TensorFlow

编程语言：PythonAI框架：PyTorch或TensorFlow（用于风格迁移模型，如CycleGAN或预训练的NeuralStyleTransfer）图像处理：OpenCV和Pillow用户界面：Gradio或Streamlit（快速构建交互界面）其他：HuggingFaceDiffusers

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

核心功能模块：AI识别引擎：基于MobileNetV2的迁移学习模型，支持6类水果状态实时分类RESTfulAPI服务：Flask框架提供标准化接口，支持HTTP/JSON通信图像预处理模块：自动尺寸调整、归一化、批量处理可视化测试界面：HTML5前端界面，拖拽上传即时反馈主要功能描述：单张/批量图

前端模块为用户提供项目的操作入口与可视化展示界面，主要包含以下核心功能：1.货船管理模块（新增、编辑、删除船舶信息）2.货物配载结果可视化展示模块3.与后端接口交互（数据录入、状态反馈）4.与数字孪生系统的前端调用接口联动（Unity嵌入/iframe）在Unity环境中构建港口数字孪生场景，实现货

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.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

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.

本项目面向需要快速部署脑电情绪识别模型的科研人员与开发者，解决了传统AI模型难以落地、使用门槛高、缺乏图形界面的痛点。用户无需编写代码，即可在图形界面中加载脑电数据、提取特征并进行情绪识别预测。 与市场上常见的命令行模型部署方式不同，本工具采用 PyQt5 构建图形化界面，支持 EEG 信号可视化、模型加载与情感输出一体化操作。界面友好，适合非程序员用户；同时提供可定制模型加载接口，方便科研扩展。 项目整体使用 Python 编写，模型基于 PyTorch 实现，前端采用 PyQt5，数据处理部分集成了 NumPy、scikit-learn 等成熟库，具备良好的可维护性与跨平台兼容性。适用于科研、教学、快速原型验证等场景。

本方案面向工业 4.0 新型工厂，针对传统自动化产线中目标抓取、焊接、打胶等操作需预处理目标的痛点，实现无需人工调整的自动化作业，提升产线灵活性与效率。区别于市场常规方案，采用自主研发的机构光相机采集目标区域点云数据，结合自研算法实现目标的精准识别、定位与控制，具备非接触式测量、环境适应性强、无需目标预处理等优势，可适配多场景自动化生产需求。核心由机构光相机硬件、点云数据处理算法及自动化控制软件构成，通过自研光机电一体化技术，实现从数据采集到执行控制的全流程自主化。

与军工研究所合作开发针对雷达罩蜂窝孔径的测量仪器;实现对蜂窝格孔边长2-4mm，深度30mm范围内的单个蜂窝格孔内壁变形测量，并识别蜂窝格孔变形缺陷，形成六个蜂窝批量测量仪器;软件开发了上位测量操作及点云处理显示等核心算法；2D图像处理：1)图像操作及测量工具栏；2)选择测量中心处的二维图像（单个工件有多处测量中心）；3)显示二维图像：可以任意选中格孔区域；4)结果显示1：通过3中任选多个孔，测量结果输出到该列表框，并最终输出到报表；5)缩略图显示：便于总图缩放显示；3D点云处理：1)3D点云操作及测量工具栏；2)选择测量中心处的3D点云（单个工件有多处测量中心）；3)显示3D点云图像：可以任意选中格孔区域；4)结果显示1：通过3中任选多个孔，测量结果输出到该列表框，并最终输出到报表；5)内窥镜图像：显示格孔的合成图像；

IA交互数字人系统提供虚拟人形象构建、AI驱动、API接入、多场景解决方案，实现一站式虚拟人应用服务，并联合产业合作伙伴，共建虚拟人生态，满足不同场景的应用需求，在多模感知、多维表达、情感贯穿、自主定义上持续提升，让虚拟人成为人类的伙伴。 本系统方案：建模：通过AI生成、AI换脸、三维扫描、建模等技术，构建逼真的数字人模型，涵盖面部、身形、服装等细节，让数字人拥有与真人相似的外观。 动作捕捉：运用光学捕捉、惯性捕捉等技术，捕捉真人的动作，并映射到数字人模型上，实现自然的肢体动作和表情，使数字人的行为更加生动自然。 语音合成：借助文本转语音技术，生成与数字人形象相匹配的语音，并实现唇形同步，让数字人能够开口说话，且语音自然流畅。 人工智能：赋予数字人智能感知和交互能力，使其能够理解用户的意图，并做出相应的反应，实现与用户的自然对话和互动。 本系统的特色技术：唇音同步技术、声纹绑定技术、数字人回声消除、单向收音技术

本项目使用Python编程结合OpenCV计算机视觉库开发而来的智能人脸识别系统，该系统首先通过视频捕获接口读取用户指定的视频文件，然后利用预训练的人脸检测模型逐帧分析视频内容，当检测到人脸区域时，会自动裁剪出清晰的人脸图像，并按顺序编号保存到项目目录下的人脸库中进行保存

一、面向对象与问题解决 本方案面向国内高校国际学生事务管理人员，尤其是负责舆情监测和跨文化事务处理的职能人员。近年来，国际学生在中国高校中的占比持续上升，其多元文化背景、语言障碍和信息获取偏差导致网络舆情事件频发，若处理不当，极易引发舆论危机甚至国际政治风险。 本系统通过融合文本、图像等多模态数据，建立实时、精准的国际学生舆情监测与预警机制，有效帮助高校在第一时间识别敏感情绪和风险话题，提升管理响应效率，维护校园和谐稳定，助力高校国际化办学的稳健发展。 二、市场对比优势（50%） 与市场上传统舆情监测系统（以文本情感分析为主）相比，本方案具备以下显著优势： 1、多模态输入支持：不仅处理文本，还融合图像、视频等模态，全面感知社交媒体上国际学生的真实情绪和观点表达。 2、先进模型架构：集成了CMA（跨模态注意力模型）和CRA（上下文融合模型），相较GLFN、MGNNS等已有方法，情感识别精度提升近6%，具备更强的特征表达与融合能力。 3、深度定制化：系统针对高校场景量身定制，包括关键词自动预警、学生群体画像分析、热点事件聚类和趋势总结等，适配高校管理日常。 4、智能可视化交互：前端采用Vue+Echarts技术栈，搭配智谱大模型生成话题摘要与情绪总结，为非技术人员提供一站式决策参考。 三、产品组成与技术选型（20%） 本系统由四个核心模块构成： 数据采集模块：基于微博开放接口和网络爬虫，自动采集与国际学生相关的多模态数据； 情感分析引擎：采用BERT+ResNet为基础模型，叠加跨模态融合结构（CMA、CRA），实现深层次语义理解； 数据库与后端服务：MySQL负责数据持久化，Flask搭建后端服务，支持数据读取、模型推理与前端接口； 交互与可视化界面：前端由Vue搭建，集成图表与情感饼图展示，结合智谱大模型API生成聚类摘要和主题总结。