人工智能

涵盖能源管理、在线监测、点巡检和全生命周期等模块，可自行搭建物模型、自定义业务流程的工业智能化解决方案。灵活性高，扩展性强，客户可自行调整和扩展，帮助企业像搭积木一样的搭建自己的网站。

1.主页/零层级桌面：自定义Widget卡片式布局，显示最关键信息：导航下一指引、媒体播放、天气、日程等。支持智能场景感知，动态推荐相关服务（如到达停车场前自动弹出付费二维码）。2.导航系统：与高德地图深度定制合作。AR实景导航融合、3D地图渲染、电量/油量智能路线规划（推荐充电/加油站）。车道级引

该产品主要分为两端，一是儿童使用的手表端，二是家长使用的APP端。手表内部嵌入定位等芯片，应用内有智能语音助手小爱同学、打电话、发信息、时钟、交友、支付等功能、为扩展儿童的喜好，手表有自己的应用商店，可根据自己的需要进行下载。家长端主要功能为查看儿童位置、控制管理儿童各个应用的使用

项目功能模块：系统主要分为四大模块：输入与解析模块（接收用户输入的产品名称和卖点，并进行关键词提取）、AIGC脚本生成模块（核心，利用大语言模型根据指令模板和案例库生成结构化脚本）、案例库与数据库模块（存储和匹配爆款脚本案例作为参考和提示词素材）、输出与解释模块（将生成的脚本、参考案例及深度分析以清

项目功能模块：本项目核心包含四大模块：音频流处理模块（负责VAD静音检测和音频分段）、语音识别（ASR）模块（基于SenseVoiceSmall模型进行语音转文字）、文本翻译模块（集成翻译API对识别结果进行多语种翻译）、Web服务与接口模块（提供HTTP和WebSocketAPI供客户端实时交互）

1.登录小程序，可选择相应智能体，进入智能体后，可向智能体发起询问2.登录aigc后台，可建立专属自己的智能体3.可开通会员，体验专属会员服务4.可为用户建立专属知识库

1、素材组合广告‌2、新老广告排序优选‌3、广告质量模型‌分析用户行为数据，建立点击率预测、转化率预估等质量评估维度，结合频次控制避免过度曝光。模型持续学习素材表现，自动淘汰低效广告。4、相似广告识别通过对广告素材的向量化，构建广告相似度模型，判别文本和广告素材的相似度，过滤低相似度的广告组合。5、

1.姿态感知，该页面为项目可视化大屏，由航线列表，素材库，设备列表构成，底图为cesium3d地图，用于展示航线，坐标点等等，功能包括，选择设备进行航线下发，websocket实时推送数据，在地图回显。选择设备开启直播画面，websocket实时推送设备详细数据状态，开启直播弹窗利用flv.js展示

智能制造管控智能体是一款面向制造企业计划排产员、生产主管等角色，结合了大语言模型（LLM）、模型上下文协议（MCP）以及工厂仿真与数字孪生（METAM）等先进技术和工具的智能制造管控助手。-基于LLM具备的泛化推理与自适应认知能力，打破传统管控集成局限性，实现对复杂计划调度、异常根因追溯等任务支撑。

是基于JetsonNano的系统开发，收集了大量的数据集，使用YOLOv11的卷积神经网络进行目标检测的学习，能够在复杂场景下红绿灯，交通标志，行人和车辆等。

功能包括，题库管理，知识点管理，智能化组卷，（自动化扫描，识别，客观题自动判卷，主观题自动识别分数，线上/线下判卷），学情分析，靶项卷推荐,学校端，可以批量添加老师，学生，组卷可以批量添加试题，可以自助上传试题，获取平台试题，获取菁优网，学科网试题

负责数据库设计、后端API开发及Android客户端开发（使用Java），并引入Redis优化系统性能。​数据库设计与优化​基于MySQL设计高可用的数据库结构，包括用户表、商品表、订单表等，遵循三范式减少冗余。通过索引优化、SQL查询优化，提升查询性能。​后端API开发（SpringBoot+My

千唔是一款技术驱动的AI互动叙事平台，其核心依托于自研微调的大型语言模型（LLM）来生成富有灵魂的角色对话与剧情，并整合了多模态技术（如情感化语音合成TTS、语音识别STT和文生图）来打造沉浸式的视听体验。在技术架构上，后端采用Supabase（基于PostgreSQL）提供了一站式的实时数据库与用户认证服务，确保了数据处理的效率与可靠性；前端则创新性地使用Kotlin Multiplatform（KMP）跨平台方案共享核心业务逻辑，并结合Jetpack Compose构建了Android端流畅现代的UI，实现了高效开发与双平台一致的高质量用户体验。

互联网信息推荐算法安全评估平台（http://116.62.162.16/home）是一个面向算法治理与信息安全分析的专业工具。该平台支持从快手、微博、抖音、小红书等多类主流平台进行数据抓取与分析，实现对推荐算法行为的全面监测和量化评估。 平台核心功能包括宏观数据看板、账号群体画像分析、安全指标追踪等，能够精准识别如“诱导控制”和“干扰识别”等算法风险行为，并以可视化方式呈现其变化趋势。它已管理超600万账号、37类群体画像，支撑起对信息传播机制与算法影响的深入洞察。 该平台适用于监管机构、研究单位及平台企业，为其提供算法安全评估、舆论风险预警和治理策略制定方面的数据支持，最终推动推荐算法透明、可信、向善发展。

本方案基于OpenCV计算机视觉库，开发了一套实时视频人脸识别与特效处理系统。系统通过Haar级联分类器精准检测人脸特征点，实时定位眼睛和嘴巴区域，并运用先进的图像处理算法对特征区域进行特殊处理。针对眼睛部位采用强化的鱼眼畸变算法，通过非线性坐标映射实现眼球突出膨胀的视觉效果，使其呈现夸张的圆形凸出状态；对嘴巴区域则实施水平方向的适度拉伸变形。所有处理后的特征区域均经过羽化边缘处理，确保与黑色狗狗背景无缝融合，最终生成具有戏剧化效果的趣味换脸视频特效，可广泛应用于短视频制作、娱乐应用和实时视频互动场景。

奈斯AI全新GO版本体系 采用Vue3+Gin全栈技术架构开发的新一代AI应用平台，相比传统版本实现了质的飞跃。前端基于Vue3 Composition API重构，配合Vite构建工具显著提升开发效率和用户体验。后端采用Go+Gin轻量级框架，充分发挥Go语言高并发特性，通过协程池和连接池优化，实现真正的毫秒级响应速度。 系统集成AI对话、AI绘画、文档处理等多维度AI能力，支持GPT、DALL-E、midjourney等主流模型。采用智能负载均衡和请求分发机制，单节点可处理万级并发请求。通过Redis缓存层和数据库连接池优化，响应时间稳定控制在100ms以内。新架构不仅提升了系统性能，还为后续功能扩展奠定了坚实基础，为用户提供更加流畅高效的AI体验。