖聊天记录、通话语音、屏幕截图等全场景反诈监测；​2. 智能识别决策引擎：基于专属反诈知识库与大模型，实现诈骗意图识别、多模态

AI导师决策中枢(Cloud/LocalAIEngine)：集成云端与本地双引擎，根据用户的“情绪水位”与昨日评分，动态排期当日任务，提供富有同理心的非确定性反馈。极客技能树拓扑(SkillTree&Radar)：采用动态图谱展现技术储备。支持“点亮”技能点，并通过自适应雷达图实时评估开发者的核心竞

⚡零配置环境，开箱即用：所有推理环境（ONNXRuntime,OpenCV）均已作为ThirdLib静态/动态链接集成，无需在目标机器上安装Python或任何深度学习框架。?丝滑的交互式画布(InpaintCanvas)：支持鼠标直接在图像上涂抹生成Mask，实时调用后端ONNX模型进行图像无缝擦除

基于LaMaAI模型的智能水印去除工具，支持框选、文字、图像、自动四种模式，提供GUI界面和CLI/API调用方式，支持批量处理和GPU加速。首次运行自动下载模型，操作简单，适合个人和自动化集成使用。

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搭载智能温控系统，支持远程控制，定时开关机，温湿自适应调节，拥有静音运行，除湿净化，多模式送风功能。省电可一天24小时运行，App上调节控制，联动智能家居设备，自动优化能耗，提升室内居住舒适度。

Liudup是一个专为AI素材管理、YOLO模型训练设计的全链路数据闭环系统。?一、核心功能模块1.?智能去重(Cleaner)双引擎识别：集成MobileNetV2(CNN)高速去重与DINOv2(ViT)深度语义理解，准确率>97%。强一致性分组：基于视觉指纹自动识别相似素材，支持多维质量对比（