前端

花卉识别系统支持拍照上传花卉图片，通过AI算法快速识别花卉种类并展示名称、科属、习性等信息，同时提供养护知识、生长环境介绍及科普内容，可用于学习、科普、园林管理等场景，操作简单、识别准确，实用性强。

以软件开发为核心，提供企业官网定制、系统开发、小程序搭建等服务，用严谨技术打磨每一处细节，像拧紧每一颗螺丝般保障产品稳定可靠，助力企业实现数字化展示与业务高效运转。

1.是基于TCFNet深度学习模型开发的视频预测可视化桌面工具，以PyQt5构建完整图形界面，实现RGB、光流、深度等多模态图片序列的视频合成、模型推理预测与结果可视化对比。系统支持一键式端到端流程处理，可同步播放真实标签与模型预测视频，直观展示算法效果，界面稳定、运行流畅，已解决环境兼容、堆栈溢出

本系统面向化工厂/园区的安全生产场景，提供“摄像头接入—智能识别—报警处置—统计分析—系统配置”一体化能力。首先在媒体与输入模块中，可接入本地摄像头、RTSP视频流，并支持GB28181国标接入配置（对接网关后可自动拼接拉流地址），实现多摄像头的统一管理与分组。系统支持对摄像头设置启停、在线状态检查

RAFlow是一个桌面端实时语音听写工具，核心功能包括：1）实时语音转写：采集麦克风音频并进行低延迟处理，将语音实时转换为文本；2）全局热键唤醒：支持在任意应用中快速开启/停止听写，无需频繁切换窗口；3）智能文本注入：支持键盘模拟与剪贴板注入策略，将转写结果写入当前焦点输入框；4）系统托盘常驻：后台

编程语言：Python2.关键技能：GraphQLAPI、SQLite、多目标优化、Pareto前沿、组合搜索2.主要内容：爬取开源社区数据构建本地数据库通过深搜和剪枝来控制组合数量

支持Pdf..doc.docx.图片，表格等多格式文件预处理，处理范围包括文件有效性检测，水印，盖章，无效文字，乱码内容，广告等噪声清理，文件内容格式统一化处理，生成对应数据集，文本语义切片，问答对自动化生成等等

本研究致力于设计与实现一套基于深度学习的遥感影像分类识别系统，旨在通过先进的算法与桌面应用程序的结合，提供高效、准确且用户友好的识别系统，为自然资源管理、环境监测等领域提供智能化解决方案。具体内容安排如下：1.高精度遥感影像分类算法选型与适应性优化：调研并对比分析当前主流的图像分类算法，如深度学习中

1.项目有哪些具体功能模块表面缺陷区域自动检测模块（无监督神经网络）缺陷类型分类与分级模块（深度神经网络分类器）数据采集与预处理模块缺陷标注与结果展示模块缺陷检测结果存储与报表分析模块系统接口与生产线联动模块2.项目的主要功能描述系统首先通过无监督学习的神经网络模型自动检测彩涂板表面的疑似缺陷区域，