实现高光谱图像（HSI）的分类训练与评估，支持使用：原始高光谱数据输入由扩散模型生成的扩散特征输入（可选）模块：workflow.py：负责读取配置、调度数据加载、模型训练、评估和结果保存。data_provider.py：负责读取.mat数据、可选加载扩散特征、预处理并生成训练/测试patch或n

项目主要包含三大核心功能模块：1.影像预处理模块：对输入的B超影像进行去噪、增强、ROI裁剪等预处理，提升影像质量，为后续识别提供清晰的输入数据；2.针尖检测与定位模块：基于深度学习目标检测算法，自动识别B超影像中的手术针尖，输出针尖的位置坐标与置信度；3.结果可视化模块：在原始B超影像上叠加针尖检

项目主要围绕图像处理与数据分析展开，包含若干可扩展的功能模块，用于支持不同类型的任务配置与结果展示。系统提供基础的可视化界面与流程管理能力，能够适应多种应用场景，提升整体工作效率与操作体验。

程序自动从本地tdx文件夹获得数据，然后按照放量，行业内排名等信息进行综合打分选股，自动输出文件，可以实现自动截图，发布到知识星球，或公众号等平台，也可以模拟鼠标按键进行自动下单

三、功能模块1.工单管理创建、查看、搜索、删除工单支持按状态筛选（待提交/审批中/已完成/已撤回）批量操作（批量审批、批量停止）2.材料上传与鉴别多图片上传，支持base64/本地路径/URL多种格式调用VL模型（通义千问qwen-vl-plus）逐份分析图片内容单次批量鉴别：一次性提交全部材料，统

项目主要包括气象数据采集模块、深度学习预测模块、台风路径分析模块、风险预警模块、可视化展示模块以及业务管理模块。系统可实时接入卫星云图、雷达数据、海温数据及历史气象数据，通过LSTM、Transformer等模型对台风路径、风力等级、降雨量进行预测分析；同时结合GIS地图实现动态轨迹展示与影响区域分

1.支持Qwen、Llama等主流开源大模型本地部署和推理；2.提供RAG知识库问答功能，支持文档上传和智能检索；3.内置API接口，支持第三方应用集成；4.支持多轮对话、文本生成、代码生成等功能；5.提供图形化管理界面，支持模型切换和参数配置。

1.使用YOLO11-OBBONNX定位车牌旋转框2.使用旋转框四点透视矫正车牌3.使用LPRNet/CRNNONNX识别车牌号4.PyQt5专业界面显示检测框、裁剪图、识别结果、置信度5.支持中文路径读取图片6.支持保存结果图

具体功能模块：自然语言智能查询（Text-to-Data）：用户输入自然语言（如“1号主通风机最近温度”、“今天井下有多少人”），系统自动转化为SQL或Cypher查询语句，从底层数据库或Neo4j知识图谱中检索结果。多模态隐患分析（VisualHazardAnalysis）：支持上传现场作业图片，

这个项目包含内容分类展示、动态背景渲染、作品上传管理、用户浏览收藏四大核心模块，还能依托AI工具快速生成页面内容、一键适配PC与移动端，帮中小文娱创作者不用写代码就能低成本搭出个性化内容站，解决新手开发落地慢、成本高的痛点。