MySQL

通过开发把书本按目录本地数据库化与ＡＩ大模型对接，实现ＡＩ伴学功能。把书本按目录接入ＡＩ实现伴学功能。项目官方网址:https://ktonsoft.com/功能演示网址：https://ktonsoft.com/demorun

1.企业知识库管理。2.AI威胁情报分析智能体3.自动化响应与处置智能体4.生成安全报告5.安全态势、安全运营、应急响应、合规评估、风险监测、策略管理、监督审查、用户监管、安全工具管理、安全工具纳管、资产梳理、资产台账、分类分级。另外还提供了外部系统的接入能力。

文档索引与检索系统是一个功能完备、安全可靠的智能文档处理平台，结合了先进的NLP技术和传统的数据库技术，为用户提供了高效、智能的文档管理和检索解决方案。系统的模块化设计和分层架构使其易于扩展和维护，适合企业级应用场景。该系统不仅实现了基本的文档管理功能，还集成了先进的AI技术，如语义分割、关键信息提

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

本系统包含患者端与医生端两大核心模块：患者端：支持注册登录、健康档案建立、AI辅助问诊、用药提醒、健康报告生成、在线咨询等功能，可通过手机端随时管理个人健康数据；医生端：提供患者管理、AI问诊辅助、随访任务分配、健康数据分析、远程会诊等功能，支持批量处理慢病患者随访，提升诊疗效率；系统已完成公网部署

1.专有领域文本及数据分块向量化处理2.利用Milvus数据库进行向量化存储3.接收用户问题，对问题进行语义分析和意图识别4.通过对知识库数据进行检索和召回5.召回的专有领域知识作为毕竟知识，构建提示词，输入大模型并总能接回复

项目群核心功能围绕AI智能体展开。其一为“双架构电商辅助决策系统”，包含PythonAI微服务与Java业务后端两大模块。AI服务负责商品销量趋势预测与智能选品建议；业务后端提供商品、订单、用户管理等核心功能，并通过HTTP通信整合AI决策能力。其二为“移动端智能体办公助手”，核心功能是基于Dify

1.内容制作：提供可视化、模板化、多格式兼容的内容创作工具，支持运营人员快速生成符合各场景需求的导向与服务信息内容2.节目编排：实现对各类信息内容的逻辑组织、时间轴编排与播放策略配置，形成可按需调度的“播放节目单”3.设备操作：对部署在各车站的显示屏、播放终端、传感器等硬件设备进行统一注册、监控、维

1、项目发现：自动抓取GitHub热门项目，按增长趋势、Star数、分类等多维度筛选展示。2、AI智能分析：接入大模型对每个项目进行价值评估，输出评分和分析报告。3、分类筛选：支持按AI工具、开发框架、效率工具等类别快速定位感兴趣的项目。4、数据看板：展示项目增长曲线、活跃度等关键指标，辅助决策。5

文章管理：支持文章列表分页查询、添加、编辑和删除，数据缓存于高性能数据库提升性能。图文处理：上传图片至硬盘或剪贴板，并调用双引擎识别中英文文字。系统集成：自动读取剪贴板图像，支持环境变量配置安全路径，通过网络接口实现远程控制。

数据中心系统围绕数据采集、数据存储、数据处理、数据分析与数据服务等核心能力进行建设，主要包括数据接入管理、数据清洗与转换、数据标准化、数据仓库管理、元数据管理、数据质量管理、权限与安全控制、日志与审计、可视化分析、统计报表生成、接口服务管理以及系统运维监控等功能模块。系统支持多源异构数据的统一接入与

本项目主要包含以下核心功能模块：多维数据采集：实时采集并处理用户的行为特征（如步数、打字频率、心率）及环境数据（天气状况）。智能情绪分析：内置决策引擎，综合分析多源数据，实时研判用户当前的情绪状态（低落、焦虑、平静）及能量水平。3D可视化呈现：利用Three.js技术，将抽象的心理状态转化为动态变化

1、在线一对一，学生发起提问，由专业老师进行解答；2、知识课堂，知识点+教学视频+AI总结+练习题的方式，让学生学习更轻松；3、AI拍照解题；4、AI测评，根据学生的学习进度，AI智能出题，学生在线解答（包括主观题和非主观题），答完后，AI智能分析知识薄弱点并给出学习建议；5、双语作文，AI带着学生

编程语言：PythonAI框架：PyTorch或TensorFlow（用于风格迁移模型，如CycleGAN或预训练的NeuralStyleTransfer）图像处理：OpenCV和Pillow用户界面：Gradio或Streamlit（快速构建交互界面）其他：HuggingFaceDiffusers

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

为江苏省全渠道开发工单智能预判智能体，基于大语言模型以及业务处理规范，对省内用户投诉工单进行企业有责点判责，自动生成判责结果与有责明细。•根据集团电渠与工信部文件要求，针对用户投诉工单进行企业有责点判责，设计并实现覆盖普通工单与申诉单的判责逻辑，覆盖线上渠道、营销外呼、万号渠道以及实体渠道等多源工单

本项目基于B/S架构构建了一套综合视觉监测系统，主要包含以下具体功能模块：1.作物病害智能检测：利用YOLO11深度学习算法对视频流进行实时推理，精准定位并分类（如早疫病、细菌性斑点）番茄叶片病害，自动统计病害分布数据。2.人员安全与行为监测：基于YOLO-Pose姿态估计技术，通过检测框几何规则（

数据清洗与标准化1.异常数据清洗自动剔除重复记录、空白行、无效字符；修正金额符号错误（如“-500”vs“500支出”）；补全缺失字段（如根据上下文推断交易方向）。2.语义归一化将“wxzf”“微信支付”“WeChatPay”统一归类为“微信”；对交易对手进行实体归并（如“北京某某科技有限公司”vs

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。

包含：数据治理低代码平台数据提取能力服务端可以通过平台拖拽配置，迅速上线与迭代，并且可以无缝对接测试环境尤其其中维表部分，通过onedata方案，保证指标的唯一性能降低用户的维护成本，帮助企业管理和提高数据的使用效率