MySQL

1.文本真实性检测：基于BERT模型进行微调（Fine-tuning），通过提取深层语义特征识别AI生成文本，准确率达87.3%；2.图像伪造识别：融合ConvNeXt与SwinTransformer的多尺度特征，利用迁移学习实现对AI生成图片的精准检测；3.多模态特征融合：设计加权融合策略处理图文

一套集行为识别、数据服务与可视化管理于一体的课堂智能分析系统，主要功能包括：课堂行为智能识别基于YOLOv8模型对课堂视频或图片进行目标检测支持识别抄袭、分享答案、东张西望、使用手机、睡觉等多种课堂行为提供单帧检测、视频检测及实时流检测能力实时与离线分析能力支持摄像头或RTSP视频流的实时行为检测支

1多格式数据兼容：支持Excel、CSV、JSON等主流格式的一键批量导入与结构化。2智能数据清洗：自动识别异常值、缺失值处理及数据类型标准化。3核心算法计算：内置数学模型，支持销售趋势预测、复购率分析、财务利润自动核算。4动态可视化：自动生成高美观度的销售漏斗图、环比增长分析图及热力分布图。

实现了完整的AIAgent系统，支持工具调用和知识库检索支持DeepSeek、智谱AI等多种大语言模型，可灵活切换实现了向量数据库检索，检索准确率达到85%+代码量5000+行，代码覆盖率80%+采用注册表模式实现多模型支持，代码可扩展性强自定义TypeHandler处理PostgreSQLvect

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）；

核心算法:采用最新的YOLOv11算法，兼顾检测速度与精度。一站式流程:集成环境检测、数据集配置、模型训练、结果可视化等全流程功能。多模态检测:支持图片文件、视频文件以及实时摄像头画面的目标检测。可视化交互:通过直观的GUI界面展示检测结果（边界框、置信度、类别），并支持训练过程中的参数配置与日志监

系统采用C#/.NET平台开发，分层架构包括：控制层：与PLC、机械臂、扫码器、贴标机等硬件实时通讯；调度层：基于事件驱动的多线程时序引擎，实现多设备并发协调；视觉AI层：基于深度学习的药品识别、贴标校验、容量识别；业务层：完成医嘱导入、药品匹配、用户权限与日志追溯；监控层：集成视频流、语音播报与报

客户根据输入的提示词可以对应相应的工具调用，根据对模型提示词的嵌入，模型可大大避免出现幻觉，而且数据库可以实时更新，对于场景多变时具有强大可用性，也可以快速根据提示词以及工具链快速改变自己的领域。

本PCB板缺陷检测系统集成高分辨率成像与深度学习算法，能对焊点、线路进行毫秒级高速扫描与智能分析，精准识别开路、短路、漏铜、异物等数十种复杂缺陷。系统具备自学习能力，越用越精准，并自动生成统计报表，实现全流程质量追溯，显著提升直通率与生产效率。

物理实体采用等比缩小的齿轮齿条钻机提升系统模型，通过传感获取提升箱高度、提升电机转速等相关数据，根据数据实时映射策略将物理空间感知信息传输到数字空间，驱动孪生模型实现实时、高保真的提升箱空间位置和井架位移的变化。在数字空间中，接收来自物理空间经过滤波、降噪处理后的数据流，驱动孪生虚拟模型实时更新其姿