科学研究

依托PyQt构建左滑删除、30天回收站的双屏对比端UI。底层自研多尺度笔触生成网络，结合“内容与风格”双判别器。针对不同纸质墨色，模型参数自动适配，实现微秒级断墨连线修复。

仿真城市轨道交通网络的人流与车流，OD出行，换乘、到达、出发等行为，列车的折返、交路等，突发情况的处理。本仿真系统从人流的OD出发，从生成、到达、乘车、换乘、下车、出站仿真了全过程。本仿真系统从列车的逻辑出发，仿真了生成、停站、折返、入段等全过程。本项目从人流、列车为基础数据，仿真了车站的实时情况。

‌多维度环境监测‌‌土壤监测‌：实时采集土壤温湿度、pH值、电导率（EC值）、养分含量等数据，支持不同深度分层监测，帮助判断墒情与施肥需求。‌气象监测‌：集成小型气象站，监测空气温湿度、光照强度、风速风向、降雨量等参数，为防灾减灾提供依据。‌作物生长监测‌：通过高清摄像头与无人机定期拍摄，结合AI图

1.海洋风场的可视化2.温度密度的可视化、体渲染3.气象要素的截面分析、剖面分析4.海洋中尺度涡展示5.海洋内波展示6.洋流可视化7.海潮潮位可视化

卫星多光谱遥感正射图的高斯投影校正。GPS伪距差分精确定位。最优路径分析。各种矢量与张量的计算。月球对航天器轨道摄动下，用数值积分预报航天器的星历。用EXCEL的VBA编写了人力资源管理系统，有数据库查询SQL，自定义worksheelFunction函数。使用数据透视表制作PPT等，办公应用熟悉。

主要功能模块：模块 说明用户权限管理 超管/数据管理员/查看者三级角色，JWT双Token认证，多设备安全登出数据上传管理 Excel批量上传并自动解析四维度评分，支持本地/阿里云OSS双存储切换，按省份、群体、年级、性别多维筛选AI智能分析引擎 基于Celery异步任务队列调度，集成KimiK2大

1.数据源模块：支持用户打开csv、json文件，数据会缓存到本地浏览器的indexedDB里，纯前端应用，无后台2.图表生成模块：用户可以选择数据源，然后制定要生成的图表类型，每种图表都有相应的可配置项，配置后可导出svg图片，也可以保存到浏览器3.数据看板模块：用户可以使用保存的图表来规划数据看

项目具体功能模块：1.多AI对话系统-支持6个主流AI模型同时参与讨论2.AI角色系统-14种预设角色（主持人、数据分析师、批判者、创新者等）3.讨论模式-普通模式、主持人模式、辩论模式4.协作分析-协作图谱可视化、共识度计算、观点聚类5.会议纪要-自动生成红头文件式会议纪要6.RAG知识库-私有文

核心功能包含四大模块：一是数据集管理模块，支持多格式数据上传、标注、版本管控与批量处理；二是训练任务编排模块，基于K8s实现分布式训练任务调度与资源隔离；三是模型管理模块，完成模型训练、评估、版本归档与多来源模型接入；四是跨语言能力模块，通过Python微服务实现评估指标计算，打通“数据-训练-模型

为满足企业数字化用印需求，公司自主研发企业印章管理系统，聚焦企业用印。核心功能包括：1.全类型电子印章生成，支持公章、财务专用章、合同专用章等定制化制作，贴合企业合规需求。

1. 设计CQRS模型下OLAP+OLTP混合架构，拆分数据分析与数据提报子系统，满足科研数据高效分析与便捷提报双重需求；​2. 实现千万级科研数据清洗、加工与查询，支持微生物多样性、UMAP基因图、桑基图、热图等多类生物分析图形可视化；​3. 优化系统性能，解决页面加载缓慢、内存溢出（OOM）问题

-将ai输出的markdown格式转换为html前端代码，配合css自定义风格渲染网页，导出pdf-兼具文本与图像理解能力-以后支持更多自定义风格、支持更多ai功能，边收集反馈边升级！>往下翻是效果案例：德授课程*工程材料基础*教案翻译

本项目包含以下主要功能模块：知识图谱可视化模块：以图形式展示水利工程、风险源（如滑坡、渗漏、洪水）、监测设备、应急预案、责任单位等实体及其关系。支持节点搜索、筛选、详情查看，直观呈现风险传播路径和关联网络。智能问答模块：基于GraphRAG架构，用户可输入自然语言问题（如“三峡大坝的主要风险有哪些？

核心功能模块：1.百万级点云实时渲染：基于Three.js实现LOD动态加载，流畅展示海量数据2.剖面分析：支持任意方向切割点云，查看内部结构3.测量标注：空间距离、面积、体积测量与结果标注4.多格式解析：支持.las/.ply等主流点云格式转换与加载5.仿真模拟：动态模拟扫描过程与数据分布主要功能

菌株库管理（数据中心）、文件管理、菌株分析类型、菌种特异性分析、分析任务管理、数据可视化、文件存储等本系统是一个功能完善的食源性疾病分子溯源网络平台，主要用于微生物菌株数据的采集、管理、分析和可视化。系统支持多种分析类型，提供完整的数据管理功能，并集成了系统管理、工作流、支付等多个业务模块。系统采用

严格遵循国家、地区、行业标准，并参考爆破工程施工工法和科研论文，确保提供的内容专业可靠，垂直服务于工程爆破领域。后台采用了70亿参数级别的开源大语言模型，并融入工程爆破领域数百万字的专业语料进行微调训练。团队构建了覆盖爆破领域主要知识的本体化知识图谱，将各类知识结构化存储关联。内置丰富的工程爆破知识

1、项目具体功能模块本项目按逻辑层次分为以下五个核心功能模块：PB级海量数据加载模块：采用底层流式文件爬虫，由于支持递归遍历JSONL格式原始数据，可高效处理分布在数万个子目录中的百万级船舶轨迹记录，且内存占用极低。高精度地理掩膜模块：内置全球海陆边界计算引擎，支持基于Subsampling的抗锯齿

支持用户名密码和短信验证码两种登录逻辑支持头像上传，采用腾讯云对象存储。配合SpringSecurity实现鉴权和角色控制。对于供应商用户，支持：对商品进行添加、上架、下架操作，商品描述支持富文本编辑。对买家订单进行查看。记录所有的买家客户信息，并统计总消费额。对于普通用户，支持：管理自己所有的塘口

调用DeepSeek大模型的api，然后将在用户在前端输入相关设计参数，如材料类型，禁带宽度，厚度，目标应用等，然后通过评价提示词的方式，检索相关向量数据库内容，然后再开始设计，最终通过格式化输出寻找设计结果然后可视化渲染出结果。

1、收集A股股票信息，基金信息，指数信息。2、收集彩票信息。3、收集黄金信息。4、收集加密货币信息。5、采集多个热门新闻网站最新新闻。6、集成DeepSeek及OpenAI进行智能数据分析。7、知识库采集。8、在线Excel集成可自行数据分析。