教育校园

系统包含多模态教材解析模块、教学讲稿智能生成模块、分层学生学情画像模块、教学视频自动生成模块。支持课件结构化解析修复、教学文稿风格对齐生成、学生学习状态动态建模，依托多智能体调度实现教学音视频素材时序对齐，为高校教师提供备课辅助、学情分析、精品课程自动化产出一站式能力。

1）课程管理——课程录入、老师分配、教室绑定、时间段设置；2）AI智能排课——基于约束求解算法（老师时间、教室容量、课程优先级多维度约束），一键生成最优排课方案；3）冲突检测——实时检测时间冲突、空间冲突并红色高亮；4）消课追踪——学生签到、课时消耗记录、剩余课时预警；5）周视图日历——可视化展示一

项目概述C语言实现四种排序算法（冒泡、选择、快速、插入），增加回调机制。编译为动态链接库（.so/.dll），由Python(tkinter)调用并显示排序动画。排序过程中，每次元素交换/移动都会触发回调，将数组快照传回界面，实时绘制条形图并高亮变化的元素。

1、客观题：学生朗读单词、句子、段落等英文文本，算法模型判断学生发音判断朗读的完整性和准确性，给予评分。2、主观题：对话简答题型、作文题，识别学生朗读的音频数据为文本，再通过语义模型判断是否完整，给出参考分数。

RAG知识库：支持PPT/PDF/Word课件一键上传入库，向量化检索，学生自然语言提问即可精准召回相关知识点四段式笔记生成（/note）：课件自动转结构化笔记——概念定义→例题解析→易错点→课后任务作业辅导（/tutor）：RAG增强答疑，自动诊断薄弱点并写入长期记忆；代码讲解模式含语法高亮+Me

①典型连续信号（矩形、正弦、指数、三角波）的数学建模；②时域运算（平移、反褶、尺度变换、微分、积分）；③矩形脉冲自卷积的解析与数值求解对比；④基于FFT的幅频/相频特性计算与绘制。

1.智能语义路由模块：利用大模型对用户输入的自然语言进行实时意图识别与精准分流，自动区分校园咨询与学术研学请求。2.图书馆规章智能答疑模块：结合私有知识库检索，针对特定业务（如丢书赔偿、借阅规则等）提供权威、准确的智能问答，消除大模型幻觉。3.研学数据自动化清洗与生成模块：调用大模型API并在后端运

基于LangGraph+LangChain搭建企业文档RAG智能Agent，混合向量检索，多模态嵌入解析多格式文档，含评估、链路监控、定时清理、账号认证，前端支持图文上传、语音提问与播报，答案附来源溯源。

系统核心功能包括：智能问答路由——自动识别用户提问类型（分数咨询、院校分析、专业解读、政策规则、家庭约束），精准匹配对应知识库进行检索；双通道RAG检索——命名实体直接命中+Qdrant向量语义检索并行，从1000+篇高考知识库中提取最相关内容；结构化数据查询——接入SQLite录取数据库，实时计算

项目主要包括登录模块、读者模块、管理员模块和智能识别模块。登录模块实现用户账号验证和角色区分，支持读者与管理员进入不同功能界面。读者模块支持图书查询、分页浏览、图书借阅、图书归还以及借阅数量限制。管理员模块支持图书信息管理、馆藏数量维护、库存不足提醒、借阅数据统计和图表可视化展示。智能识别模块基于Y

系统包含六大核心模块：1）智能推荐引擎：基于考生分数、位次、地域偏好、专业倾向等多维参数，通过协同过滤算法生成个性化院校推荐列表；2）院校数据库：支持按省份、批次、类别等多维度筛选查询3000+所高校详细信息；3)录取概率预测：基于历史数据建模，实时计算每所院校和专业的录取概率；4）志愿方案管理：支

基于机器学习完成的MLP决策模型，我们做了一个小程序（目前微信平台在审核），小程序名字叫做慧学日程，是一款基于MLP（多层感知机）神经网络的大学生个性化学习规划工具。它将一天划分为六个时段（早晨、上午、午间、下午、傍晚、晚间），通过12维特征输入（课程重要度、每日可用时长、剩余天数、课程类型、各时段

1.功能模块：文档上传模块、文档解析与分块模块、向量检索模块、智能问答模块、引用溯源模块。2.主要功能：用户通过Web界面上传PDF/Word/TXT等格式文档，系统自动解析文本内容并进行语义分块，利用向量数据库建立索引。用户输入自然语言问题后，系统检索相关文档片段，调用大模型生成精准答案，并标注引

DataLens提供四大核心功能模块：一、文件上传与解析——支持CSV和Excel格式的拖拽式上传，自动识别数据列类型，解析字段结构和样本值；二、数据概览与统计——包括字段Schema浏览、数值列的均值/中位数/标准差/四分位数等描述统计、以及全表数据分页预览；三、可视化分析引擎——支持柱状图、折线

系统主要包含数据预处理、候选图书召回、特征工程、模型训练、推荐排序和结果导出等功能模块。1.数据预处理：对用户信息、图书信息、借阅记录进行清洗、去重、缺失值处理和格式统一；2.候选召回：基于用户历史借阅行为、相似用户协同过滤、图书热度等策略生成候选图书；3.特征工程：构造用户活跃度、图书热度、类别偏

本项目实现了一个完整的4自由度机械臂运动仿真系统，具有以下核心功能：1.正向运动学计算根据4个关节角度(q1,q2,q3,q4)实时计算机械臂各连杆和末端执行器的空间位置支持任意时刻的关节位置查询可视化展示机械臂当前姿态2.逆向运动学求解输入目标末端位置(x,y,z)和姿态角度自动反解出4个关节的目

提供从模型推理、训练调优、Prompt编排到知识增强的全生命周期工具，支持以模块化方式快速搭建智能业务系统。覆盖大模型全生命周期的一站式工具平台，旨在帮助用户高效构建、管理和部署AI大模型应用。平台集成了从模型推理、训练调优、Prompt编排、知识增强，到模型服务部署与评估回流等关键能力，支持用户以

本工具主要包含三大核心功能模块：1.分数数据导入与读取，支持批量读取学生成绩数据；2.等级自动评定，可按预设分数区间自动划分A/B/C等不同等级；3.结果统计与输出，能生成汇总统计信息并导出处理后的结果。整体操作简单，无需复杂配置，可大幅提升成绩处理的效率与准确性。

本项目主要包含用户活跃度分析、贡献度分析、兴趣偏好分析、学习能力分析、专业能力分析、编程能力分析和用户标签分析等核心模块。系统能够对平台内用户的学习行为、课程参与情况、内容贡献情况和能力表现进行多维度建模，自动生成结构化画像标签与分析结果。在功能上，支持原始数据清洗与整合、特征提取、指标计算、模型训

项目围绕教学评估主链路，提供以下核心能力：教学转写结果消费通过RabbitMQ订阅课堂转写完成事件，自动感知课堂文本是否已经全部生成，避免对不完整数据提前评估。课堂内容标准化处理将转写系统返回的多段语音文本按照时间戳、说话人、发言内容重组，生成适合大模型分析的教学语料，保留课堂时序和角色信息。教学评