背景：日常做内容时，资料分散（网页/文档/热点）、整理耗时、风格不统一、发布流程重复，导致“找资料+写稿+排版+发稿”成本高且难以规模化。为什么做：把采集、沉淀、生成、编辑、发布串成一条可复用的流水线，让内容生产从“手工作坊”变成“可追溯的流程化生产”。适用：需要高频产出（公众号/图文为主），但人手

该小程序聚焦多平台房间信息整合与智能分析，基于客户提供的多平台房间基础数据，依托AI模型对数据进行深度处理与趋势推演，可清晰呈现未来一段时间内房间供需变化、价格波动等核心趋势，以可视化图表直观展示分析结果，为用户租房、订房等决策提供科学参考。

本项目是一个功能完善的全栈量化系统，主要包含以下核心功能模块：动态因子工厂：内置通用技术指标库，同时自主研发了公式解析引擎，支持用户通过编写数学表达式（如MA(close,5)-MA(close,10)）动态创建和计算自定义因子。AI模型训练工作台：集成PyTorch深度学习框架，支持可视化的配置L

1.数据预处理数据清洗：识别并处理缺失值，但异常值不宜进行处理。2.特征提取与选择多维特征分析：从数据中提取能够描述医疗保险欺诈的特征。特征选择：使用方差阈值等方法选择对预测最有贡献的特征。3.模型构建与训练模型选择：基于项目需求和数据特性，选择合适的机器学习算法。模型训练：使用训练数据集对模型进行

项目具体功能模块：阶段提示模块、阶段总结模块、报告生成模块、单文件规则审核模块、批量文件规则审核模块项目的主要功能描述：阶段提示：通过AI分步引导上传案件所需材料（含房产证、身份证、证据照片等）；单文件多模态规则审核：对单个文件进行合规校验（如身份证主体一致性、有效期校验，异常情况以红字简洁提醒）；

系统功能分几大板块：1，AI办公版块：涉及工作流；撰写会议纪要；合同审核；专业写作2，知识库和机器人板块：创建维护知识库；创建和维护机器人；智能问答3，三员角色定义

1.跨平台智能助手?️全终端覆盖：完美兼容Windows/macOS电脑端及Android移动端⭕悬浮球设计：在微信、抖音客服等聊天界面一键唤起，无需切换应用?一键复制：AI生成回复后直接复制至剪贴板，操作流畅零学习成本2.上下文感知与动态知识库融合?实时语义理解：自动分析当前聊天记录，精准捕捉客户

1.数据接入层：支持批量导入PDF/Word/Excel/TXT等格式文档，通过Python脚本自动清洗去重、剔除乱码，同步生成文档元数据（来源、部门、保密级别）；2.向量处理层：基于开源Embedding模型（通义千问Embedding）完成文本切片向量化，选用轻量向量库Chroma本地部署（无需

自动任务执行：检测到火点后自动起飞、切换模式（LOITER/AUTO）、飞向目标、悬停并投弹，最后返航着陆，支持参数配置如速度、加速度和返航高度。摇杆覆盖控制：通过专用MAVLink端口（14553）接收MQTT摇杆指令，实现RC通道覆盖，支持限频发送和模式保护（如禁用通道5防切换）。IR位置调整：

1.开始创建：创建agent，开始机器人配置。agent可以对应理解为租户的概念，每个agent下的数据和管理是独立使用的。2.语义语料填充：创建实体、意图、问答、闲聊等语料。3.基础资源建设：设置必须的基础资源内容。4.会话流程配置：配置会话流程以实现多轮对话效果。5.BOT装配调试：将配置的语料