1.机器派发为了减轻人工派单压力使用AI机器学习技术训练模型，对新产生的投诉案件的投诉内容通过中文文本分类算法，预测所属的对应的案件类型和所属部门为90以上，以达到热线派发精准分类，便将任务自动直接派发。2.辅助派发在机器预测值不足90时，还是由人员进行手工派发，派单员手工派单时，系统也会给出三个派

1、数据爬取。利用爬虫程序模拟人类浏览行为，遍历目标网站，收集并整理所需数据。遵守法律法规和网站规则，尊重隐私政策，避免对目标网站造成不必要的负担。同时，还注重数据的准确性和完整性，确保爬取到的信息具有实际应用价值。2、数据分析。通过数据挖掘和机器学习算法，数据分析发现隐藏的价值，推动业务创新和发展

1.利用Wireshark和数学工具深入分析运营商及学校的核心网关，研究公开的隧道式网络协议。通过Python和C++编写的高性能即时部署脚本，模拟手机和电脑等终端，实现对各类终端的公开和非公开网络协议的识别。2.负责对大量网络基础协议包内容（非包头）进行数学分析，验证全新的拦截规则与误杀概率。这一

医用PVC卷材在线实时缺陷检测主要功能如下：1、2个8K高速线扫相机，最宽可以覆盖2m的产品；速度最高60m/min2、配方管理，方便客户快速切换型号3、友好的参数调整界面，方便客户快速调整算法准确度4、历史数据存储&查询功能，轻松追溯历史数据5、使用神经网络(Resnet)进行缺陷分类

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现

Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统，为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能，支持windows、linux、docker等多种部署方式，使用户能够轻松地训练和部署YOLOv8模型，支持CPU和GPU，使用t

1.分为端面缺陷检测以及内部缺陷检测两种；2.导入深度学习算法，对相似度比较近的缺陷进行分类；3.算法实现了对产品表面的各种各样的缺陷进行抓取、分类；4.为客户提供过漏检数据、缺陷分类数据，让客户可以根据数据对前端工艺进行优化修改，提升产能。

API接口安全分析POST/api/analyze：安全分析POST/api/meta-cognition：元认知分析POST/api/intelligent-reasoning：智能推理POST/api/decision：决策生成实验管理POST/api/experiment/create：创建实

项目特色：1.自适应检索策略：根据本地文档数量自动选择本地检索或Elasticsearch检索，支持运行时强制切换。2.多版本演进：从基础命令行版本延展到多个WebUI版本（简洁版、增强版、图像增强版、ESRAG版本等），满足不同部署和交互需求。3.混合检索与网络补充：优先使用本地知识库，缺失时可通

项目主要分三部分：controlHFSS，CNN_FC，predictcontrolHFSS负责调用接口，通过脚本控制Ansys-HFSS生成部分随机的电磁结构并进行仿真，并导出表格数据，最后整合为“特征+标签”的数据集以供后续使用；CNN_FC负责对数据进行预处理操作并进行卷积神经网络模型训练；p