人工智能

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。

1. 本项目主要分为以下功能模块： - 数据集准备：收集和标注包含行人和车辆的视频数据集，包括样本视频和对应的标签数据。 - 目标检测：使用YOLOv8算法对视频中的行人和车辆进行目标检测，实现实时的多目标检测。 - 多目标跟踪：利用ByteTrack算法对检测到的行人和车辆进行多目标跟踪，保持目标的连续性并给出每个目标的轨迹。 - 行人车辆计数：根据跟踪结果统计行人和车辆的数量，实现实时的计数功能。 - 越界识别：基于目标的运动轨迹和预定义的区域，识别出行人和车辆的越界行为。 对于使用者来说，该项目能实现以下功能： - 对行人和车辆进行实时的目标检测和多目标跟踪。 - 实时计数行人和车辆的数量。 - 检测并识别行人和车辆的越界行为。 2. 我在本项目中负责如下任务： - 收集、清洗和标注视频数据集，为训练模型做准备工作。 - 使用YOLOv8算法进行目标检测，并使用ByteTrack算法进行多目标跟踪。 - 使用Python编程语言和相关深度学习框架（如PyTorch）实现目标检测和多目标跟踪的代码。 - 设计并实现行人车辆计数和越界识别的算法，结合目标的轨迹和区域判断目标是否越界。 最终达到的成果是一个可以实时进行行人和车辆目标检测、跟踪和计数的系统，并能够识别出行人和车辆的越界行为。 3. 在本项目中的难点主要包括： - 目标检测的准确性：由于视频中行人和车辆数量众多且姿态多变，如何通过YOLOv8算法实现高准确性的目标检测是一个挑战。我们采用了大规模数据集的训练和调优网络结构的方法，提高了目标检测的准确率。 - 多目标跟踪的连续性：在动态场景下，如何保持行人和车辆的连续跟踪是一个难点。我们结合了多种跟踪算法，并通过目标的特征匹配和运动预测等方法提高了跟踪的连续性和准确性。 - 越界识别的精度：在不同场景下，如何准确地判断行人和车辆是否越界是一个挑战。我们设计了基于轨迹分析和区域判定的算法，综合考虑目标的运动特征和区域约束，提高了越界识别的精度。 以上解决方案使得我们的系统能够对行人和车辆进行实时监测、计数和越界识别，具有较高的准确率和效果，可以广泛应用于人流统计、交通管理等领域。

1. 本项目主要分为以下功能模块： - 数据集准备：收集和标注自己的数据集，包括样本图片和对应的标签数据。 - 模型训练：使用YOLOv8算法对数据集进行训练，得到训练好的模型。 - 模型测试：利用训练好的模型对新数据进行目标检测，并输出检测结果。 - 模型优化：根据测试结果对模型进行优化，使得目标检测的准确率和效率都有所提升。 对于使用者来说，该项目能实现以下功能： - 制作自己的数据集，并训练自己的模型，实现目标检测任务。 - 通过可视化界面查看目标检测结果，方便直观。 2. 我在本项目中负责如下任务： - 收集、清洗和标注数据集，为训练模型做准备工作。 - 使用Python编程语言和YOLOv8算法对数据集进行训练，并根据训练结果对模型进行调整和优化。 通过这些任务的实现，我最终得到了一个可以对自己的数据集进行目标检测的模型，使得该模型可以方便地应用于实际生产环境中。 3. 在本项目中，最大的难点是如何标注数据集和如何优化模型以提升目标检测的准确率和效率。 针对数据集标注的难点，我们采用了多人标注+众包的方式，让多个标注者同时对同一张图片进行标注，取标注结果的交集作为最终标签数据。这样可以有效避免单个标注者的主观误差和盲区，提高标注数据的质量。 针对模型优化的难点，我们结合了多种优化方法，包括调整超参数、采用不同的激活函数、增加/减少网络层数、使用模型融合等，同时考虑模型的准确率和效率，最终成功提升了目标检测的性能。 以上解决方案得到了良好的实验效果，并被应用于实际生产环境中，得到了用户的高度认可和好评。

随着我国高等教育事业的发展，高等学校不断扩大招生规模，学生数量急剧增大，学生素质良莠不齐，高校学生的学业问题越来越突出，课程成绩不能及时反馈给学生本人，导致学生管理难度加大。因此，针对这一问题需要建立完善和可靠的学习预警系统，以便及时发现和解决教学中潜在问题，加强学生对课程的总体情况了解，提高学生的学习质量和完成学业情况。 学生预警系统主要是通过收集学院过往的课程过程性数据，以此训练一个基于boosting集成学习模型，模型经过反复调差和训练，准确率已经达到了百分之九十以上，具有极强的可信度。模型根据学生的过程性学习数据进行课程成绩预测，从而预防和解决学生在学习过程中可能遇到的问题，促进学生学习成果的提高。 系统将学生每门课的预测结果在学生端可视化展示，并对教师可视化展示其每门课的平均成绩和不及格人数，对于教务管理员会可视化展示学院每各系的学期预警、学年预警和毕业预警的人数，还有学期预警、学年预警和毕业预警的百分比。