MySQL

离线语音交互系统：基于Vosk轻量级中文离线语音引擎，摆脱了对云端的依赖。小车能精准识别“小车”、“跳舞”、“前进一米”等关键词，并利用PiperTTS引擎实现自然、流畅的中文语音播报反馈（如“好的，我要来唱歌了”）。多模态动作控制：基于ROS2Humble和C++，实现了麦克纳姆轮底盘的精准运动控

整体主要基于CSL500中文手语数据集进行。结果表明，本文训练的模型在测试集上的识别准确率达到了97.56%，并且大多数类别的识别准确率都在90%以上，整体效果较为稳定。部署测试中，经过量化优化后的模型能够在树莓派平台上实现较稳定的实时推理，基本满足实际运行需求，这验证了该系统在真实场景下具备一定的

1、策略对话：通过自然语言对话方式与AI对话，AI可以理解用户的意图，也可以给出意见，AI辅助完成交易策略。2、模拟回测：高仿真模拟交易所，批量自动化回测交易策略3、模拟仿真：已验证的交易策略，部署到容器，自动接受实时行情，自动交易，可对接真实交易所3、辅助功能：登录、注册、短信验证、邮件验证、回测

自然语言Text2SQL全链路能力：基于LangChain+Qwen-turbo构建AIAgent，输入养护业务自然语言，自动解析意图、检索库表结构、生成合规查询SQL并执行，输出结构化病害统计数据；RAG知识库与自进化学习：集成Chroma向量数据库搭建市政养护知识库，结合Few-shot示例提升

核心功能模块共八大板块：1.AI法律助手：基于Kimi/DeepSeek大模型的多轮对话，支持法律问题解答、文件分析、流式输出与历史会话管理。2.合同智能审查：上传合同文本，AI自动识别风险条款、缺失条款并给出修改建议，支持多格式文件解析。3.案件全生命周期管理：案件立案、进度跟踪、截止日期提醒、团

1. 数据处理架构搭建：参与搭建基于Java和Python的混合数据处理架构，利用Java的稳定性和高并发特性搭建数据采集与预处理框架，实现每日超100万条业务数据的高效采集、清洗与存储；借助Python的数据分析生态优势，搭建统计分析AI模型，完成数据的深度挖掘与计算。2. 多维度数据分析：主导用