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人工智能创新应用大赛平台为开发者提供全流程赛事支持，包含赛事创建、选手注册与报名、作品提交及评审管理等核心功能。平台支持动态配置多维评分规则，并可灵活分配评委赛事权限，助力赛事组织高效化、评审过程专业化。

功能： 1、定时获取外部新闻数据 2、进行新闻事件过滤 3、新闻内容分析 4、分析结果整合并完成结构化入库 功能模块： 1、后端接口服务 2、Coze工作流 3、前端展示 4、数据存储 5、NLP模型 能够自动获取外部新闻信息，按需进行多维度分析，并完成定时通知

1，当前市场中很少出现对陶瓷进行在线交易的电商小程序平台，本着方便用户能进行在线陶瓷交易的简单场景，并进行陶瓷圈内的文化交流，开发一款适合小众人群的陶瓷圈子交易小程序 2，主要功能包括：陶瓷推荐，陶瓷在线购买，淘友圈，购物车，个人中心模块 3，陶瓷推荐：主要对最近流行的陶瓷工艺品，瓷器等信息进行推荐，将优质的信息，瀑布流式的展现在首页，用户可以搜索自己想要了解的陶瓷信息 4，陶瓷在线购买：用户可以对自己心仪的陶瓷进行购买，支持微信，支付宝等在线支付方式 5，淘友圈：用户可以自己发布帖子，发布自己想要进行分享的内容，严格进行了关键字筛选及后台审核机制 6，个人中心：用户对自己的信息进行修改，对小程序管理进行基本的设置

游戏主题内容发布平台，游戏社团的专题站点。 有专供的后台服务以管理社团发布的文章、视频、游戏MOD的分发下载。 支持用户登录与评价，分享页面与用户访问统计，与不同用户区分定制可以访问的内容。 支持特定二进制文件解析与重编译，实现玩家自提交的存档内容解析与展示的社交属性。

1立项背景 基于LLM技术为研究机构的冲突后重建学术研究提供一个可解释的决策支持工具， 2 项目目标 • 能够基于用户描述的场景自动生成结构化方案，包括方案、收益、风险等。 • 以工程化方式实现便于部署和后续扩展。 3 要解决的核心痛点 •人工检索和阅读大批文献成本极高，很难在有限时间内形成系统化方案。 •AI 答案缺乏证据支撑，普通聊天式问答难以给出证据来源以及结构化方案。 4 软件功能与核心模块 与外国团队合作的英文项目，这是一个基于 RAG 的场景化决策支持工具： 用户输入某个冲突后重建场景（例如“重建被破坏的电力基础设施并提升社区韧性”），系统在向量库中检索相关学术摘要片段，组合成上下文，通过大模型生成包含「事件、实施步骤、收益、风险、相关风险的缓解措施」的方案卡片。 核心功能模块包括： •后端 RAG API 模块,接收查询请求，调用向量数据库检索 + OpenAI 生成，输出结构化 JSON。 •向量检索模块,存储由学术摘要构建的向量索引。 •大模型生成与处理模块,负责 Prompt 设计、上下文拼接，调用 OpenAI 模型生成结果,对输出进行结构化解析。 •前端交互与展示模块,包括输入查询页面，方案卡片组件展示与导出。 •数据预处理与向量库构建模块，从原始学术摘要数据进行清洗并写入 Pinecone。 5. 业务流程 •用户在前端界面中输入重建场景描述。 •前端通过 API 客户端向后端发送 POST请求： •后端将场景文本通过 OpenAI Embedding API 转为向量并检索出相关的学术元数据。 • 将用户场景与检索到的摘要数据拼接成 Prompt，调用 OpenAI 模型，要求按照统一结构输出。 •对模型输出进行解析和校验，返回给前端。前端将 JSON 渲染为方案卡片列表。