项目包含一个一页式作品集网站和3个可交互Demo模块。1.数据看板Demo：选择行业和时间范围后，自动展示销售额、订单数、转化率、客单价、趋势图和分析摘要。2.自动排班Demo：输入员工人数和班次强度后，生成一周排班表，并检查连续夜班、缺员风险等规则。3.竞品监控Demo：输入竞品关键词后，生成价格

RoadMC的功能主要包括三部分：一是合成点云数据生成，基于路面统计先验和病害几何模型，模拟裂缝、坑槽等11类病害并生成带逐点标签的LiDAR场景；二是点云分割模型，提供Swin3D与PointMamba骨干网络，结合mHC通道混合和GAN风格变换进行病害识别；三是训练与评估工具链，支持二分类预训练

功能模块与描述：药物分子高斯体积重叠计算加速，bfgs算法改进，全局算法引入改善收敛性能表现。cpu和gpu双版本作为benchmark。可用python简单调用使用。

系统包含用户登录、文件管理、智能清洗、数据分析、可视化展示、条件筛选、Excel导出、操作日志和定时任务等功能模块。管理员登录后可批量上传Excel、CSV、TXT文件，平台自动识别并处理空值、重复记录、乱码字符和日期格式，并通过3σ规则检测数值异常，将不合格数据生成独立的Excel错误报表。系统可

教师端（25页）：首页今日概览、学生管理（CRUD+综合档案）、AI教案生成（异步任务+Word下载）、课堂管理（7步音乐活动录制+曲目库+AI三层策略推荐曲目）、成长追踪（IEP制定→目标跟踪→雷达图→综合报告）、家校互动（内容审查+训练+留言+考勤）、教学分析（仪表盘+趋势+预警+全局搜索+导出

实时天气查询：通过wttr.inAPI获取任意城市的当前天气状况（描述、气温）。智能景点推荐：基于城市和天气条件，使用Tavily搜索API从互联网获取并总结最适合的景点及理由。个性化行程规划：接收用户输入的日期、人数、预算等级、偏好标签（如美食/亲子/轻奢），自动生成按天细分的行程，包含具体景点、

技术栈：Python·PyTorch·ResNet·数据增强·迁移学习微调预训练ResNet模型进行10类车辆分类，解决小样本训练难题；应用随机旋转/裁剪/翻转等数据增强策略，训练损失从1.8降至0.6；搭建完整Pipeline，实现单图/批量推理，支持置信度输出。

•基于ESP32-S3与ESP-IDF框架，利用FreeRTOS任务调度，驱动BH1750及DHT11传感器实时采集大棚温湿度与光照数据。•设计边缘报警策略（光照小于100lx触发蜂鸣器），通过UART将数据透传至Flask后端，并利用SQLite实现数据存储与管理。•开发Web可视化仪表盘，实现环

系统包含多租户管理、AI智能对话引擎、人工客服工作台、知识库RAG检索系统、工单全生命周期管理、智能会话质检、运营数据分析、系统安全管控八大核心模块。支持接入多家主流大语言模型，通过意图识别精准匹配用户需求，实现7×24小时自动答疑，可无缝触发人工转接并保留会话上下文；提供知识库单条添加与批量导入能

Cue编辑器：输入场景描述（如"第一幕开场灯光渐亮音乐起"），AI自动生成完整JSONCueSheet，涵盖音频/视频/灯光/机械/等待/淡出/组合共7种Cue类型。校验器：6层校验引擎——字段完整性、安全等级（danger强制人工确认）、依赖引用完整性、Kahn's算法循环依赖检测、资源冲突检查、