1.对过往车辆进行车流分析2.支持多站点、分片区、按时间段统计3.支持货车、汽车、电车分类统计4.支持报表导出功能5.可视化大屏，直观查看数据信息

智能问答/学习助手：针对课程知识点、讲义、题库内容进行精准问答，支持上下文追问与多轮对话。知识点检索与讲解：用户可按关键词/概念搜索知识点，系统返回结构化讲解（结论、步骤、例子、注意事项），并支持继续追问细节。练习与测评生成：基于知识点自动生成题目（单选/多选/判断/简答等）与解析，支持错题复盘与针

1、功能模块本项目包含以下核心模块：数据采集与存储模块：基于vnpy框架连接市场数据源，实时采集行情数据，并通过MySQL数据库进行高效存储与管理。强化学习训练模块：集成StableBaselines3库，采用PPO算法对历史行情数据进行训练，生成可预测交易信号的强化学习模型。协同训练与通信模块：构

平台提供从数据接入、知识构建到智能检索与对话的全流程能力：1）用户与权限：用户系统、角色权限控制、数据隔离与访问审计；2）知识库管理：知识库创建/删除、数据集管理、增量更新、版本与状态管理；3）新材料专用文本处理：支持论文/专利/报告等多格式解析、结构化抽取（材料体系、成分配比、工艺参数、表征方法、

1、用户输入个人信息（如出生日期、姓名、性别），使用AI模型搭建Agent系统，生成每日/年度运势报告，包括事业、爱情、健康等方面预测。2、集成多模态功能：提供互动聊天模式，模拟真人算命师对话；同时内置数据库更新热门事件影响（如星象变化），确保预测实时性。包含定制化命理咨询。

本文设计且实现了基于CNN和YOLOv8深度学习模型的脑肿瘤自动检测体系，且比较了两个模型在检测准确率等性能方面的表现，目标是提高医学图像里脑肿瘤识别的准确率及效率。本文挑选了公开的脑肿瘤图像数据集，完成了数据清洗、标注相关操作，然后依据轻量级CNN和YOLOv8模型实施训练，选用了恰当的超参数，且

1.智能对话查数：用户输入自然语言问题，系统自动生成SQL并执行，返回结构化结果与可视化图表2.多智能体协作：RouterAgent意图路由+SQLAgent数据查询+FeedbackAgent反馈处理+GeneralAgent通用问答3.元数据管理：支持业务术语、查询示例、表/字段描述、枚举值的可

1、各大平台热点舆情获取功能；2、根据热点完成文章选题；3、根据热点相关内容链接内容完成文章结构设计与创作；4、管理各发布平台，并使用官方接口完成文章草稿上传；5、对发布后的文章内容进行数据统计分析，后续扩展内容智能调整；

1. 大数据爬虫与智能筛查模块该模块通过大数据爬虫技术，自动采集与筛查校园安全、交通等领域相关的多模态数据，提供高质量的训练数据和分析结果。利用深度学习算法对采集的数据进行智能筛查和分类，为后续的监测系统提供支持。2. 计算机视觉与模式匹配模块该模块主要通过计算机视觉和模式匹配技术，实时分析视频流中

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