项目介绍本项目是一套基于多模型协同工作的病历评估系统，通过调用硅基流动平台API，利用四个专业分工的大语言模型，从不同维度对病历进行全面、深入的分析与评估。系统旨在为医疗行业提供高效、精准的病历质量把控工具，助力提升医疗文书的规范性、逻辑性与专业性，是医疗AI工作流中的关键方案。（main文件是sr

1.具体功能模块：包含数据集构建、模型训练、情绪检测、结果统计四大核心模块。2.主要功能描述：数据集构建模块生成包含7类情绪的标准化人脸情绪数据集，输出结构清晰、可直接用于模型训练的emotion_dataset文件；模型训练模块基于PaddlePaddle框架实现数据预处理、模型搭建与训练，支持R

1.具体功能模块：包含多模型智能对话、智能知识库系统、实时音频交互、视觉内容理解、智能文件处理五大核心能力，同时覆盖对话、知识库、历史记录、设置四大基础模块。2.主要功能描述：多模型智能对话支持云端（OpenAIGPT、AnthropicClaude）与本地（Ollama）多模型兼容，适配不同需求；

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip

产品介绍1. 工具亮点：轻量化本地批量重命名工具，无需联网即可使用，界面简洁直观，零基础也能快速上手。2. 核心功能-自定义文件前缀、起始编号以及文件后缀-一键选取目标文件夹，自动完成批量重命名-实时校验输入内容，避免无效操作3. 适用场景自媒体素材整理、电商商品图片归类、学生作业批量编号，帮你告别

系统核心围绕多模态大模型幻觉消除展开，含五大核心功能：一是模型加载与并行推理，加载LLaVA系列模型并通过8-bit量化优化显存，并行处理原始与噪声图像推理；二是视觉噪声生成，将上传图像预处理为张量后叠加高斯噪声，构建干扰样本；三是交互式Web界面，支持多格式图像上传、提示词输入、VCD参数调节，可

1、具体功能模块：真实数据接入；EMS功率AI分配；智能响应告警（可视化）；Cesium底图接入2、主要功能描述：EMS能够根据AGC\AVC对BMS进行调控；告警能够及时反馈到远端调控站；同时包含智能巡检、智能场况、监控视频流适配等等。注意：展示的图片中，模型和数据经过脱敏处理

1、具体模块：三维高斯泼溅建模、Cesium地图切分、云端三维高斯优化、终端LOD+裂缝修复、VR展示2、主要功能：大规模城市场景三维重建、端云传输、VR展示

1.机构管理：医院信息、经销商等信息。目标医生申请，机构打卡地址管理（多院区，多打卡地点）等2.客户管理：目标客户申请、DCR，客户等级，问卷3.辖区管理：辖区调整4.指标管理：指标调整5.销量管理：销量预估、匹配计算、销量申诉、6.行为管理：签到、拜访、协访7.会议管理8.讲者管理9.资料库管理、

1.项目具体功能模块：本AI智能问答系统基于LangChain+RAG技术架构，核心包含五大功能模块，分别是文档数据处理模块（负责多格式文档的解析、清洗、分块与预处理，支撑知识库构建）、向量知识库模块（实现文本向量化编码、向量存储与高效检索，对接主流向量数据库）、检索增强模块（基于用户问题进行语义检