项目打通了移动端产品壳、正式提问表单、结果页、历史记录、回放入口以及本地Pythonbackend。结果侧同时承载结构化说明、证据束、可视化结果和下一步建议，并配合acceptance与自动化测试覆盖核心交互主链。

项目统一提供CLI、HTTP和WebSocket三种转写入口，并把broker与模型backend分层，让音频输入、状态检查和transcript输出都能被脚本、Agent或局域网客户端复用。这个作品重点证明本地AI能力服务化、接口化和可集成能力。

项目围绕统一/tts接口、本地文本转语音、角色语音资产管理和wav输出组织能力，并把默认prompt规则、语音切片与调用入口分离清楚。这个作品重点证明语音模型能力的工具化与资产化，而不是单次生成展示。

工具链覆盖视频链接抓取、字幕或STT处理、transcript生成以及知识底稿落盘，并把来源、文本结果和后续加工入口组织成清楚的目录结构。这个作品重点证明媒体输入到知识资产的闭环，而不是单点模型调用。

1、从检重秤实时获取重量，每秒3次的高频率重量检测，把重量展示到车间的电视大屏幕2、重量存储到数据库，做回归分析、双重算法，精确计算3、在车间多个电视大屏幕上数据可视化，趋势分析4、正常重量、超重产品、欠重产品一目了然

智能文档解析-支持PDF、Word，自动提取文本和元数据实体识别NER-自动识别人物、组织、技术术语等实体知识图谱构建-基于Neo4j的可视化知识网络语义向量检索-ChromaDB+Sentence-BERT语义搜索RAG智能问答-结合知识图谱的AI问答系统交互式可视化-React+Cytoscap

1.多传感器数据采集，集成DHT11温湿度传感器、光敏传感器等实现环境参数监测，实现人机交互机制：矩阵键盘输入时OLED实时显示，支持多模式切换2.数据存储管理：W25Q32Flash存储历史数据，支持数据持久化和断电保护，SQLite数据库管理，包含传感器数据表、操作记录表、事件统计表3.通信协议

本系统通过采集机组振动、温度、转速、电气参数等多维度运行数据，实现实时在线监测与异常识别。利用AI算法与故障模型，精准预判齿轮箱、发电机、叶片等核心部件潜在故障，自动生成预警等级、故障定位及趋势分析报告。同时支持历史数据追溯、运维策略推荐与异常告警推送，助力开展预测性维护，减少非计划停机，提升机组可

基于无人机搭载高清视觉采集设备，结合计算机视觉算法实现河道水面垃圾、漂浮物、河道边波破损、排污口异常等问题的自动化巡检、识别与定位。最终通过wed端实现巡检结果与实时展示与数据统计，为水利河道管理提供数据支持。

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易