TensorFlow

系统由前端用户端、团长管理端、供应商/仓储端、后台运营端四方构成，形成完整生态。1.前端用户端（居民视角）•拼团购买：发起/参团商品，设定24小时拼团时效，满员自动成交，未满自动退款。•邻里自提：支持到社区自提点自提或配送到家，查看商品溯源信息与用户评价。•预售/预约：针对生鲜、定制商品提前锁定需求

开发一款融合计算机视觉、嵌入式系统与人机交互的智能台灯，实现健康坐姿监测、护眼照明与多模态交互。核心闭环为“视觉感知—智能决策—机械执行”，在树莓派5上高效部署YOLOv8n与MediaPipe模型，集成DeepSeek语言模型实现语音交互，达到实时性能。

对此需求搭建了神经网络模型，用fab厂提供的工艺参数与传感器采集数据作为数据集，搭建神经网络预测在某工艺参数与实时传感参数下，会长出的晶体直径为多少，在具备足够的实时预测精后，应用于工业晶棒生产以获得具有稳定直径的晶棒

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

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

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。

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，