LOVEAI是一款基于大语言模型的AI情绪恢复助手。主要功能包括：1.用户情绪输入与分析，根据用户描述识别当前情绪状态；2.基于AI生成个性化回复和情绪调整建议；3.保存用户历史情绪记录，形成长期交流数据；4.通过结构化数据管理提升AI回复的连续性和针对性。项目目标是探索AI在情绪陪伴和个人成长场景

在线监测预警：通过设备设施数采数据、监控视频、人员定位信息针对安全管理所需进行预警规则配置和智能识别，并触发现场预报警提示，同时自动触发后续处置流程。双重预防管理：包含风险源分级管理、隐患排查及整改管理在线业务触达流程，同时完成风险源动态评分闭环；设备健康管理：设备维保及巡检业务在线流程，为隐患整改

1.设计了长短期记忆2.基于parent-child切分的rag多路检索，metadata中包含版本号，权限等诸多细节3.自然语言查询text2sql功能，包含预检，schema返回（以及少样本返回），sql生成（模板或llm依据字段生成），只读ast审计等4.planandexcute模式5.to

支持TensorFlow/PyTorch主流CNN网络模型训练、数据集处理、性能打点评测；实现模型调优、算子提取、模型转ONNX推理格式；完成海思Modelzoo模型改造与验收交付；提供批量模型benchmark评测能力，输出精度、性能报告，支撑AI模型上云流水与社区交付。

面向企业内部数据分析场景，业务人员不熟悉SQL无法直接查询数据库，传统BI报表配置繁琐、响应慢。本中台旨在依托大模型能力实现自然语言直接查询各类业务数据源，降低数据分析门槛，实现快速数据探查、自动报表生成，解决业务人员取数难、报表开发周期长的痛点，服务企业内部经营分析、业务报表统计场景。

功能模块：Bitcask存储引擎（KvStore+Sled适配层）可插拔线程池（Naive/SharedQueue/Rayon三种）TCP网络协议栈（自定义线协议+SerdeVisitor）服务端（TCPListener、请求分发、优雅停机）客户端（无锁连接池、Builder配置、请求响应通道）CL

项目功能模块1.调度总览展示任务总量、待调度任务、完成任务、设备利用率、空闲设备等核心指标，并提供任务趋势、区域压力、设备状态、电量分布和告警信息。2.任务管理支持物流任务的创建、编辑、查询、筛选和分页，维护任务类型、优先级、物料、载重、起终点区域及设备要求。同时支持任务取消、派发、改派、进度推进和

完成基础主数据（货主、SKU、仓库、货位、用户）的标准化维护实现入库全流程（ASN→收货→质检→上架）的系统化管理实现出库全流程（订单→分配→波次→拣货→复核→发货）的系统化管理实现库存实时可视化、事务追溯、盘点与调整完成与ERP的标准接口对接

一、项目目标：完成动态建模平台、财务会计、供应链、企业绩效管理、资金管理、管理会计、质量管理、人力资本、生产制造等模块的实施上线；利用报表平台呈现业务和分析数据；掌握开发能力，有效处理系统运行过程中bug、应用问题、数据错误等问题；建立业务流和审批流，完成业务单据的流转和审批。

负责基础后端服务搭建，完成接口开发、数据库设计、业务逻辑实现与服务稳定性保障；搭建智能问答模块，依托大模型实现上下文理解、多轮对话交互与精准应答输出；开发视觉识别功能，完成图像解析、目标检测、特征提取与结果处理，保障各模块高效联动，支撑整套智能应用稳定落地运行。