JavaScript

JavaScript是一门高级的、解释型的编程语言，最初由Brendan Eich于1995年在网景公司开发，旨在为网页添加动态交互功能。作为Web核心技术的三大支柱之一（与HTML和CSS并列），它可直接在浏览器中运行，操纵DOM（文档对象模型）和处理用户事件，实现前端页面的动态效果、表单验证及异步通信（如Ajax）。随着Node.js的出现，JavaScript突破了浏览器的界限，能够用于服务器端开发，实现全栈应用构建。其语法灵活且易上手，支持事件驱动、函数式编程和面向对象范式，拥有动态类型和异步处理机制（如Promise和async/await）。尽管存在一些历史遗留的设计缺陷，但通过ECMAScript标准的持续演进（如ES6及后续版本），引入了模块化、类声明、箭头函数等现代化特性，大幅提升了开发效率和代码质量。如今，凭借React、Vue、Angular等前端框架及npm庞大的生态系统，JavaScript已成为全球最广泛使用的编程语言，覆盖了网页、移动应用、桌面程序（Electron）乃至物联网（IoT）开发，是互联网时代不可或缺的技术基石。

多模态视频理解与智能问答系统产品系统

系统主要包含视频预处理、多模态模型推理、视频问答、内容摘要和结果展示等模块。支持用户上传本地视频，自动完成视频抽帧与视觉信息预处理，并调用视觉语言模型进行内容理解。用户可以针对视频提出自然语言问题，例如人物行为、事件过程、物体变化和时序关系等，系统根据视频内容生成回答。同时支持生成视频摘要和关键事件

590Python人工智能

地震灾害风险评估系统产品系统

IoT数据采集通过TCP协议对接上位机系统，实时采集300+传感器的振动、位移、加速度等监测数据消息中间件服务基于ActiveMQArtemis实现MQTT消息代理，支持多协议（AMQP/MQTT/STOMP）数据分发时序数据存储 TDengine时序数据库存储高频采集数据（200Hz采样率），

811Java科学研究

基于动态权限算法的智慧广电门户系统产品系统Vibe Coding

项目分为三大功能模块：1.门户内容展示模块：支持广电新闻、节目预告、行业公告的分类展示与搜索浏览；2.动态权限管控模块：基于岗位、部门、操作角色实时计算可访问资源，自动调整用户栏目访问、内容编辑、素材上传权限，规避固定权限漏洞；3.后台运营管理模块：管理员可新增/下架内容、管理人员账号、查看操作日志

1150Python工业互联网

智能识别系统产品系统

1，调用算法模型多线程分析检测轨道探伤数据情况。2，通过输入相关指令调用千问模型去查询数据库中的识别结果，然后根据客户要求绘制不同样式的网页。3，解析多个作业数据，纵向比较同一类型的伤损变化情况。

710Java项目任务

西安电力智能巡检系统产品系统

关于界面顺倒序排列，在数据库里设个固定一时难达到的最大最小值，因只首页显示不用每页有，着手jsp里改一下条件，经理说：是这个效果；系统管理分得较细：用户、菜单，角色三版块，在数据库表语句上细分多表间的关联，中间表等用上批处理和预处理事务；用户有冻结和Log日志操作，log新建一个不属于各种归类的类@

990SpringMVC工业互联网

Telegram AI Bot｜AI 绘图与自动化任务机器人开源项目

TelegramAIBot是一个基于Python的AI绘图与自动化任务机器人，主要用于在Telegram中接收用户指令，并将用户提交的文本需求转化为AI绘图任务或自动化处理任务。用户可以通过聊天窗口发送提示词、风格要求和生成参数，机器人负责解析指令、提交任务、监听执行状态，并在生成完成后将结果自动返

1500C++人工智能

导体芯片 AI 视觉质检系统产品系统

微米级缺陷自动检测（裂纹、空洞、划痕、变形）高速成像、实时AI推理、自动分选质检报表自动生成、数据上传MES模型自学习、数据闭环、漏检率极低7×24小时无人值守质检

1260Java人工智能

字图书管理员式知识图谱平台开源项目

智能文档解析-支持PDF、Word，自动提取文本和元数据实体识别NER-自动识别人物、组织、技术术语等实体知识图谱构建-基于Neo4j的可视化知识网络语义向量检索-ChromaDB+Sentence-BERT语义搜索RAG智能问答-结合知识图谱的AI问答系统交互式可视化-React+Cytoscap

1450Python工业互联网

半导体物料搬送控制系统（MCS系统）产品系统

MCS负责对生产物料的搬送进行集中控制，对物料的储存进行管理；MCS接收MES的搬送指令后，选择有效且最优的搬送路径，然后协调AMHS设备来执行搬送指令，确保指令正确执行，实时监控物料的位置信息并回报MES。

3010Java工业互联网

简易数据统计页面产品系统

1.对上传数据的基础统计（如：缺失率，中位数）2.对上传数据的抽样代表性，如（20%，30%，40%的原始数据量，对原始数据的代表性）3.统计机器学习方法，使用原始数据，对未知数据进行数据预测

1340Python机器深度学习

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