1.智能饮食评估用户拍照或输入食物名称，系统自动识别并评估该食物对用户当前健康状况的影响。支持糖尿病、高血压、高血脂、痛风、肾病、胃肠病等常见慢病。2.精准食用量建议不同于通用AI给出的“可以适量吃”这类模糊回答，「食有术」根据用户的慢病类型、关键指标（如血糖值、尿酸值、血压值等），精确计算出建议食

系统集成了十大核心分析模块：1.机构博弈模型：自动识别“升盘降水”或“降盘升水”等机构诱导信号，计算凯利值风险。2.进攻效率模型：基于泊松分布算法，交叉计算对阵双方的进球期望值（xG）。3.环境动态模块：量化评估球队战意（如争冠/保级）、核心球员伤停对攻防两端的影响。4.自动化流水线：支持CSV/E

本系统为桌面端股票量化分析工具，集成K线行情可视化、多维度技术指标（MACD/RSI）计算、历史数据回测、涨跌趋势智能预测、自定义策略预警五大核心模块；支持实时行情接入、指标参数自定义、分析报告导出，为用户提供一站式量化投资辅助分析服务。

本项目实现了一套面向TC264智能车的在线调参工具，核心功能包括串口Telemetry采集、结构化日志解析、滚动时间窗指标计算和规则化调参建议输出。工具可对车辆运行过程中的yaw_error_rms、yaw_error_peak、roll_peak_to_peak、servo_jitter_rate

AI智能交互：意图理解、多轮对话、本地记忆、知识问答自动化执行：文件处理、数据清洗、日志监控、定时任务、自动修复机器人控制：姿态稳定、PID调优、步态算法、抗干扰平衡私有化部署：本地离线运行、数据安全、不依赖外网系统定制开发：Python全栈、Windows桌面程序、Web管理后台

发票RAG系统主导开发了一套服务于企业技术支持团队的智能客户服务系统。该系统不仅是一个简单的问答机器人，更是一个能够自主处理复杂工单的AI代理。它能够理解客户意图，查询内部知识库，并执行多步操作来解决客户问题。项目基于LangChain1.2框架构建，旨在提升客服效率，缩短问题平均解决时间。核心职责

该项目包括硬件和软件的组成，硬件部分是结构光传感器与机械臂组成的图像扫描系统，软件部分包括检测算法与交互界面等，通过该系统可实现航空发动机管接头螺母防松钢丝错漏装的自动化检测。

以下是针对DemandRadar功能模块的润色版本，采用了更具技术感与商业逻辑的表达方式，字数精简，结构清晰。DemandRadar核心功能系统一、全域数据捕获系统(DataAcquisition)作为项目的“感知触角”，实现对多源碎片化信息的精准渗透。多维适配器：集成主流社交媒体（Reddit、X

是一个基于大语言模型（GLM-4.5-Air）的智能文献检索与综述生成系统。系统能够：1.多源搜索：从arXiv、GoogleScholar、百度学术、本地文件等多渠道获取论文2.智能筛选：通过四阶段筛选机制，从大量论文中精选最相关的文献3.中英文处理：自动识别论文语言，进行跨语言的智能处理4.综述

高效提效：6类预设AI角色+Markdown模板化Skills，/快捷键一键调用，解决Prompt重复输入痛点零成本私有化：Ollama本地模型（Qwen2/Llama3.2）+本地/MySQL存储，零API费用，数据100%私有体验拉满：SSE流式打字机对话+Next.js16+TS+Tailwi

一、经验模式采集引擎：从Agent真实交互记录中自动提取可复用的经验模式，目前已积累167个经过验证的高质量模式，覆盖Python、Node、Docker、Go、Rust、Java、Terraform、Ruby八大技术生态。二、模式验证流水线：每条经验模式必须通过自动化复现测试才能入库，当前167个

本系统包含以下核心功能模块：1.分层决策模块：采用高层PPO策略网络负责超车时机判断（保持车道/准备超车/执行超车/返回车道/紧急制动），低层LSTM控制网络负责具体轨迹执行，实现宏观决策与微观控制的分离。2.多传感器融合感知模块：融合激光雷达（权重0.4）、摄像头（0.3）、毫米波雷达（0.3）数

1.基于ROS2Humble搭建机器人通信框架，实现多节点分布式开发，支持传感器数据实时采集与传输；2.集成YOLOv8目标检测算法，实现对行人、车辆、障碍物等多类目标的实时识别与跟踪，检测帧率稳定在30FPS以上；3.提供目标坐标输出、ROS话题发布功能，可直接对接机器人导航、避障等上层模块，支持

系统包含四大核心模块：实时数据采集模块，通过WebSocket+RESTAPI秒级聚合多维度行情数据；意图识别引擎，检测市场做市商行为与猎杀意图；AI推理大脑，基于DeepSeek大模型进行做市商行为分析与推理；决策融合中心，整合9维微观结构信号生成交易决策。配套Web控制台提供实时行情监控、策略信

系统以「总助理」身份与「老板」对话：支持接收安排、任务与结果反馈、事项记录、提醒跟进、按约定格式生成并落盘文件、网络检索摘要、以及受控的配置删除等；CLI（main.py）、钉钉流式机器人（main_dingtalk.py）与带验证码的Web管理端（main_web.py）多入口并行，并可结合语音S

1、从检重秤实时获取重量，每秒3次的高频率重量检测，把重量展示到车间的电视大屏幕2、重量存储到数据库，做回归分析、双重算法，精确计算3、在车间多个电视大屏幕上数据可视化，趋势分析4、正常重量、超重产品、欠重产品一目了然

本系统基于深度学习技术，采用MobileNetV2轻量化模型，实现生活垃圾的智能识别与分类。系统支持厨余、可回收、有害、其他四类垃圾的自动识别，通过图片上传或摄像头实时拍摄完成检测。后端使用Flask框架，前端提供简洁友好的交互界面，识别结果包含置信度判定和详细的投放指南。系统具有轻量化、高精度、易

▎-多角色权限管理（管理员/经办人/客户）▎-案件全生命周期管理+状态流转▎-客户端门户（登录查进度、上传材料）▎-后台Dashboard+数据统计▎-中英文双语切换

本系统具备多维度视频篡改检测能力，包括时序篡改检测（插帧、删帧、重排）、空间篡改检测（局部区域复制粘贴）、压缩与编码异常分析以及基于深度学习的伪造检测。系统支持视频逐帧解析、特征提取与异常评分输出，并可对可疑区域进行可视化标注。同时提供批量处理、检测报告生成及结果导出功能，提升实际应用效率。

增加语音控制模式且可以通过语音控制实现键盘模式手柄模式已经语音手柄模式可通过语音控制实现球员的前进后退射门传球左转右转等未来还准备开发等等花式动作以便游戏体验的进一步提高