1.多车间多设备统一数据采集、存储、同步模块；2.AI批量故障识别预警，全车间设备异常统一标记提醒；3.可视化数据看板，实时展示各车间产能、设备运转趋势；4.分级账号权限系统，区分车间操作工、车间主管、工厂管理员数据查看范围；5.月度/季度生产、故障统计报表自动导出，支持Excel本地保存。

1.产线日志数据采集模块，实时读取设备运行参数；2.AI故障识别模块，基于历史故障样本训练识别异常数据；3.自动报表生成，每日导出生产运行、故障统计Excel；4.异常告警提醒，数据超标自动标记推送；5.轻量化后台面板，查看历史故障记录、产线运行趋势。

1.本地RAG知识库模块：导入建材产品参数、价格、材质说明文档，支持语义问答；2.Excel台账解析模块：读取客户订单、库存表格，自动提取商品数据；3.智能报价生成模块：根据客户需求自动组合商品、计算总价，输出标准报价单；4.对话交互模块：客户线上提问自动匹配产品信息，替代人工重复答疑；5.本地轻量

1.基于BEV（Bird's-EyeView）空间建立三维车道线检测模型，降低透视畸变影响。2.复现BEV-LaneDet网络，并实现ApolloSyntheticDataset数据集训练与验证。3.对比3D-LaneNet、Gen-LaneNet等模型性能，分析不同三维建模方式的检测效果。4.使用

1.针对仅具备slide-level标签的病理全扫描图像（WSI），将肿瘤识别任务建模为多实例学习（MIL）问题2.复现并训练DSMIL双流注意力模型，对比其与传统Pooling方法在正样本稀疏场景下的判别行为差异3.在实例特征提取阶段引入SimCLR自监督预训练，用于缓解ImageNet预训练与病

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1.智能识别：上传或选择果蔬图片，基于CNN模型自动分类28类果蔬，展示识别类别、置信度及TOP-N概率分布。2.营养信息：识别完成后自动匹配营养数据库，展示热量、蛋白质、碳水、维生素C、钾等核心营养素含量及健康功效说明。3.菜谱推荐：根据识别结果从菜谱库中推荐3道相关菜品，展示菜名、食材、制作流程

系统使用KaggleChestX-RayImages数据集，应用数据预处理和类别权重调整解决类别不平衡问题。采用ResNet50和DenseNet121两种预训练网络作为特征提取骨干，并通过迁移学习进行二分类训练。利用Grad-CAM方法生成热力图，提升模型可解释性