AI自动接待：7×24小时全天候值守，独立响应标准化咨询；智能知识库：支持PDF/Word/TXT批量导入、手动问答维护、知识库版本管理；人机无缝转接：客户主动申请人工、AI无法解答时自动流转至坐席；坐席工作台：在线会话处理、快捷话术、客户标签、对话历史查询；权限分级后台：超级管理员、客服坐席、只读

本项目为基于Android的离线肤质分析1.支持选择相册照片分析2.支持拍照体验分析3.全流程本地运行，不上传服务器4.使用MLKitbundledFaceDetection检测人脸5.支持MediaPipeImageSegmenter皮肤区域分割6.支持BiSeNetFaceParsingONNX

MIND-Lite是一套面向智能Agent开发的认知架构框架，主要包含观察模块（Observation）、信念表示模块（Belief）、推理引擎（InferenceEngine）、策略决策模块（Policy）以及运行控制模块（Controller）。系统通过结构化状态表示和动态信念更新机制，使Age

#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