DockerCompose封装GPU推理环境，支持WindowsWSL2显卡直通，一键完成CUDA、模型依赖部署；基于PyTorch实现5款量化大模型串行批量推理，内置显存自动回收逻辑，；导入自定义Prompt集合自动生成全部模型回答，导出可编辑Excel打分表；标准化0/1/2人工打分、双层质检，

AI智能问答支持：怪物、装备、道具、任务、NPC、技能、地图、职业、升级攻略、专题攻略装备搜索支持：武器、防具、饰品、卷轴任务攻略支持：任务接取、任务流程、任务奖励、任务前置专题攻略库仪表盘：各类型数据、访问量、向量化数量任务功能：数据整理、全量向量化、增量向量化向量管理：查看已向量化数据，验证检索

为术后康复、慢病管理、辅助诊断决策等场景提供高度个性化、可执行的数字化解决方案。1.辅助快速生成结构化评估报告，帮助整合患者多维度指标，形成标准化摘要。2.辅助生成个性化康复计划的初始框架，为临床决策提供基于指南的、可调整的参考方案。3.辅助实现临床数据的结构化沉淀，为高质量临床研究提供高效的数据处

项目基于多模态深度学习架构构建，主要包含流量预处理、特征提取、模型训练与分类预测等模块。功能包括：1.网络流量数据解析与预处理2.数据包Payload语义特征提取3.流量统计特征建模4.多模态特征融合5.深度学习模型训练与推理6.分类结果评估与可视化分析项目使用PyTorch实现模型训练，支持GPU

意图识别、意图路由、Agent节点规划（图算法）、MCP服务调用、GraphRAG检索以及结果加权融合、向量召回、Skills技能包意图识别、正常对话、天气查询、表单处理、报告生成、非结构化数据处理、DOCX格式报告（图文表格5W字+）撰写、Agent自动化处理（类manus、openclaw，替代

系统包含公告字段标准化、地区行业预算关键词筛选、SQLite知识记录与重复公告拦截、可替换的Dify或大模型研判接口、JSON和Markdown报告生成，以及企业微信机器人消息构造。系统默认以演示模式运行，不向第三方发送数据，并配套自动测试。

项目概述Blox是微软研究院（MicrosoftResearch）开发的模块化深度学习调度器工具包，旨在解决大规模GPU集群中深度学习训练任务的调度难题。论文发表：EuroSys2024开源地址：https://github.com/msr-fiddle/blox许可证：MIT（开源）核心设计理念B

#BOS-HA-基于深度学习的手语识别系统BOS-HA是一个完整的手语识别系统，包括模型训练、实时识别、模型管理和Web客户端界面等功能。##功能特点-**实时手语识别**:支持通过摄像头进行实时手语识别-**多种模型支持**:支持PyTorch和OpenVINO模型-**模型训练与转换**:内置训

功能介绍：支持多网站并发采集，具备智能反反爬机制（IP池轮换、Cookie管理、请求头随机化），支持断点续爬、数据去重清洗、实时存储至多种数据库，提供可视化监控面板、异常告警、定时任务调度等功能，可配置化爬取规则适应不同网站结构，支持海量数据高效处理与导出。

通过训练高性能，小规模残差神经网络，以该神经网络为核心搭建智能体，实现智能出牌人机对弈：人类与AI对弈打牌，用于娱乐，训练以及学习自对弈：AI自行对弈，用于测试不同AI之间的性能差别