视觉定位识别：采用最小二乘法多组位置标定，精准定位目标物体，为机械臂抓取提供高精度位置基准，解决定位偏差问题。​视觉特征识别：借助全卷积神经网络，实现端到端物体特征提取，可精准识别不同尺寸、形态、材质的物体，适配多样抓取对象。​强化学习决策：通过深度Q学习算法，让机械臂自主学习抓、推动作的最优位置与

基于高通SNPE的模型部署到色选机项目1.图像采集，利用camera设备采集2600张茶叶（640*640），并标注13中茶叶类别。2.数据增强，利用数据平移、缩放和仿射变换，扩充数据集。3.利用Yolov5算法进行模型训练。4.利用SNPE进行模型进行模型转换和量化，因为SNPEdsp不支持5D算

数据集自动化处理：支持数据集的自动标注（结合半自动化标注工具辅助人工高效标注）、数据集划分（按比例自动拆分训练集、验证集、测试集）、数据增强（自动实现图像旋转、缩放、亮度调整等操作，扩充数据集规模）。模型自动化训练：内置多种YOLO版本（如YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）的训练脚本，可自动

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。

支撑千万级点评流量承载，同步实现搜索效果深度优化兼顾千万级点评流量的稳定承接与搜索体验的精细化优化既要保障千万级点评流量的高效承载，也要推动搜索效果的全方位提升

1.用户引导与拍照模块语音+图文引导：明确提示用户如何站立、距离、姿势、衣着建议（如紧身衣）。姿势检测：实时检测用户姿态是否符合要求（如双臂微张、站立笔直），不合格则实时提示重拍。多角度拍照：正面、侧面、背面共三张，支持重拍、预览、确认流程。2.图像上传与预处理图像质量检测：模糊、光线、遮挡、背景复

针对无法复制黏贴的网页和业务网页，抓取图片信息，并进行分析，提取其中的文字信息进行业务扩展，基础流程：文字识别系统组件：1.图片采集2.分析图片文字3.将图片和文件信息做关联存储

rcs：多agv任务协同本体：可基于ros1/ros2/其他通讯协议。本体依靠slam导航（可反光条）、二维码导航、混合导航。底盘：四舵轮、双差速、单舵轮。

主要对xx平台的视频质量评估项目进行需求拆解、数据处理、业务快速理解，最终给出评判一个视频质量高低的因素。从统计学角度和机器学习角度两方面进行分析和建模，给出了统计学结果和机器学习模型结果，并根据结果进行了效果验证和详细的数据分析，针对从数据模型表现上发现的一些异常点，给出了业务解释和业务指导，整体

针对业务现状，业务各维度分析，核心结论和建议，数据驱动，由数据发现业务问题。针对业务现状，业务各维度分析，核心结论和建议，数据驱动，由数据发现业务问题。针对业务现状，业务各维度分析，核心结论和建议，数据驱动，由数据发现业务问题。