科学研究

1.极简速读与综述素材提取:自动将文献提炼为学术口吻的核心论点,并提取可直接复用的综述金句。2.方法论与混淆结构拆解:深度剖析文献的实验设计,识别如“对照组不可比”、“检出力不足”等隐藏断点。3.审稿人级“局限性挑刺”:代入顶刊审稿人角色,抓取统计学漏洞和逻辑谬误(如将零结果过度解释为“退化”)。4
140Python人工智能
本系统围绕ExplanationAgent智能体构建起具有不同层级解释的推荐系统,首先具备完善的账号管理能力,覆盖用户注册、登录流程,用户所有的行为数据、偏好画像、推荐反馈均与账号绑定,保障数据的连续性与安全性,同时提供全面的电影浏览与互动功能,支持热门影片展示、多维度分类筛选,用户可对影片进行点赞
340Python人工智能
AI研究助手:接入DeepSeek大模型,多轮对话+工具调用循环,可操作文献与实验数据文献库:PDF解析入库,基于pgvector的语义向量检索实验数据:CSV/Excel导入,pandas统计分析与可视化论文写作:Markdown编辑器,与文献/数据联动技能系统:支持从GitHub一键安装扩展技能
500Python人工智能
就是把数据爬下来然后分析,找关键词,计算数字,锻炼我本人的能力,•数据采集与去重:通过牛客搜索API按多关键词采集4,218次岗位记录,按job_id去重形成3,646个唯一职位、544家公司及完整JD,并保留关键词、多城市、多行业关系。•数据治理与SQL:使用Python+SQLite构建Raw→
600MySQL科学研究
1.数据管道:交易所历史小时K线和资金费率数据采集、清洗、落库,聚合成日线。2.信号模块:9条来自学术文献的规则(20/50/100/200日均线、多周期动量、20日突破)打分。3.仓位模块:按目标波动率缩放仓位,只做多与多空混合;差额超过权益10%才调仓,减少交易成本。4.回测引擎:按次日开盘执行
1120Python金融
1.数据采集:多源实时气象观测、官方报告页面解析、雷达和降雨信息;订单簿WebSocket实时订阅。2.预测与授权:预测下一次官方报告温度,判断哪些区间已不可能(前沿判定),按公平价上限决定是否下单,另有低价"捡漏"分支。3.执行与仓位:报价、下单、成交回报对账,仓位从开仓到止盈或截止前退出的完整生
640Python金融
平台共四大模块。①实时监测仪表盘:多站点下拉切换,温度、相对湿度、大气压强、风速、风向五参数加降雨量、光照强度、土壤温湿度、紫外线扩展项共10张监测卡片,数据每3秒自动刷新,配动态SVG图标与最近24小时温湿度平滑趋势图,超限卡片自动变色并柔和闪烁提醒。②历史数据查询:起止日期筛选,温度/湿度曲线与
730HTML5人工智能
系统提供总览、网格、流水和配置页面入口。总览展示模拟总资产、可用资金、持仓市值、总盈亏、当前净值、活跃网格数量,以及净值曲线和持仓分布。网格页按标的展示上下限区间、格距、持仓上限、网格数量与初始化状态,并通过图形呈现价格层级。当前演示显示模拟账户与等待初始化的网格,便于核对系统状态。
880JavaScript金融
系统包含组合总览、网格状态、交易记录和AI建议等入口。总览展示净值、可用现金、持仓浮盈亏、资金利用率、委托数量及ETF行情,并提供近三十日K线。网格页展示沪深300与中证500ETF的当前价格、网格中枢、底仓股数和买卖格线分布。在线演示默认只读,显示行情来源与更新时间,并将纸面下单控件置于禁用状态。
750Python金融
总览展示股票池、高评分股票、催化剂信号及估值低位数量,按股票卡片呈现估值、盈利、成长、现金流与安全等评分维度,并显示PE、PB分位和关联信号。支持综合评分排序、最低评分、行业筛选及仅看有催化剂等条件。信号页按事件类型与强度筛选,展示事件日期、股票、资金事件说明和关联信息。
750HTML5金融
提供总览和明细两类视图。总览展示主要指数涨跌、上涨与下跌家数、涨停家数、首板及连板数量、炸板数量和炸板率,并结合行业分布、近十日趋势与连板梯队图进行呈现。明细包含股票代码、名称、行业、连板数、收盘价、涨幅、封单金额和首次封板时间,支持名称或代码搜索、板块筛选及日期切换。
920HTML5金融
支持股票代码查询,展示综合情绪指数、较昨日变化、大单净流入、股吧帖子数量与正面占比。分项覆盖量价动能、成交量、换手率、资金流向、社媒情绪和公告事件,并展示各项权重、计算时间及缓存状态。页面提供情绪走势图和资金、社媒详情,对本次真实计算与历史推算作区分,保留数据延迟和噪音提示。
910HTML5金融
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视图。因子库展示因子说明、策略归属、研究指标、换手率与数据状态;总览以汇总卡片呈现研究条目和验证进度。系统明确区分历史全样本与严格样本外结果,缺少验证时显示未完成。当前公开页面显示历史研究快照,严格样本外检验尚未完成,不据此宣称策略已通过验证。
1060Python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;
590Python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
570Python金融
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
450Java企业服务
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
1170Python金融
1、需求分析:支持输入自然语言描述,上传PDF、Word、表格、文本及图片,提取研究背景、方法、变量和流程信息,并通过对话确认绘图需求。2、图表生成:提供技术路线图、流程图、泳道图、ER图、UML、层级框架图、时间轴及甘特图等类型;统计图依据用户提供的真实表格数据生成。3、在线编辑:结构图在内嵌dr
3740JavaScript人工智能
支持导入标准图和待比对图;自动尝试检测圆形钱币并统一裁切;可在标准图上拖动创建多个ROI特征区域、命名、删除并本地保存;使用ORB特征匹配和RANSAC估计旋转缩放变换;对齐后逐区域统计ORB匹配点数及双方特征点数,并提供局部图并排预览。对特征点不足或对齐可信度不足的图片显示失败提示。
770Python科学研究
批量读取原始测试数据文件;自动识别有效起点并重置应变,消除虚应变带来的偏差;按线性段做弹性模量最小二乘拟合;批量输出对比图与可直接进报告的表格;处理口径固定可复现,同样的原始数据每次得到同样结果。
1730Python科学研究
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