功能介绍（必填）本项目是面向激光实验场景的数据可视化展示平台，主要包含以下核心功能模块：数据导入与预处理模块：支持从激光实验设备导出的原始数据（如光谱数据、能量数据、时序数据等）进行批量导入，自动完成格式校验、缺失值填充、异常值过滤等预处理操作，确保数据质量。多维度可视化模块：提供折线图、热力图、等

本项目是面向币安USDT合约的做空趋势跟踪回测系统，采用右侧交易思路，以大盘弱势为前提，通过暴涨高位识别、多指标评分机制确认入场信号，搭配固定/ATR止盈与多重止损风控，自动生成详细Excel回测报告，用于高位下跌行情策略验证与量化研究.

1.项目核心功能模块划分为六大板块，分别是用户登录注册模块、简历上传与解析模块、岗位信息管理模块、智能匹配与评分模块、结果展示与筛选模块，以及系统后台管理模块。各模块分工明确且协同联动，从用户身份校验、简历数据处理，到岗位匹配与结果输出形成完整闭环，同时通过后台模块实现数据监控与系统配置，保障系统稳

本项目智能任务自动化平台包含以下核心功能模块：1.任务调度引擎：-支持定时任务、触发任务、依赖任务配置-任务优先级管理，并发执行控制-任务状态实时监控和日志记录2.自动化执行模块：-Web自动化：页面操作、数据采集、表单填写-API集成：第三方平台数据对接和业务流转-数据处理：数据清洗、转换、分析和

粮食无人实验室检化验系统集自动扦样、样品预处理、智能检测、数据判等、留样封存、结果上传于一体，实现粮食质量全流程无人化检化验。系统可自动完成粮食的分样、粉碎、混匀等前处理，通过近红外光谱、机器视觉、快速检测模块，精准检测水分、容重、杂质、不完善粒、毒素等关键指标。具备样品全程追溯、异常报警、权限管理

NovaGo是基于深度学习、蒙特卡洛树搜索和大语言模型技术结合的围棋AI系统，旨在降低传统围棋AI的算力成本，实现轻量级、高性能部署。系统核心功能包括：提供基于WebSocket的实时人机对弈接口，支持用户通过前端界面与AI交互；模型采用微调后的DeepSeek，结合MCTS算法提升决策准确性；通过

这是一个基于汇编、C语言和Python混合架构开发的轻量级桌面终端系统，它并非基于Linux内核，而是完全独立的原创设计。系统底层由C语言和汇编语言构建，负责核心的硬件交互与性能控制，上层展示层则利用Python实现，确保了界面的灵活性与快速迭代。它提供了一个仿真的命令行交互环境，内置了如wytsh

根据招投标网公布的项目数据及企业数据，爬取数据并分类以增加的方式写入mongdb。并提供查询分析接口。将任务分为输入服务，输出服务，数据分析服务，同步服务，监控服务...

1、项目除了Unity本身外，为了能够结合大语言模型实现与用户实时对话，还使用了Python作为后端，在本地运行大语言模型，并和Unity程序通过网络套接字交换数据。2、Unity程序实现了背景透明，避免遮挡用户鼠标操作。用户可以通过点击不透明部分移动窗口，用户还可以自定义窗口大小。3、部分模型也应

厨房自动出品，结账,财务分析，多店互联。单店中，收银点单，厨房自动出单。单个菜品可关联不同的做法对应不同的出品点和价格。多店可实现会员卡优惠券的互通,同时也可实现财务的统一管理