1.数据预处理数据清洗：识别并处理缺失值，但异常值不宜进行处理。2.特征提取与选择多维特征分析：从数据中提取能够描述医疗保险欺诈的特征。特征选择：使用方差阈值等方法选择对预测最有贡献的特征。3.模型构建与训练模型选择：基于项目需求和数据特性，选择合适的机器学习算法。模型训练：使用训练数据集对模型进行

增加用户引导组件，如功能模块切换、说明区域等。（4）内容管理与数据结构设计设计模板库的数据结构（名称、封面、分类、文件结构说明）。负责作者信息、合作方式、教程页内容的统一展示。（5）部署与性能优化实现网站构建、压缩、打包与上线部署。处理页面加载速度优化、静态资源管理等。

1、支持各大直播平台数字人实时直播，如抖音、快手、视频号、美团、京东、淘宝、TK、阿里国际等2、智能回复公屏问题，调用大模型，数字人自动语音回复公屏问题3、数字人短视频制作，输入文字，输出数字人讲话的视频4、短视频混剪，输入各种视频，系统自动混剪成N条不重复的短视频5、交互式数字人系统，实现和数字人

1.项目整体可以分为软件部分和硬件部分，软件部分可以分为图像采集、模型推理、结果输出、远程控制，硬件部分主要是外设（摄像头、屏幕，电源、喇叭）、边缘端处理设备和信号输出器2.功能描述，通过在适当位置部署摄像头采集图像，可以对危险进行预警并辅助操作员控制，具体辅助方式可以根据使用方式修改。这里以设备部

实现一个高质量、无监督的图像风格迁移系统。也就是不需要“内容图A”和“风格图B”一一对应的成对数据来训练模型，而是让模型能够从任意一组内容图像和风格图像中，学习到如何将内容图的结构与风格图的纹理、色彩进行分离和重组。

1.机器派发为了减轻人工派单压力使用AI机器学习技术训练模型，对新产生的投诉案件的投诉内容通过中文文本分类算法，预测所属的对应的案件类型和所属部门为90以上，以达到热线派发精准分类，便将任务自动直接派发。2.辅助派发在机器预测值不足90时，还是由人员进行手工派发，派单员手工派单时，系统也会给出三个派

环境构建：使用Gazebo与ROS搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。算法核心设计：创新性地设计了融合围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。训练与优化：采用Ray/RLlib框架进行分布式训练，

合规数据采集模块：支持用户上传企业经营相关的合同、制度、业务流程等各类文档，或对接企业内部系统获取数据，完成合规分析所需信息的收集。AI智能分析模块：借助人工智能技术，对采集的信息进行语义理解、规则匹配，识别其中潜在的合规风险点，如是否违反法律法规、行业规范等。合规报告生成模块：根据AI分析结果，自

借助深度学习技术，用模型识别的方法来识别番茄病虫害，采用迁移学习对比AlexNet、VGG16等八种具有代表性的卷积模型，通过模型大小、准确率、召回率等参数进行比较得出最优模型，在最优模型MobileNetV3的基础上引入多尺度注意力机制、轻量化特征模块、可变形卷积等技术，并采用数据增强技术，解决模型在复杂背景下难以准确识别的问题。最终将模型部署在Android移动端和Flask网页端实时采集图片并做推理。本研究可以为番茄病虫害识别提供简单量化的解决方案，具有实际的应用价值。

1. 产品面向科研院所，解决了自动处理遥感图像，自动识别机场和飞机的需求。 2. 相比市场常规方案，此方案具有速度快，识别准确的特点。 3. 方案用到了opencv的图像处理算法，包括图像增强，图像分割。用到了matlab实现的注意力算法，用到了tensorflow架构实现的图片分类和目标检测模型.方案的部署采用了docker技术.