MySQL

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