1、多模型智能调度：ClaudeOpus/Sonnet/Haiku+GPT按任务复杂度自动路由，简单任务用小模型（Haiku）省成本，复杂任务用大模型（Opus）深度推理，单日可节省50%以上API费用。2、MCP工具集成：7个MCPServer并行运行——文件系统（读写/搜索/目录树）、Playw

1、多引擎架构：HTTP层（curl_cffiTLS指纹伪装，JA3/JA4匹配）+CDP浏览器控制（stealth-patchedChromium）+系统级输入模拟（SendInput原生事件），三级策略自动降级，60-70%场景在HTTP层即可解决。2、DataDome对抗：逆向其device-

1、UE引擎SDK逆向与Mod开发：通过CheatEngine定位游戏内存结构，逆向UE4/UE5引擎的ProcessEvent函数实现hook拦截，开发Python/Lua脚本控制游戏行为。已为5款游戏开发Mod，累计55+功能模块（无敌、飞行、ESP透视、自瞄、资源修改、速度控制、传送等）。2、

本平台核心功能如下：**智能咨询**-多轮对话精准理解业务场景，自动匹配适用法律/会计准则/税务政策-支持合同文本、财务报表、税务申报表等文件上传解析**风险诊断**-基于业务数据自动识别合规漏洞与财务异常-生成风险等级评估及整改优先级建议**方案生成**-一键输出合同审查意见、税务筹划方案、内控流

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。

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

主要应用与C#上位开发，与下位机通信数据配置，快速进行数据点位定义配置。对项目中的配方设计，数据报警配置，运动点位参数配置，报警数据配置，点位IO数据定义。在上位开发与下位数据通信中启到数据一一的对应，方便数据之间的快速定位，让数据绑定更加的方便，减少数据配置的重复定义。

功能特性✅PDF转Word✅Word转PDF✅拖拽上传✅响应式界面✅中文文件名支持✅文件下载使用说明访问部署地址拖拽或选择PDF/Word文件等待转换完成下载转换后的文件注意事项支持的文件格式:.pdf,.docx单文件大小限制:根据服务器配置转换时间:取决于文件大小和复杂度