人类示范的模仿学习在机器人技术中表现出令人印象深刻的性能。然而，大多数成果专注于桌面操作，缺乏执行一般实用任务所需的移动性和灵巧性。在这项工作中，我们开发了一个模仿移动操作任务的系统，这些任务是双手的，并且需要全身控制。我们首先介绍MobileALOHA，这是一个低成本的全身远程操作系统，用于数据收

数字网格长系统是一款AI驱动的智能化管理平台，针对网格管理痛点设计，优化晨会交班流程。通过集成语音识别、人脸识别、数字人、大语言模型（LLM）、TTS及向量数据库等技术，实现内容准备到执行的全自动化，支持管理端、应用端、微信服务号及第三方会议系统集成，提升效率和信息透明度。1.管理端功能管理端提供数

1、图像微调后生成2、多模态模型通用检测3、AI模型多场景应用，图像生成，多模态模型通用检测，多模态模型微调，小模型预训练经验4、AI模型多场景应用，图像生成，多模态模型通用检测，多模态模型微调，小模型预训练经验

项目实现了完整的AlphaZero训练与推理流程，包括自我博弈数据生成、基于MCTS的策略改进、策略-价值联合网络训练以及模型评估对弈。支持多种棋类环境扩展（如井字棋、Connect4），结构清晰，模块解耦，便于替换网络结构或搜索策略，用于强化学习与博弈算法的研究与实验。

自动移动、聚焦采集清晰的图像。自动拼接图像。自动识别图像中的微粒。识别结果体现到拼接图上，有直观的认识，也方便人工复核。计算微粒的大小。根据客户设置统计不同大小种类的数量。可选手动控制采集图像、查看影像。数据按日期查询、按任务查询、导出数据报表。根据客户设置自动删除过期数据。查询人员操作日志。账户管

核心算法:采用最新的YOLOv11算法，兼顾检测速度与精度。一站式流程:集成环境检测、数据集配置、模型训练、结果可视化等全流程功能。多模态检测:支持图片文件、视频文件以及实时摄像头画面的目标检测。可视化交互:通过直观的GUI界面展示检测结果（边界框、置信度、类别），并支持训练过程中的参数配置与日志监

实时预警：100%全量监控，自动标识NG多维筛选：按机器号、膜色、时间范围灵活查询，支持编号搜索和趋势图点击联动智能诊断：每个异常样本提供光谱曲线对比、三通道分数、具体诊断建议趋势追踪：日/周/月粒度的稳定性趋势分析，Top15机台性能排名，支持工艺优化

核心功能模块包括数据处理模块、知识检索模块、模型训练模块、预测与评估模块、支撑功能模块。主要功能描述：数据处理模块支持Excel/CSV与JSONL格式自动转换，完成数据清洗、无效样本过滤及按题型比例拆分训练/验证集；知识检索模块实现知识库标准化处理、高维向量生成与FAISS索引构建，精准匹配“问题

一、课前身份核验与到课统计功能​人脸识别快速签到：系统接入教室摄像头，学生进入拍摄范围后，自动触发人脸识别，与教务系统导入的学生人脸库进行比对（支持正脸、侧脸等多姿态识别，适配课堂动态场景），1秒内完成身份核验，无需学生主动操作。​精准到课时间记录：核验通过后，系统自动记录学生实际进入教室的时间（精

1.角色姿态与肢体结构检测自动识别二次元角色骨骼关键点，精准检测手指缺失/畸形、肢体比例失衡、关节错位等问题，输出姿态合规性评分与异常位置标注。2.核心元素完整性校验基于设定库校验生成角色的服饰、道具、发型等核心元素是否完整，识别元素遗漏、形态偏差等问题，确保生图与原画设定一致。3.检测规则自定义配