当前智能制造、机器视觉、无人机控制、通信信号处理、新能源监测、网络数据采集多领域数字化需求爆发，工业产线质检、交通车辆检测、光伏储能运维、飞行器飞控、高速通信信号优化、网络信息抓取等场景均亟需AI算法与软件配套解决方案。传统单一功能系统通用性差，企业常需多套工具分别处理图像识别、数据采集、设备控制任

Thisprojectprovidesaproduction-readythree-roleintelligentinterviewworkflow(Tech/HR/Boss)andanHROfferAgent.Itautomatesinterviews,scoring,candidateprofi

软件介绍CyberVerse是一个开源的实时数字人Agent框架。我做这个项目时，一直想解决一个很具体的问题：数字人不应该只停留在“生成一段视频”或“播放一个虚拟形象”的阶段。更有意思的是你打开一个界面，选择一个角色，给它配置声音、人设、记忆和模型，然后它真的可以开始和你说话，可以被打断，可以接着聊

1.智能识别：上传或选择果蔬图片，基于CNN模型自动分类28类果蔬，展示识别类别、置信度及TOP-N概率分布。2.营养信息：识别完成后自动匹配营养数据库，展示热量、蛋白质、碳水、维生素C、钾等核心营养素含量及健康功效说明。3.菜谱推荐：根据识别结果从菜谱库中推荐3道相关菜品，展示菜名、食材、制作流程

系统使用KaggleChestX-RayImages数据集，应用数据预处理和类别权重调整解决类别不平衡问题。采用ResNet50和DenseNet121两种预训练网络作为特征提取骨干，并通过迁移学习进行二分类训练。利用Grad-CAM方法生成热力图，提升模型可解释性

系统构建了一套视觉与近红外光谱深度融合的多模态质检体系。功能层面，支持毫秒级实时采集果蔬外观图像与内部光谱数据，自动完成品种识别、表面瑕疵定位及新鲜度等级判定。通过特征级融合技术，系统能同时捕捉色泽纹理等表观特征与糖度水分等生化指标，输出综合质量评分。检测结果通过标准化接口实时对接产线MES系统，驱

项目包含三个核心模块：1.企业知识库RAG问答系统：支持制度文档、产品手册、客服FAQ等资料问答，回答带引用依据，便于人工核对；低置信场景不强答，可转人工处理。2.企业经营周报AIAgent：用户输入自然语言分析需求后，系统自动生成任务计划，读取经营数据，计算收入、毛利、订单、投诉率等指标，识别异常

系统主要功能为小麦病虫害分类识别检测及辅助分析，通过用户上传小麦叶片图片，自动识别其健康情况以及发生了何种病虫害，并给出相应的防治建议，同时保存历史记录以进行数据分析。

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