面试场景提取：AI扮演面试场景提取专家，根据用户的求职问题描述，匹配合适的岗位，公司类型，难度等级和面试时长。简历关键信息提取：AI扮演专业的简历解析引擎，专门从非结构化的简历中提取关键信息。面试题生成助理：AI扮演专业级面试题生成引擎，基于多维参数智能构建结构化面试题库。根据面试场景提取的参数和提

功能模块项目包含以下核心功能模块：1）大模型智能问答系统：基于通义千问大模型提供设备维护、故障诊断、操作规程等专业问答，支持流式对话、思考链可视化、工具调用等功能；2）AI多模态故障诊断：结合文本、图像、传感器数据进行综合分析，自动生成诊断报告；3）设备实时监控：支持提升机、压风机、通风机、排水机、

后端管理平台对接设备数据，以及对数据进行处理。前端对接后端处理后的数据，对数据信息进行展示。功能包括设备管理（列表展示设备的基本数据），天气预警（展示温度、湿度的基本的天气信息）、AI预警（设计神经网络等算法对设备的未来趋势进行预测）等功能。

本项目为一款集成了智能穿搭与虚拟试衣功能的移动应用。其核心架构采用类微信的底部导航栏，结合MVVM设计模式，管理多个功能模块。应用具备账户登录、实时定位与多城市天气查询功能。在内容层面，应用能以瀑布流形式展示穿搭图片，支持用户根据性别、风格、场景等多维度进行筛选和搜索，并可收藏心仪穿搭。其核心创新功

1.分类结果完全可控大多数AI模型是黑盒，分错了只能干着急。本项目内置了“业务规则引擎”，允许您通过配置简单的关键词逻辑来直接干涉预测结果。例如：只要文本中出现“断水、断电”且包含“学校”，可以强制规则将其划分为“校园后勤”类，而无需重新训练模型。这种“AI模型+规则引擎”的双保险机制，确保了在生产

1.实现了数据的采集2.实现了用户管理的增删改查3.实现了设备的统一处理，增删改查，文件导入4实现了设备数据的接收和验证5.针对数据，会进行判断，如数据异常会做相应的报警

人类示范的模仿学习在机器人技术中表现出令人印象深刻的性能。然而，大多数成果专注于桌面操作，缺乏执行一般实用任务所需的移动性和灵巧性。在这项工作中，我们开发了一个模仿移动操作任务的系统，这些任务是双手的，并且需要全身控制。我们首先介绍MobileALOHA，这是一个低成本的全身远程操作系统，用于数据收

项目实现了完整的AlphaZero训练与推理流程，包括自我博弈数据生成、基于MCTS的策略改进、策略-价值联合网络训练以及模型评估对弈。支持多种棋类环境扩展（如井字棋、Connect4），结构清晰，模块解耦，便于替换网络结构或搜索策略，用于强化学习与博弈算法的研究与实验。

本系统围绕医护培训在线考试系统的设计和实现展开研究，通过调研国内外相关文献和分析医护培训在线考试系统的功能需求，从而进行概要设计、详细设计，最终描述开发和实现过程。同时，在基本的在线考试系统基础上，本文通过引入基于遗传算法的自动组卷，确定约束条件，来简化人工命题组卷的过程，同时提高组卷质量；通过引入

收集A股原始交易数据，设计因子库，进行计算通过深度学习网络自动训练因子模型和策略模型通过滚动测试框架按照5-3-1（训练-验证-测试）的模式滚动训练5轮以上，以验证训练方法的可靠性通过web系统对训练生成的量化策略进行筛选、因子分析、相关性分析，并生成最终的组合策略