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”

一个轻量级AI对话服务，前端零JS纯HTML，后端Python单文件，接大模型API做问答和生图。写它的起因很简单—市面上的AI聊天工具太重了，我想要一个自己能完全控制、想改就改的。支持多模型切换（DeepSeek/千问/硅基流动），部署在腾讯云上持续跑了几个月。核心判定逻辑自己写的，没套任何框架，

平台打破传统AI交互局限，兼顾实用性与趣味性，既深耕职场办公、日常生活等刚需辅助场景，高效解决用户工作与生活各类事务；又创新打造多元剧情互动模式、自由人设个性化定制体系，赋予AI智能体鲜活人设与灵活交互逻辑，拉近人机沟通距离，为用户打造更真实、生动、富有温度的智能互动体验，填补市场兼具实用价值与娱乐

1、项目具体功能模块：本项目包含四大核心模块：基于RV1126B的边缘采集与监控模块、多显示器画面检测与OCR文本识别模块、数据过滤与定时上传模块、企业微信消息推送模块。边缘设备负责视频流采集与实时分析；算法模块实现六个显示器画面的目标检测与文本数据识别；数据模块完成识别结果的过滤、整理与定时上传；

影像输入与校验：支持将RGBGeoTIFF放入指定目录批量处理；自动检查多景影像投影与像元尺寸一致性，避免拼接错误。自适应分块推理：按影像地面分辨率自动选择256×256或512×512滑窗及步长；TileLoader负责GDAL分块、批处理与NoData处理。实例分割与栅格化：基于YOLO实例分割

1.具体功能模块文档预处理模块：负责文档的读取、清洗、切分（TextSplitting）以及向量化存储（VectorDB）。检索与重排模块：核心模块。包含向量检索（语义相似度匹配）与召回重排（Re-Ranking），确保最相关的信息优先被选中。Prompt编排与生成模块：利用LangChain/Di