本项目包含三大核心功能模块：价格预测模块、三方演化博弈仿真模块与多维可视化分析模块。价格预测模块：集成LSTM深度学习模型，分别预测田头价、批发价及批零差价，并引入变异系数（CV）增强对高波动品种的预测鲁棒性。三方演化博弈仿真模块：构建农户（扩大/维持种植）、商户（高加价/低加价）与消费者（需求响应

本项目包含两大核心预测模块：批零差价预测模型与田头价格预测模型。系统首先对来自郑州、温州、兰州三个城市、8种常见蔬菜的周度批发价与零售价数据进行清洗与特征工程。主要功能包括：多维度特征提取：自动计算滚动变异系数、波动率、价格加速度、移动平均线及季节性正弦/余弦特征，并引入滞后特征（Lag）捕捉时序依

系统核心功能：1、使用记录采集与脱敏：自动记录模型输入输出，对敏感信息脱敏后入库，形成使用日志库；2、经验自动总结：定时任务分析使用记录，自动提炼成功经验与失败教训，生成结构化经验条目；3、临时知识RAG：经验条目存入向量库，模型回答时实时检索相关经验作为上下文，临时生效；4、训练微调固化：对高频复

1）基于用户体质监测数据完成个体体质状态量化评估，定位体质短板；2）识别肥胖、高血压等慢病潜在风险，给出风险提示；3）依托ACSM运动测试与运动处方指南权威知识，生成符合FITT‑VP规范的个性化运动处方；4）区分成年人、老年人群体，实现差异化评估与处方生成，提供报告查看、导出能力。

整个框架由三部分组成。加载路径的描述必须通过荷载大小和时间，所以为二阶张量，材料及其尺寸可以组合成一组一维张量用于表征。所以分别通过两个不同网络学习特征。一个FNN用于学习一阶张量，一个由GNN（学序列自身交互）,LSTM（加入时间约束），TCN（学单变量波形）。最后拼接特征，由另一个FNN计算结果

连接数据库，从数据库中获取所需数据，进行机器学习建模以及对比较成熟的模型按课题组需求进行模型微调，以达到课题组期望的实验目的以及未尽可能使模型能变的更加通用化。

1.多源交叉验证范式：从单源验证扩展到多源交叉验证，利用报道见时间关系差异识别矛盾2.基于图的检索增强生成：构建结构化事件实体关系知识图谱，实现精确匹配+模糊匹配+多跳检索的快速检索增强生成3.多维问答对自动生成：生成理解型、证据型、反事实型、批判型多维问答对，并形成自定义框架进行问答对自动化质量评

系统主要功能与特点如下：1）机器学习模型训练模块：该模块支持多站点气象与辐射观测数据输入，可自动解析时间特征、太阳天顶角、云量、边界层高度等多维变量。通过算法框架自动完成数据清洗、特征工程与模型训练的操作，获得高精度辐射估算模型。2）SHAP可解释性分析模块：引入SHAP方法计算各特征变量贡献度并拟

面向全国大学生数学建模竞赛建模手的开源入门与赛时速查工具包。项目把“题目输出是什么”作为算法选择入口，提供算法导航、训练计划、权威资料目录、可运行基线和模型验证清单。项目内容21张可搜索算法卡：识别信号、最低基线、升级条件、验证方法与常见误用。34条官方或权威资料入口，不镜像第三方受版权保护内容。3

系统以人脸视频作为输入，完成视频读取、人脸区域定位与预处理，并通过rPPG模型从面部细微颜色变化中提取生理信号。系统支持模型推理、rPPG波形生成及结果分析，可用于非接触式心率估计，并为后续模型训练、性能评估和算法优化提供完整实验流程。