#端到端异常检测系统本系统覆盖**Android端→后端→前端完整链路，实现YOLO实时目标检测、数据上报、监控管理的全流程闭Android端—实时检测与数据上报-YOLO实时检测**：基于ncnn框架在手机端运行YOLO模型，实时检测摄像头画面中的目标-目标分类：支持sit（坐）、stand（站）

本项目是一套面向涉密场景的本地化RAG知识库及智能问答系统，主要包含以下功能模块：1）文档管理模块：支持对涉密文档（PDF、Word、扫描件等）的上传、解析、分块与向量化处理，实现知识的结构化入库。2）知识库检索模块：基于本地部署的向量数据库，结合BM25与向量相似度的混合检索策略，精准召回相关文档

设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他（配置、常量、工具等）模块。数据模块：用于处理序列标注数据的Dataset类和各种数据处理与预处理、数据统计与元数据生成、数据集划分等函数。模型模块：定义了Query意图识别模型LSTMModel，是一种基于LSTM实现的Query语句意图识别模型。

项目分为本地模型调度模块、知识库向量检索模块、对话交互模块、文档解析模块。支持本地开源大模型加载运行，能够上传文档构建私有知识库；支持多轮对话、长文本摘要、信息提取；内置提示词模板管理、会话历史保存、输出结果导出功能，实现离线环境下人工智能文本处理业务。

在经典Unet网络架构基础上，创新性地将Mamba模块嵌入编码器部分。Mamba模块凭借其高效的长序列建模能力，能够更好地捕捉肝脏影像中的长距离依赖关系，从而提升模型对复杂病理特征的表征能力。此外，针对肝纤维化分期任务的特点，设计混合损失函数，将Dice系数和交叉熵损失相结合。Dice系数能够有效度

1.文档处理与解析模块：支持PDF、Word、Excel、TXT、Markdown等多格式文档的自动解析与内容提取，实现从原始文档到结构化文本的标准化转换。2.智能切片与向量化模块：将长文档按语义边界切分为适宜检索的文本片段（通常300-800tokens），并通过Embedding模型将文本片段转

设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他（配置、常量、工具等）模块。数据模块：用于处理序列标注数据的Dataset类和各种数据处理与预处理、数据统计与元数据生成、数据集划分等函数。模型模块：定义了Query成分分析模型LSTMCRFModel，是一种基于LSTM、CRF实现的Query语句

1.知识库智能问答基于检索增强生成（RAG）技术，结合检索与生成模型，回答准确可溯源混合检索：向量检索（语义理解）+BM25关键词检索，兼顾召回率和准确率Rerank重排：使用BGE-reranker模型二次排序，显著提升相关性引用溯源：每个回答标注信息来源，支持点击查看原文片段2.文档管理多格式支

1、项目具体功能模块包含无人机视频流实时接入模块、图像预处理模块、AI目标检测模块、异常识别告警模块、结果可视化展示模块、系统配置与权限管理模块等。2、项目主要功能描述软件基于深度学习模型对无人机航拍图像与视频进行智能分析，可自动识别人员、车辆、火情、违建、河道污染、电力缺陷、农作物异常等目标与隐患

项目核心围绕两种PPT生产模式构建功能模块：【AI自由生成模式】从0到1创建PPT，包含：一、源文档转换模块，支持PDF/DOCX/网页/Markdown一键转Markdown，基于字体大小统计的标题推断算法智能解析；二、三角色AIAgent系统（Strategist策略规划、Image_Gener