人工智能

从零构建一个全新的、与现有所有AI架构无关的类脑认知系统。不预设任何功能模块，模拟大脑皮层的Pr-Al分子梯度轴，让网络在与环境和任务的交互中自发分化出不同功能区域。核心创新创新 说明 人脑对应层级预测编码 4层网络，每层独立预测，预测误差驱动学习 皮层分层结构（V1→V2→V4→IT）Pr-Al功

文旅财报智能体是面向文旅上市公司的财务数据分析与决策支持系统。系统覆盖黄山旅游、峨眉山A、云南旅游、中青旅、中国中免、宋城演艺、华侨城A、锦江酒店共8家文旅上市公司，整合12张数据表、18000余条记录、横跨32年的财务数据，为投资者、企业管理者、监管机构三类用户提供差异化视角的智能分析服务。

项目概述：星巢是一套零外部依赖的AIAgent增强系统，将分布式认知架构封装为28个可独立运行的OpenCode安全/推理/编排插件。项目包含22,000行Python核心代码及配套TypeScript插件体系，196项自动化测试全部通过。核心功能模块：【安全层-5个插件】1.预执行安全校验—14条

文档生成引擎-网页抓取—支持知乎、微信公众号、CSDN等主流站点，Playwright驱动-多源搜索—融合Bing、搜狗、360、百度，保证结果多样性-多智能体协作—CrewAI架构：研究→写作→审查，自动产出专业文档-RAG知识库—ChromaDB向量存储，支持检索增强生成-多格式导出—Markd

本系统通过APIGateway+Workers微服务架构，实现从企业微信群消息到代码生成的全链路自动化。网关作为唯一公网入口，负责消息分发和路由，各业务模块通过RESTAPI通信，可独立部署和扩展。1.智能任务解析与路由LLM混合调度：根据任务复杂度自动选择本地Ollama（简单/中等任务）或云端C

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）

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

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。

项目概述针对大模型在处理复杂长任务时存在的记忆丢失与能力停滞痛点，独立研发的一套集语义记忆、自进化闭环、复杂任务规划于一体的通用Agent开发框架。核心设计与技术实现多层级语义记忆系统（解决“记不住”与“上下文膨胀”）-**统一标准**：抽象`MemoryBridgeProtocol`协议，支持Op

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（

城市大脑（CityBrainSystem）是一种利用大数据、人工智能（AI）、物联网（IoT）、云计算和数字孪生等前沿技术构建的综合性智能平台。它被形象地比喻为城市的"智慧大脑"和"中枢神经系统"，能够像人类大脑一样实时接收城市各项"体征"数据，进行思考、判断，并发出指令，驱动城市各系统高效联动。这

#ClassificationPost-ProcessingforHawk##OverviewAgenericONNXclassificationblockthatrunsafteranomalydetectioninHawk'spost-processingpipeline.Itclassifie

简洁优雅的桌面电子书阅读器，让阅读更智能。选中文本，即刻对话——阅读过程中遇到任何疑问，选中文本即可唤起AI助手，获得即时解答。免费使用：集成阿里云千问大模型，通过OAuth授权后免费使用多场景支持：?解释专业术语和复杂概念?翻译外文段落?总结长篇内容要点?深入探讨观点和论述?推荐相关延伸阅读流畅体

RAGClaw是一款纯前端本地运行的AI知识库问答工具，所有文档、向量数据都存在你的浏览器里，不上传第三方服务器，隐私拉满。核心亮点：?多格式解析：支持TXT/Markdown/PDF/DOCX，自动提取纯文本?智能分块：文档按段落/句号重叠分块，代码按函数/类边界精准切割?混合检索：通义千问向量模

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。

最简单的计算器循环使用程序，可以计算五种例如加、减、乘、除、乘方等运算方式，但只有两个数，不能输入太多的数。仅限两个数字，总体使用感受位于中等偏下，有很多漏洞，还望各位提出改进建议。

HarnessFramework由两个核心组件构成：Harness-Agent运行时引擎对话编排与工具执行权限治理与预算控制遥测记录与回放分析多Agent调度与沙箱隔离MemoryBank-独立记忆服务长期记忆存储与检索向量语义搜索记忆压缩与归档多租户权限隔离架构特点松耦合设计:MemoryBank

项目主要包括任务调度、Agent管理、Provider配置、项目管理、资源锁控制、Revision历史、回滚操作和实时控制台等功能模块。系统由Brain/Orchestrator统一管理BackendAgent、FrontendAgent、ReviewAgent和TestAgent，负责任务拆解、任

微调Yolo目标检测算法检测FPS游戏中的人物实现自瞄。从架构设计到算法训练，再到实机调试优化，最后到部署代码都是独立完成。在github上有120颗star以及多个fork。

本项目包含四大核心功能模块，各模块功能如下：1.RAG核心检索与生成模块，支持Markdown格式文档的批量导入、自动解析，完成文本智能切分、语义向量化处理，基于FAISS构建本地向量索引，实现精准语义召回与大模型增强生成，输出贴合文档内容的精准答案；2.桌面端GUI交互模块，基于PyQt5开发可视