智慧数字孪生 软件定制 案例

通过数字孪生技术，真实的真实整个园区的场景，通过物联网设备管理以及大数据分析，实时展示园区的整个状态。通过对接的硬件设备，实时显示园区的环境，气象，污水等数据，通过算法实现精准决策，完成控制设备的调控

# 纤刻 — AI 驱动的智能饮食与运动管理助手 > 记录今天，刻下改变。 --- ## 一、产品概述 纤刻（Qianke）是一款基于微信小程序平台的 AI 智能健康管理工具，面向关注体重管理、饮食质量和代谢安全的用户群体。产品深度集成人工智能能力，提供从食物识别、营养规划到运动记录的全链路闭环体验，让用户在微信生态内即可完成科学、个性化的健康管理。 ### 核心定位 - **不只是热量计算器**：纤刻在传统热量追踪基础上，引入代谢安全监控（Energy Availability）、饮食结构分析、AI 自适应目标调整等进阶能力，帮助用户在安全范围内达成健康目标。 - **AI 原生体验**：从拍照识别食物、对话式运动记录，到基于 14 天行为数据的动态目标生成，AI 贯穿产品的每一个核心环节。 - **科学安全优先**：内置激进策略风险检测、健康状况守卫、体重漂移校验等多层安全机制，确保用户不会因追求速度而损害健康。 --- ## 二、目标用户 - 希望管理体重（减脂 / 维持 / 增重）的微信用户 - 关注饮食营养质量、希望了解每日膳食结构的人群 - 有慢性病管理需求（高血压、二型糖尿病、慢性肾病等）需要谨慎控制饮食的用户 - 偏好在微信生态内完成健康管理、不想额外安装独立 App 的用户 --- ## 三、核心功能 ### 3.1 智能仪表盘（Dashboard） 仪表盘是用户的「今日中心」，一屏呈现完整的当日健康状态： | 模块 | 说明 | |------|------| | 热量英雄卡 | 显示剩余可摄入热量，动态渐变色彩随摄入比例变化（绿色 → 黄色 → 红色），圆环进度指示器 | | 三大宏量营养素卡片 | 蛋白质 / 碳水 / 脂肪各自的进度条、摄入量、目标值、最低摄入线和颜色引导 | | 代谢安全卡 | 实时计算 Energy Availability（可用能量 / 去脂体重），三级安全状态（安全 / 注意 / 危险） | | 四餐记录 | 早 / 午 / 晚 / 加餐四个餐次，展开查看每条食物记录，支持编辑和删除 | | 饮食结构分析 | 汇总当日所有食物标签，显示警告标签（高糖、高钠等）和正面标签（高纤维、抗炎等） | | 运动卡 | 展示当日运动记录，支持增删改 | | 体重卡 | 显示当日体重及与上次的变化量 | 下拉刷新可同步微信运动步数并刷新 AI 日标。 ### 3.2 AI 拍照识别（AI Camera） 两种模式，覆盖食物和配料表两大场景： **食物识别模式** - 拍照或从相册选择食物图片 - AI 返回：食物名称、每 100g 营养素（热量 / 蛋白质 / 碳水 / 脂肪）、建议份量、置信度、推荐文案 - 丰富的标签体系：微量营养素亮点（microHighlights）、功能效果（f

1、立项背景和目标：SurveyPulse 面向产品、运营、市场研究等团队，解决传统问卷平台多人编辑易冲突、数据反馈滞后、分析链路割裂的问题，目标是建设一套支持团队协作、复杂逻辑问卷、实时采集与实时分析的大型在线调查平台。 2、软件功能、核心功能模块介绍：系统包含用户与工作空间管理、问卷创建与发布、答题采集、实时分析四大模块。核心能力包括注册登录、角色权限管理、复杂题型配置、逻辑跳转、多人协作编辑、问卷发布、按题/整卷提交、实时统计、数据看板与导出报告。演示页面见 apps/web/src/pages/DemoPage.vue。 3、业务流程、功能路径描述：用户先创建工作空间并邀请成员，在管理端创建问卷、配置题目与跳转逻辑，然后发布问卷链接。受访者在答题端动态完成作答，系统同步执行逻辑校验并提交数据。随后分析服务实时汇总答卷结果，在看板中展示参与量、满意度和趋势变化，形成“创建—发布—采集—统计—分析”的完整业务闭环。

从项目发起、审批、参与、评价活动的全过程，均有完整的数据支撑，管理人员可通过第二课堂平台数据了解到项目全生命周期的活动情况，方便对项目进行全方位管理。 方便学生老师对于参加的一些校园活动，及获得进行统计汇总，数字化校园生活。我在项目中主要负责 系统通过安全测评，平台安全有保障。同时系统本地化部署，数据不出园区，以确保师生相关信息数据不泄露。

本系统是面向电力/能源行业定制的数字化孪生视景平台。旨在实现输变电工程的数字化全景管控，系统支持标准 GIM（网架信息模型）文件的解析与高效渲染，结合大范围倾斜摄影和 3D Tiles 数据，在三维数字地球上精准复现变电站、输电线路及其周边地理环境。平台提供视点动态漫游、空间距离与面积测量、设备属性秒级查询、全要素图层动态开关以及结合实时运行数据的状态数字孪生监控。

石化集团智慧生产运营一体化解决方案 为全面提升集团生产运营的数字化与智能化水平，我们成功为石化集团部署了一套集成 25 万个数据点的 PI 实时数据库系统。该系统全面覆盖菏泽与连云港两大核心生产基地，实现了对生产全流程数据的精准采集与实时汇聚。 在此基础上，我们构建了集团统一的 AF（Asset Framework）资产模型，为数据赋予了业务语义，打造了与物理工厂实时同步的孪生数字化工厂。通过实时分析与计算引擎，系统能够动态生成企业级 KPI 指标，为管理层提供即时、精准的决策支持。 方案还实现了与集团 ERP 系统的无缝对接，打通了生产与管理数据链路。最终，系统能够每日自动生成并推送生产数据报告，直观回顾每日生产计划的完成状态，助力集团实现精细化管理与高效运营。

FDSim主要是面向离散制造行业，同时也积极开发应用不同平台的多种解决方案，比如流程行业，农业行业，楼宇监控 行业，加工制造行业；通过组件库快速搭建场景，通过编程模式设计组件动作，设计组件之间交互逻辑，通过 DBIV 界面搭建平 台，设计和3D场景搭配的界面。

为解决长篇小说创作中世界观不一致、角色行为矛盾、情节烂尾等痛点，开发的一款AI多智能体协同写作工作台。核心功能包括： 多智能体分工协作：系统内置架构师（负责大纲与世界观设定）、写手（负责章节生成）、逻辑校验员（检查前后矛盾）和润色师（提升文笔）四个AI角色，各司其职。 记忆与伏笔管理：通过向量数据库实现角色、事件、物品的持久化记忆，自动检测新内容与已有设定的冲突，并能追踪和管理伏笔的埋设与回收。 项目管理：支持多部小说同时创作，提供章节编辑器、对话助手、去重检查等辅助工具。 用户只需提供初步创意，系统即可辅助完成从大纲、正文到润色、校验的半自动化长篇小说创作流程。

这是一款短视频去水印下载工具，采用 Python 开发，支持抖音、快手、视频号等主流短视频平台链接解析，自动提取无水印视频地址并下载保存。 功能包括： 1. 多平台链接自动识别（抖音/快手/视频号/B站等） 2. 一键解析无水印视频地址 3. 支持批量下载和批量处理 4. 简单命令行界面，易于集成 适用于自媒体创作者、视频搬运、素材采集等场景。

项目介绍：石门黄坡为二个项目，功能一样，只是接口数据和UE三维场景不同。在虚拟的场景通过和 现实同样的经纬度坐标在场景中放置渗压计，水位计，雨量计所有设备通过真实设备接口获取真实数 据来直观显示数据，项目中有开闸放水，防洪四预，溃坝模块前端通过调用UE方法，场景会执行相应 的动画效果，通过虚拟的场景来模拟现实真实的情况。首页有各种场景切换，泄洪闸，水电站，泄洪 道等，项目中还通过three.js来展示各类设备的模型，以及各类模型的各个部件展示。还有在场景漫游 动画和实时天气的模拟，有下雨下雪阴天晴天的动画模拟。 技 术 栈：vue2框架，前端和UE场景通信，sse设备实时数据的推送，three.js展示fbx格式模型，以 及模型切换，管理员账号登陆时优先获取三维场景。

本项目为轻量级桌面 GIS 工具，用于地理空间数据的管理与可视化分析，支持加载CSV、 Shapefile、GeoJSON 等矢量数据，实现地图缩放平移、要素属性查询、空间数据编辑、专题图渲染、数据导入导出、地理实体构建等功能，可对接 PostgreSQL+PostGIS 空间数据库，支持本地 SQLite 数据缓存，满足中小场景下的 GIS 数据处理与可视化需求。

1.在南京的某个大楼进行数字孪生开发，目标是完成整个大楼的监控，道闸等多安防系统系统，人员进出控制，人脸识别等系统，在系统中控制大楼所有基础设施，在系统中看出所有设备的基本信息。 2.软件对接入的硬件传感器进行控制，通过tcp socket协议传入unity。

本人参与过知名国产数字地球软件“图新地球”的核心渲染引擎Locaspace的部分研发工作，并实现了多项渲染，地理分析与数据转换功能。实现了KML保存，填挖方分析，高程点测算，缓冲区提取，四七参数转换功能。

项目介绍: 本项目为企业级多端数字人交互平台，采用Unity3D做前端渲染，Java做后端服务，可在Windows、安卓手机、全息仓、立式大屏设备上运行。 适用于展厅讲解、政务咨询、企业迎宾、智能导购等场景，支持语音交互、智能问答、RAG知识库检索、AI Agent自主决策、3D真人形象实时驱动交互。 核心功能: • 3D数字人模型实时渲染、表情动作驱动 • ASR语音识别，支持实时语音转文字 • TTS语音合成，拟人化自然语音播报 • 大模型AI智能对话，支持上下文理解 • RAG企业知识库，精准问答与专业解答 • 多终端自适应，一套代码多端运行

数字孪生开发模板是一个开箱即用的数字孪生可视化前端开发框架。它基于 Vue 3 Composition API 和 TypeScript 构建，深度集成 TresJS（Three.js 的声明式封装）和 ECharts 数据可视化库。支持多语言，框架已开发多个数字孪生园区，并成功落地。可以为客户快速接入数字孪生系统。

1.项目主要分为态势大屏和后台管理 2.对终端，服务器，路由器，防火墙等设备的在线采集信息及时发现风险并生成告警发送给用户 3.用户可在系统创建专项任务并在此专项任务中绘制和编辑当前单位的单位拓扑和设备拓扑 4.态势模块用户可在态势页面中的地球上开到各个区域内的单位，和部署的设备，并且可以在三维地球上手动对有关系的单位和单位，单位和设备，设备和设备进行连线绘制，以及可以查看单位和设备的信息

负责海康，大华，宇视等厂家智能终端的sdk集成，使用rtsp协议+zlm+webrtc实现实时视频和回放，数据库维护，数据迁移，MySQL读写分离，MongoDB分片集群搭建，智能化巡视逻辑编写，前端页面逻辑编写，对接第三方api，第三方数据集成，ipc远程控制，集成第三方sdk，实现ipc的远程控制，支持云台控制，焦距，光圈等控制，手势控制，sdk抓图，支持守望配置，ipc邮箱配置，配置文件的导入导出，修改视频的编码格式。结合zlm实时视频，使用rtsp协议转webrtc协议进行播放，延时低200ms内，操作无感延时。提供api接口未第三方继承。

在 3D 视觉、自动驾驶、机器人感知、工业检测等领域，点云是核心环境数据载体。传统 PCL 库仅能实现基础点云分割与分类，规则依赖人工定义，开发成本高、鲁棒性差，难以应对复杂无序点云与密度不均场景。PointNet/PointNet++ 作为点云深度学习里程碑算法，可直接处理无序点云、捕捉局部结构、保持变换不变性，适用于 Ubuntu 环境下的点云智能识别、分割、分类任务，为机器人三维感知、自动驾驶环境理解、工业零件检测提供高效解决方案，是从传统点云处理迈向深度学习智能分析的关键技术。

参与开发的校园工作室管理系统，这是一个基于springboot和vue的管理系统，使用采用前后端分离架构,为校园工作室提供空间预约、设备维修、成员管理等全流程数字化解决方案。 技术栈 后端:Spring Boot 2.5.15 + Spring Security + JWT MyBatis + PageHelper 分页插件 Redis 缓存 + Druid 数据库连接池 MySQL 数据库 Swagger3 接口文档 前端:Vue 2.6.12 + Element UI 2.15.14 Vuex + Vue Router Axios 异步通信 ECharts 数据可视化 开发工具: Maven 构建工具、Git 版本控制 IntelliJ IDEA、VS Code

本项目是基于 C# 语言、.NET/WPF 框架与 OpenCV 技术开发的 Windows 端桌面油画系统，专为用户提供照片一键转油画的一站式图像处理服务。系统核心功能覆盖：支持用户上传各类格式图片，实时预览油画渲染效果；提供亮度、字号、保护字号、皮肤细节等多维度参数调节，满足个性化创作需求；内置 24 色、36 色、48 色等多种油画风格预设，适配不同创作场景；同时支持高清成品导出，满足用户打印、分享等后续使用需求。 系统操作界面简洁直观，无需专业绘画基础，普通用户即可快速上手，轻松将普通照片转化为质感丰富的油画作品，可广泛应用于个人创作、商业设计、文创产品等多个场景，为用户提供高效、便捷、专业的数字绘画解决方案。