本项目是一款面向PLC等工业控制设备的自动化黑盒模糊测试工具，主要用于授权测试环境下的通信协议安全测试与漏洞挖掘。针对工业设备私有协议资料不完整、固件难以获取、内部执行状态不可见等问题，通过协议格式推断与设备响应反馈开展测试。主要功能包括：1、协议格式推断：分析通信报文中的结构特征，为测试用例生成提

在受限的硬件资源RV1126中，我部署的改进针对于SAR船舶的视觉模型达到57FPS，是原生的YOLOv8近3倍，原生的只有20FPS，且MAP50与原生算法持平

SUMPv2采用“服务的互联网”设计，每个服务独立进程、独立数据库、独立语言，通过WebSocket点对点直连，由LLM驱动跳转式调度。1.多服务分布式架构五个独立Go服务：agentloop、memory、images、qq、settings-center。settings-center只做注册与

1、数据采集与清洗标注模块：针对牧场实景，完成了910张图像数据的清洗、分类与边界框标注工作。2、模型训练与推理模块：基于YOLO目标检测算法，支持对图像/视频流中的奶牛进行实时目标检测，准确区分躺卧、站立、采食等行为。3、行为逻辑分析与告警模块：结合追踪算法统计单头奶牛的躺卧时长与频率，当出现长时

系统包含麻将规则环境、自博弈数据生成、PPO强化学习训练、League训练、BehaviorCloning、DAgger、模型评估、ONNX导出以及Android端视觉识别和本地推理等模块。训练系统允许AI通过大量自博弈持续改进策略，并使用独立评估流程比较不同版本模型强度。移动端通过计算机视觉识别牌

评分点自动裁缝，素材自动清洗，提交自动定时，招标文件自动拆解，评分点自动生成，应答漏达强制提醒。根据投标方本身的特点、数据基础和历史案例，自动根据当前项目自动匹配匹配度，自动生成问答拆解招标文件，补充行业禁品方案

这是一个循环的这个智能体，它不需要人的参与，从L1直接晋升到L3无人职守状态，无论是什么项目，只要把本系统嵌入到或者是膨化到项目的内部或者是可触达的节点上就可以自动把本项目的性能发挥出来，并且直接辅助原项目文件智能化的运行

为您运行智能体执行循环——模型调用、MCP工具、技能、沙箱、审批、上下文管理和会话状态——并通过三种方式暴露：聊天UI、带TypeScriptSDK的HTTPAPI，以及可嵌入的UISDK。

1.读入订单明细、前段报价、海运报价（20GP/40GP/40HQ整柜价和拼箱W/M价）、后段报价和规则表；2.自动选择起运集拼港和目的港；3.装箱方案：自装整箱、拼装整箱、交散三种方式按成本自动选择，柜型从20GP/40GP/40HQ里挑最省的；4.约束：体积和重量装载上限、禁混品类对、必须单独成

五阶段状态机（侦察→扫描→验证→利用取证→学习→报告）全链路漏洞挖掘引擎：侦察阶段子域名发现与技术栈指纹建模攻击面；扫描器只做CVE匹配、模式扫描与智能Fuzz产出候选；验证器经误报特征库过滤、payload二次复现、OOB带外回连（盲注/SSRF/Log4Shell）与授权范围内最小证据取证后才定