系統包含以下功能模塊：1）多策略信號引擎：集成6種獨立策略（均線交叉、RSI、布林通道、MACD、EMA趨勢、動量策略），支持雙向交易，採用基於ADX的市場體制分類（強趨勢/弱趨勢/過渡/震盪）動態調整策略權重。2）風險管理模塊：ATR動態止損、2:1盈虧比、單筆2%倉位控制、連續虧損自動減倉、5%

项目支持文档上传、知识库分类、向量检索、AI问答、引用来源追踪、会话记录、权限管理和后台配置。用户可以上传PDF、Word、Excel、Markdown等资料，系统自动解析、切分并建立索引。业务人员通过聊天窗口提问后，系统会结合企业资料生成答案，并展示引用来源，避免AI编造。后台可管理知识库、用户、

本项目采用“云端总控+边缘推理”的双轨架构，实现无人值守的算力售卖闭环，包含五大核心模块：1.边缘大模型推理引擎：基于WSL2+Docker深度定制，高效承载vLLM框架与量化大模型，对外暴露完全兼容OpenAI规范的流式API接口。2.双通道智能穿透网络：采用Tailscale（P2P直连为主）+

从零构建一个全新的、与现有所有AI架构无关的类脑认知系统。不预设任何功能模块，模拟大脑皮层的Pr-Al分子梯度轴，让网络在与环境和任务的交互中自发分化出不同功能区域。核心创新创新 说明 人脑对应层级预测编码 4层网络，每层独立预测，预测误差驱动学习 皮层分层结构（V1→V2→V4→IT）Pr-Al功

本项目的核心创新并非单一算法的修修补补，而是在系统架构层面重新审视了无人机智能感知任务的执行范式。传统无人机视觉系统通常遵循一种固定的流水线——检测然后跟踪然后依据预设逻辑做出响应——这种模式在面对复杂多变的自然语言指令或未曾预见的边缘场景时显得僵硬而脆弱。UAVagent1.0通过引入异构多智能体

项目描述：开发一个基于知识图谱的作战任务需求智能解析系统，用于提高文本理解和作战任务解析的准确性和效率。通过使用自然语言处理和知识图谱技术，实现了在复杂作战环境中更准确高效地理解作战意图和传达作战指令。应用技术：Python，Pytorch框架，自然语言处理技术，Bert语言模型，知识图谱。

项目描述：使用C++与qt，依托MITK平台开发髋关节置换机器人导航软件，该软件主要包含病例管理、术前臼杯与股骨柄规划、硬件检查、图像配准、术中导航和术后评估等功能。应用技术：QT，C/C++，MITK，微服务，vtk，itk主要工作：1、以插件的形式实现病例管理，术前规划，硬件检查，术中注册，术中

①AI内容创作输入行业关键词，AI自动生成短视频脚本支持数字人出镜，自动生成视频追爆款热点，多平台适配，定时发布日均产出50-100条内容②AI智能获客全网线索挖掘（监控问"多少钱""哪家好"的用户）全平台智能触达（抖音/小红书/微信）自动引导留资，线索管理后台日均主动添加30-50个意向客户③AI

支持MIPICSI摄像头输入（如SC450AI/IMX415等），具备高分辨率图像采集能力，支持自动曝光（AE）、自动白平衡（AWB）、自动增益（AGC）等ISP图像处理功能。

两年前我刚开始做科研时，每天要花大量时间手动翻阅arXiv，常常熬夜刷了好多篇论文后，还是错过自己领域的关键进展。文章读不完，读完了也抓不住重点，特别沮丧。所以我利用业余时间，动手开发了这个工具，它主要有两个功能：1.关键词追溯：输入任意关键词，几秒自动推荐5篇最新相关论文，并附带AI中文总结2.每