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酒店后台管理该项目是基于React开发的酒店后台管理系统，采用react-dom处理DOM操作，封装了客房管理、订单处理、用户信息等多种组件，实现房态监控、预订管理等功能，提升酒店运营效率与管理便捷性。

基于Laravel12+Inertia.js+React+TypeScript构建的现代化医护人员信息管理系统，支持多渠道头像和简介管理。?用户管理管理员用户管理医护人员信息管理用户状态切换批量导入医护人员?认证系统管理员登录认证医护人员独立登录系统权限控制中间件会话管理?渠道管理多渠道配置管理渠道

项目地址：https://github.com/mogworks/xivstrat?基于Astro+Vue3+TailwindCSS+PixiJS+FramerMotion构建?支持明暗主题切换?使用PixiJS提供可交互的攻略阅读体验

**简介** 1. **本项目解决的问题** - **信息过载与检索效率低下**：通过 Paper AI 自动搜索、筛选 ArXiv、PubMed 等平台的学术论文，并生成摘要与结论，帮助用户快速掌握领域动态。 - **通用对话式 AI 的局限性**：Chater 模块支持上传文档并结合 RAG 技术，使 AI 能精准回答特定领域问题（如分析财务报告细节）。 - **图像分类自动化需求**：Trait Recognizer 通过用户提供的“标准”图像自动生成可执行程序（.exe），实现农业、生物学等领域图像的批量自动化分类。 - **部署复杂性**：提供本地运行与 Docker 部署方案，简化环境配置，降低使用门槛。 2. **技术选型与性能特点** - **核心框架**： - 后端采用轻量级 Flask 框架，搭配 Flask-SocketIO 实现实时交互； - 使用 PyInstaller 打包 Python 脚本为独立 .exe 文件，适配无 Python 环境的终端。 - **AI 能力支撑**： - **视觉语言模型（VLM）**：集成 Dashscope API（如 Qwen-VL）处理图像分类，支持多场景定制； - **大型语言模型（LLM）**：调用 DeepSeek API 实现论文摘要生成与文档问答，结合 RAG 技术提升专业领域回答准确性。 - **高效检索**： - Paper AI 直连 ArXiv/PubMed/DuckDuckGo，覆盖学术与网络资源； - Chater 模块支持 PDF/Word/TXT 文档的本地化知识库构建，响应速度

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独立开发部署了神奇宝贝数据库。 Pokemon Explorer 是一款专为 Pokemon 爱好者设计的应用程序，旨在发现和探索 Pokemon 宇宙的各个方面。 该应用程序提供了所有神奇宝贝物种的综合数据库，包括它们的名称、类型和动作。

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