本项目面向卫星载荷在轨运行场景，目标是构建一套可部署在星载计算平台上的综合任务管理软件，支撑地面指令接收、任务调度、状态采集、数据处理和遥测下传等核心业务。系统围绕“指令进入、协议解析、任务执行、状态监控、结果反馈”的业务闭环设计，提供指令处理、数据总线、协议编解码、智能处理任务编排、设备状态采集、

1.支持Qwen、Llama等主流开源大模型本地部署和推理；2.提供RAG知识库问答功能，支持文档上传和智能检索；3.内置API接口，支持第三方应用集成；4.支持多轮对话、文本生成、代码生成等功能；5.提供图形化管理界面，支持模型切换和参数配置。

1.使用YOLO11-OBBONNX定位车牌旋转框2.使用旋转框四点透视矫正车牌3.使用LPRNet/CRNNONNX识别车牌号4.PyQt5专业界面显示检测框、裁剪图、识别结果、置信度5.支持中文路径读取图片6.支持保存结果图

1碰撞检测模块：预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块：使用传统或深度学习检测具体的货物容器（托盘，货架，料笼），厂区的行人，头盔，车辆等3避障检测模块：360°雷达检测避障，可对高于8cm的静态物体进行检测，不针对特定物体，不依赖数据集，移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出

项目主要功能一、插件化宿主平台提供统一的WebShell运行时，通过标准化的plugin.yaml合同实现插件的自动发现、加载和编排。支持四种插件类型：UI插件（前端界面）、能力插件（后端服务）、卡片插件（数据嵌入卡片）和AI插件（智能能力）。插件支持依赖声明、拓扑排序加载和循环依赖检测，并提供脚手

(1)自然语言理解：用户通过自然语言描述数据需求，如“统计上月各渠道销售额”或“查找ARPU高于200的流失风险极高用户数量”。(2)智能SQL生成：系统自动将用户输入转化为对应SQL查询语句，并可针对多表、多条件复杂查询生成高效语句。(3)数据查询执行：自动连接数据库执行SQL，返回查询结果。(4

Creez是一个面向创作者的AIAgent社交与工作平台，核心功能包括：自定义创建个人Agent、配置人格/记忆/技能/模型、与Agent进行多轮对话、读取本地文件并执行任务、接入OpenAI兼容模型、DeepSeek、豆包等模型服务；支持图像生成、视频生成、分镜创作、知识检索、定时任务等技能模块；

系统由数据接入层、解析索引层、检索问答层、前端层四大模块构成：1）数据接入：公开渠道券商研报爬虫+主流财经新闻爬取+ObsidianVault本地笔记同步三类数据源，支持增量去重、定时调度、异常重试。2）文档解析：pdfplumber处理原生PDF（含嵌入图表的文字版研报，可完整提取正文、标题层级、

1、项目具体功能模块：本项目包含四大核心模块：移动端APP开发模块、后端接口服务模块、Web管理平台模块、以及仪表识别算法模块。APP模块负责现场数据采集与上传；后端接口提供数据交互与业务逻辑支撑；Web平台用于资产台账管理与数据统计；算法模块实现仪表表盘读数、仪表编号的自动识别与登记。2、项目主要

系统主要实现风电功率时间序列预测功能，包括原始数据清洗、异常值处理、滑动窗口样本构建、功率序列分解、深度学习预测和误差指标评估等模块。系统先对风电功率数据进行预处理，再利用CEEMDAN和EWT方法将复杂功率信号拆分为多个更稳定的子序列，随后分别训练LSTM模型进行预测，最后将各子序列预测结果重构为