人工智能

1.展示dify中能开发完成的部分场景，大模型、HTTP调用、MCP工具、自定义工具等是如何协同工作的2.展示dify如何作为一个AIpaas平台被外部调用、鉴权

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。

1.考虑车辆成本最小化的MIP模型建立2.设计Benders和列生成算法相结合的算法求解，并对比GUROBI的求解效率3.基于C#开发算法操作界面，便于用户操作4.结果可视化展示5.算法优化结果有相关论文发表支撑

本项目针对当前我国居家养老场景中智能化应用存在的三大突出痛点，基于九天大模型平台开发了兼具“全屋智能＋AI健康监测＋情感陪伴”的老年人个性化全屋智能养老解决方案，力图在居家场景中实现24小时无感知、主动式安全预警与个性化健康管理。首先，在适老化设计方面，本项目以“低门槛、易使用”为原则，开发基于无唤

1、功能模块：包含前台展示模块、后台管理模块、分类管理模块、工具收录模块、搜索功能模块、排序功能模块等核心模块，各模块协同实现平台的完整运转。2、主要功能描述：前台支持用户浏览581个AI工具，按清晰分类快速定位所需资源，可通过关键词搜索精准查找工具，还能根据自定义规则对工具进行排序；后台操作简单，

核心特性###1.现代化技术栈-使用最新的React18和SpringBoot3.x-TypeScript提供类型安全-微服务架构支持-响应式设计###2.完整的功能模块-✅用户管理（注册、登录、资料管理）-✅角色系统（4个预设角色+自定义）-✅AI聊天（实时对话、情感表达）-✅会员体系（三级会员、

1.功能需求 客户信息管理：包括客户基本信息、联系记录、查询、修改和删除。 设备信息管理：包括设备的基本信息、配置读写、设备升级、服务套餐等的录入、查询、修改和删除。 监控功能：提供单台、多台电梯的监控看板，电梯事件人工智能监控。 数据分析：通过数据挖掘和可视化工具，对离线率、告警情况等进行分析，提

核心功能模块：智能体全流程创建：支持可视化配置（角色定义、功能规则、交互逻辑），快速生成多场景适配的AI智能体，降低技术门槛；知识库文档化体系：实现“非结构化知识→标准化文档→网站化展示”的全链路处理，支持版本管理、检索优化，让知识资产可沉淀、可复用；前后台协同管理：前台：面向终端用户，提供智能体交

宝贝成长记小程序，计划将宝贝的各个阶段的照片或者视频上传在网上云平台，然后通过小程序来浏览，方便家人传阅校园留离校登记：做一个学生方便填写留离校的记录，方便老师和宿管浏览，摒弃纸质形式

专门针对TOKEN、DeFi项目、NFT等数字资产的深度分析币安API集成：实时获取最新的加密货币交易数据和市场信息DeepSeek模型支持：集成国产大模型，提供更优质的中文分析能力全中文分析报告：所有分析报告和交互界面均为中文，更适合中文用户智能体协作讨论：多个专业智能体通过动态讨论确定最优交易策

AIverse平台提供全方位的AI工具发现和管理功能：?智能搜索与发现-多维度筛选：按类别、价格、功能、评分等20+维度精准筛选-智能推荐引擎：基于用户画像和使用场景，个性化推荐最适合的工具-实时搜索：毫秒级响应，支持模糊搜索和自动补全-趋势发现：展示热门工具、新上线工具、价格变动等动态信息?工作流

-**手势识别**：通过摄像头实时捕捉手部动作，识别6种手势-**播放控制**：-?拇指向上：播放/暂停-?拇指向下：停止播放-?食指向上：音量增加-?食指向下：音量减小-?手掌向左：上一首-?手掌向右：下一首-**状态显示**：屏幕实时显示当前歌曲、播放状态和音量-**中文支持**：支持中文界面显

项目中有h5前端，也有部分后端数据。可根据网上数据对接进行实时更新，更加简单明了，方便客户观看和使用，做出产品的判断，有利于做好第一手准备，得知哪个产品需要大力宣传，哪个需要减小力度以及停止。

1.自动生成预测结果，包括漏洞置信概率、预测结果（漏洞或非漏洞）以及漏洞类型（CWE编号）。2.对模型进行微调，以适配漏洞检测任务，提升模型性能。3.保证检测性能的泛化能力，使其在不同场景下具有良好的表现。

项目包含多个核心功能模块：基础LSTM模型、BayesianLSTM模型和ResNet-LSTM混合模型，每种模型针对不同复杂度的文档格式识别任务提供最佳解决方案。主要功能包括：1)支持对docx文档中商务标部分的文本序列进行建模分析，将文档内容转换为适合深度学习模型的输入格式；2)提供多种损失函数

项目：Unity中的K均值算法应用 角色：首席开发人员 - 开发了一个Unity应用程序，利用K均值算法进行数据聚类和边缘识别。 - 实现了两个主要功能： 1. 鸢尾花数据聚类：使用K均值聚类将鸢尾花数据集样本分类为不同的组，展示机器学习技能。 2. 边缘识别：通过检测颜色变化来识别图像中的边缘，提高图像处理能力。 - 克服了颜色识别的挑战，通过提取图像纹理并创建位图来实现精确的边缘检测。 - 这个多功能应用程序不仅限于鸢尾花数据，还可以用于各种数据聚类和图像处理任务。 - 使用的技术：Unity、C#、K均值算法、图像处理、机器学习。

一、STM32F103集成蓝牙串口模块HC05项目设计说明 该项目采用最小化设计原则，以最小化的方式开发出的源码可以让用户很轻松地学习，并可以再源码项目上轻松进行二次开发。 该项目源码没有一行多余代码，每一行代码经过认真处理，代码注释详细，代码可读性非常高。 该项目源码配有硬件接线图，能够快速将代码运行起来。同时可以加深对STM32的串口开发知识的理解，了解如何收发文本数据包。 二、HC05蓝牙串口模块测试说明 AT模式 进入AT模式的方法：先按住HC05蓝牙模块上的按键，再给蓝牙模块通电。蓝牙模块上面的LED进入慢闪模式(约1秒钟闪烁一次)，即可进行AT命令测试。 AT模式波特率为38400,8个数据位，1个停止位，无校验。 每条指令输入完成后，必须按一下回车键再发送！ 正常通讯模式 进入正常通讯模式的方法：直接给蓝牙模块通电，无需按住HC05蓝牙模块上面的按键。 正常通信时波特率为9600。 三、相关资料和技术支持 【HC05蓝牙串口模块测试实验】 https://www.bilibili.com/video/BV1xD4y1t7xf/?share_source=copy_web&vd_source=ec02247c3bd8301690fdae0a1305ca8c 【STM32F103蓝牙串口模块HC05编程实验】 https://www.bilibili.com/video/BV1GG4y187hf/?share_source=copy_web&vd_source=ec02247c3bd8301690fdae0a1305ca8c 四、更多内容请关注碧华科技： 【碧华科技的个人空间-哔哩哔哩】 https://b23.tv/yD0ogtt

1. 本项目主要分为以下功能模块： - 数据集准备：收集和标注包含不同车型的图像数据集，包括样本图像和对应的标签数据。 - 特征提取：使用深度学习模型（如卷积神经网络）对车型图像进行特征提取，获取代表车型特征的向量表示。 - 车型识别：利用训练好的分类模型，通过对车型图像的特征向量进行分类，实现车型识别功能。 对于使用者来说，该项目能实现以下功能： - 对输入的车型图像进行识别，快速准确地判断出车型。 2. 在本项目中我负责如下任务： - 收集、清洗和标注车型图像数据集，为训练模型做准备工作。 - 使用深度学习技术（如卷积神经网络）进行特征提取，将车型图像转换为特征向量表示。 - 使用Python编程语言和相关深度学习框架（如PyTorch）实现车型识别的代码。 - 进行模型的训练和调优，提高车型识别的准确率和泛化能力。 最终达到的成果是一个能够对输入的车型图像进行准确识别的系统，可以迅速给出车型类别的判断结果。 3. 在本项目中的难点主要包括： - 数据集多样性：车型种类繁多且外观差异大，如何收集全面且具有代表性的车型图像数据集是一个挑战。我们通过广泛搜集不同来源的图像数据，并进行手工标注，构建了较为多样化的数据集。 - 特征提取的准确性：车型图像的特征表达不同，如何提取出能够准确区分不同车型的特征向量是一个难题。我们采用了预训练的深度学习模型，借助其在大规模数据集上学到的特征表示能力来提取车型图像的特征。 - 模型训练的效果：如何通过训练和调优模型提高车型识别的准确率和泛化能力是一个关键问题。我们采用了数据增强、模型结构调整和超参数优化等方法，不断改善模型在训练集和测试集上的性能。 通过以上解决方案，我们的系统能够实现对输入车型图像的准确识别，具备较高的识别准确率和鲁棒性，可应用于交通管理、智能监控等领域。