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。

项目包含五大核心功能模块：1.多源遥感数据预处理模块，支持不同分辨率、不同模态图像的配准、去噪与增强；2.多模态特征融合模块，实现可见光/红外数据的特征级互补，强化目标特征表达；3.目标检测核心模块，支持单模态/多模态检测模式切换，适配建筑物、车辆、灾害目标等多类目标；4.模型评估模块，提供mAP、

1碰撞检测模块：预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块：使用传统或深度学习检测具体的货物容器（托盘，货架，料笼），厂区的行人，头盔，车辆等3避障检测模块：360°雷达检测避障，可对高于8cm的静态物体进行检测，不针对特定物体，不依赖数据集，移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出

构建了一套多情绪/风格合成系统。成功实现对相声大师刘宝瑞音色的高保真克隆，并应用于《官场斗》续集文本的自动化语音生成。续集大概有30集，每集20分钟。推出后得到了广泛好评。

项目背景： 为国内大型电厂构建统一的物联网AI能力中台，旨在通过AI技术实现园区安防、设备巡检、运行优化的智能化升级，解决传统管理方式中人效低、响应慢的痛点。项目描述：参与设计与研发的结合物联网平台、视觉分析、智能体（Agent）、机器学习服务与模型管理于一体的AI中台。平台核心包括：1）智能体服务

本工具实现了从“视觉感知”到“动作执行”的闭环：视觉感知（眼睛）：后台实时截取屏幕画面，利用YOLO​模型识别关键UI元素（如“有异常事物”、“可以通行的区域”、“某特定地点”）。决策响应（大脑）：根据识别结果触发预设动作。例如：当识别到“补给品图标”出现时，触发“拾取”操作；当识别到“错误提示框”