科学研究

系统核心业务功能包括气象条件贡献率算法模型、TEM碳评估模型、全遥感要素谈评估模型及基于MODIS和风云数据的计算、评价和共享服务。生态气象一体化应用服务包括数据计算、空间分析、专题制图、监测报告及数据可视化服务。
160Python科学研究
看板包含研究总览、因子库、样本外检验、本周选股和仿真持仓等视图。因子库展示因子说明、策略归属、分析指标、换手率与数据状态;总览使用汇总卡片呈现活跃研究条目及验证进度。界面对历史全样本结果与严格样本外结果分别标注,缺少验证时明确显示未完成,避免混淆证据。通过Python同步脚本从研究数据库导出JSON
270HTML5金融
前端提供条件筛选、排序、统计概览、记录详情和历史指标图表;后端提供列表、详情、统计与历史查询接口。关注列表支持新增记录、更新备注和退出标记,数据通过数据库持久化。后台任务按计划执行源数据同步及指标处理,形成从数据处理到交互查询的流程。两张配图为依据已核查代码制作的架构概览和功能流程图,反映现有实现;
150Python金融
系统包含接口数据采集、DuckDB数据存储、质量门禁、快照发布、研究看板与报告中心。采集数据经规则检查后形成只读快照,展示端与数据生产流程分离;看板提供市场总览、题材分析、个股详情、证据表、历史回测复盘及报告查询。利用pandas处理结构化数据,通过Matplotlib生成分析图表,保留分析时间边界
190Python金融
调研平台产品系统
这个平台是一个综合数据服务中台,既承载调研问卷的投放与回收,也支持多源数据采集、分析模型计算和可视化报告输出,适合把数据采集、分析和服务交付组织成统一平台,对外持续提供能力。核心能力:1.支持调研问卷投放与回收,包含组卷、触达、催收和结果收集2.支持多源数据采集,包含调研平台、日志数据、Excel/
130PHP企业服务
一、功能模块靶标口袋发现与管理、基于结构虚拟筛选、基于配体虚拟筛选、AI分子生成、分子优化、多靶点分析与老药新用、项目与任务管理、部署与协作。二、主要功能口袋发现与管理:支持已知/未知靶标口袋预测,基于18万+PDB共晶结构检索匹配,AI预测未知口袋位置、形状与可成药性,可保存比较导出。基于结构虚筛
290Python人工智能
项目主要包括设备通信管理、电化学检测控制、蠕动泵联动控制、自动检测任务管理、检测数据处理与结果展示、数据本地存储及上传等功能模块。支持电化学工作站串口通信、设备状态监测、断线检测与重连,以及循环伏安法(CV)等多种电化学检测方法的参数配置和实验控制。支持双工作站独立运行与管理,实现共享蠕动泵与工作站
311Java科学研究
系统提供数据上传、样品制备质控、光谱质控、报告下载及用户角色管理等功能。支持Excel数据解析、导入校验、批次记录和来源数据查询,支持图片ZIP上传及按样品编号关联。样品制备质控覆盖手工编码、制备环境和高砾石检查;光谱质控支持标准样、平行样参考数据查询、曲线对比和相似度结果展示。通过任务分发、截止时
210Java企业服务
1.UI界面显示功能,如电话白名单、IP地址、资源管理等2.实现过程是Linux系统下编译新增的UI部分代码,并把编译程序移植到搭载Linux系统的ARM处理器上运行测试验证
230C科学研究
1.采集与通道配置多通道同步采集:同一时钟源驱动,支持32通道;通道类型可按点独立配置(应变/IEPE/TC/电压混采)。前端参数配置:采样频率,应变桥路类型与激励电压、灵敏系数(GF);IEPE恒流源与耦合方式;热电偶类型选择;电压量程、滤波。触发与同步:内/外触发、预触发缓存、多设备级联同步。采
340C#智能硬件
数字时尚平台产品系统
“数字时尚”项目是一个融合生成式人工智能的服装设计与应用平台,集成服装智能体、以文生款、电商设计和服装上身等功能,覆盖设计构思、款式生成与效果展示等场景。平台设有时尚趋势洞察、AI创意设计和AI图案设计等智能体入口,支持用户通过对话输入需求、添加附件,并选择模型、分辨率及画面比例。同时提供历史对话与
1220C++人工智能
监测数据曲线编辑器支持双时序监测曲线同步展示,可通过滑动控件对曲线进行**左右时间平移、上下幅值平移、幅度缩放**,直观完成两组监测序列的时间轴对齐;配套图表缩放、拖拽、导出保存等交互能力,可视化呈现NOx等污染物两组监测数据的波形形态,快速识别时间偏移、数值偏差,辅助定性评估两套监测数据的吻合程度
420Python工业互联网
本在线监测数据智能分析比对程序基于四分位法实现单/多点位监测数据统计分析,支持本地监测数据文件上传,可自定义录入排放限值、数据极值、坐标轴范围、图表标题与配色等参数;一键生成小提琴图可视化结果,直观展示各组数据中位数、四分区间、离散分布形态,支持图片本地保存下载,快速完成多排口监测数据分布横向对比,
300jQuery工业互联网
1.凭据泄露自查(开源)扫描本机配置与工作目录,识别明文写入的密钥与凭据。覆盖APIKey、访问令牌、数据库连接串、私钥文件等10类模式。2.来源分层,零误报优先区分"自己的目录"与"第三方代码/测试靶场",后者标注为参考信息而不报为风险。已知公开示例凭据(如厂商官方文档中的样例)直接排除。3.指纹
480Python教育校园
1.代码安全自查(开源)扫描自有代码中的常见安全缺陷模式,输出中文说明与修改建议。覆盖硬编码密钥、SQL注入、命令注入、动态代码执行、不安全反序列化、弱哈希误用、路径穿越等10类规则。2.每条发现含三要素风险等级、代码行号、具体修改方案。不只指出问题位置,还给出替换写法(如改用参数化查询、改用saf
490Python教育校园
1.多账号管理与会话编排账号库统一管理多钱包账户;登录编排以六阶段状态机驱动(连接→密钥→认证→验证→钱包初始化→主页),任一阶段失败即停并显式上报;已注册设备身份直通登录(~2秒),免除人工验证环节。2.资金转账(SendMoney)收款方与金额双校验、官方限额护栏对齐(৳10–1,000)、防误
910Python金融
1.论文自查助手(开源)检查参考文献编号连续性、正文引用与文末条目是否对应、论文总字数与各章节字数分布。2.引用格式检查按GB/T7714-2025标准检查文献著录项是否完整。重点校验2025版新规:网络资源引用日期的必要性按文献类型区分(网页/预印本/数据集需引用日期,在线期刊与图书非强制)、电子
520Python科学研究
动力系统动态展示、电力系统动态展示、控制系统、3D模拟航行、等等(通过传感器接收到的数据,传给自主系统和控制系统,由系统自主判断态势,输出并控制船舶航行,也可能过控制系统手动调整参数,调整参数)
420Java科学研究
题目解析→数据画像→模型推荐→代码生成与真实求解→敏感性分析→国赛范式论文自动撰写→质量审计的全流程闭环。内置10+类可执行模型模板:线性/整数规划(两阶段单纯形+分支定界)、灰色预测GM(1,1)、回归、TOPSIS/熵权法、KMeans、PCA;CSV/TXT自动编码探测与异常值分析;论文按国赛
440Python教育校园
系统包含场景配置、运输工具配置、任务链生成、方案计算、约束校核、结果分析和可视化等核心模块。用户可配置任务节点、时间窗口、资源需求及运输能力等参数,系统根据约束自动生成候选运输方案,并对任务衔接、资源容量和方案可执行性进行校核。计算结果可通过任务链、统计指标和图形界面进行展示,并支持不同场景和参数下
450Python科学研究
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