TensorFlow

系统包含四大核心模块：多模态数据输入：支持用户上传舌苔照片、体检报告，并用语音和文字描述症状。中医知识库检索：基于阿里百炼平台搭建RAG工作流，检索中医古籍与医案。AI辨证推理：大模型结合知识库，进行体质诊断。结构化方案输出：生成包含运动、饮食、方剂参考的个性化调理报告。

本项目是一套基于人工智能和计算机视觉技术开发的森林火灾智能检测系统，主要用于森林、山区、自然保护区等区域的火灾早期发现与实时监测。系统通过摄像头实时采集森林及野外环境的视频图像，并对视频画面进行持续分析。利用目标检测和图像处理技术，系统能够自动识别画面中的烟雾、火焰等火灾特征，在发现疑似火情时及时进

输入一份文案，自动完成：分段TTS配音（固定音色）、音高速度统一处理、按版式模板渲染系列图卡、逐段图音合成、拼接成片、输出竖屏方屏双版本。全程零手工，单条视频从文案到成片约5分钟。已稳定日产2条视频+2篇图文，持续运行数月。

该项目是一个淘宝客户管理平台，主要对象是淘宝店铺商家，通过发送短信来实现商家与客户之间的维系，后端项目是采用springboot搭建，数据库方面是采用mysql+redis。该项目主要模块主要为，精准营销，订单场景关怀，数据报表，后台管理，商家数据同步。其中我是负责精准营销，订单场景关怀，商家数据同

核心功能1.岗位画像管理保留岗位原始需求，并辅助整理岗位职责、能力要求、经验条件和评价维度，形成可确认的招聘标准。2.简历解析对候选人基本信息、工作经历、教育背景、项目经验和技能信息进行结构化整理。3.重复候选人识别辅助识别重复投递、历史候选人和已有记录，降低重复整理和沟通成本。4.人岗匹配分析结合

项目包含数据清洗与特征整理、ANN代理模型训练与验证、多目标优化、Pareto解集生成、敏感性分析和结果可视化等模块。通过模型分析不同设计变量对采光、热舒适和能耗的影响，并从非支配解集中筛选符合不同设计偏好的候选方案，为建筑性能比较和设计决策提供数据支持。

一、核心功能模块1.多模态图像采集模块支持根据产品材质定制成像方案，可灵活选用可见光、红外、激光、超声波等多类成像传感器，适配金属、玻璃、透明薄膜、高反光工件等不同检测对象。内置工业相机、定制化光源的智能控制单元，可自动调节光源亮度、触发模式，针对复杂工业环境做抗反光、抗干扰优化，最高支持5微米级的

聊天软件作为数字时代连接人与人的重要通讯载体，早已融入大众日常的生活与工作场景中。它打破了地域与时间的限制，让相隔千里的亲友能够实时分享日常点滴，无需再像过去那样等待漫长的信件往来。在办公场景里，各类专业化的聊天软件支持文件快速传输、多人实时群组沟通、线上音视频会议等功能，大幅降低了跨地域协作的沟通

支持PDF、Word等多种格式文档上传解析；实现文档分块、向量化存入向量库；用户输入问题，系统执行语义检索召回相关片段，结合大模型生成回答；支持问答上下文会话；提供后端接口，可对外提供知识库问答服务。

平台核心模块：一、AI脚本与分镜生成，输入创意即可生成脚本，再由分镜智能体拆解为3-12个镜头；二、AI图像生成，接入多模型出图，支持提示词模板、风格控制与批量生成；三、无限画布，支持多素材自由编排、图层管理与协作创作；四、AI剪辑器，在画布内完成素材裁切、拼接与导出；五、作品管理，学生作品归档、版

平台包含以下核心模块：一、课程中心，支持课程创建、章节编排、视频与课件上传、资源库管理；二、在线学习，学生端支持视频学习、进度记录、笔记与提问；三、实训任务，教师可下发实训工单、设定验收标准，学生提交实训成果并留痕；四、题库与考试，支持题库管理、组卷、在线测验与自动判分；五、竞赛模块，支持校内竞赛的

项目搭载五大串联式核心功能模块，形成反洗钱全闭环能力。异动监测完成全行交易全量扫描，实时触发风险预警并统计风险走势；支持策略参数灵活调优，优化规则命中率。风险评分模型量化交易风险等级，自动分拣高风险案件。AI审理可全自动完成客户资料核查、案件初审与复核，支持自动审理/人工复核双模式。最后标准化生成监

1. 模块总览：全局指标看板，统计交易量、规则命中、AI高风险案件，展示14日风险趋势，统筹监控、分析、运营全流程。​2. 监控与合规解析：自动解析监管合规文件，生成风控规则，实时监测全量交易流水。​3. 规则&AI模型管理：统一配置风控阈值、策略，深度学习模型评定交易风险，输出高风险工单。​4. 

网易藏宝阁风控可视化后台，汇总交易、审核、AI模型、人力数据；展示体量趋势、分游戏通过率、异常告警，实现风控效能全局监控与人力调度。1. 总览看板：实时查看交易量、审核量、通过率、多日趋势、各游戏审核数据。​2. 交易监控：实时交易流监控、队列积压、批量异常风险预警。​3. AI审核管理：查看自动化

项目背景随着金融市场数据规模快速增长，传统量化策略依赖人工经验设计因子和规则，难以充分挖掘复杂时间序列中的隐藏规律。本项目探索深度学习模型在量化投资策略预测中的应用。核心功能金融行情数据采集与预处理多维特征工程与因子构建LSTM/GRU/Transformer时间序列预测模型量化策略生成与历史回测收

1.数据处理模块：支持Excel试验数据导入、异常值清洗、数据集划分，搭配RSM响应面法生成虚拟样本实现小样本数据增强；2.建模预测模块：搭建BP-ANN神经网络模型，可自定义隐藏层神经元数量，完成材料抗压强度等指标回归预测，输出R²精度评价指标；3.多目标优化模块：基于响应面模型开展配合比参数优化

项目包含四大功能模块：1）多目标姿态估计：基于DeepLabCut3.0对密集蝙蝠群体进行关键点检测，实现个体骨架线稳定追踪；2）个体身份识别与跟踪：在严重遮挡和外观高度相似条件下维持个体身份一致性，支持群体内多目标持续跟踪；3）行为量化分析：将高精度坐标数据转化为个体行为及群体活跃度的定量指标，输

智能体具备多轮对话记忆、知识库检索增强、业务流程引导三大核心能力。支持导入企业产品手册、FAQ、价格表等资料构建专属知识库，可精准回答业务咨询、自动收集客户需求、引导留资转化。内置对话流程编排，可根据客户问题智能跳转不同咨询路径，支持接入飞书、微信、网站等多渠道部署。

ChiefMind提供统一智能体对话、自定义Agent创建与管理、多模型接入、文件上传、沙箱代码执行、工具组与Skill配置、MCP扩展、子Agent协作、会话记忆、执行日志和结果文件下载等功能。用户可通过自然语言创建带有专属SOUL、模型和能力范围的Agent。项目还落地了data-generat

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