算法模型 软件定制 案例

1.网站支持用户管理和验证，支持项目管理和任务管理。 2.用户可以上传视频，多线操作，后台自动分析视频。 3.获取视频中的车辆类型，车辆瞬时速度和位置。 3.获取表格，轨迹绘图，数据作图，轨迹视频，和专业报告。

语音采集功能，通过电脑端的扬声器采集声音 语音识别功能，基于ASR任务识别语音为文字 语音识别结果纠错，通过大模型进行分析语音意图，纠正语音模糊带来的问题 调用MCP服务，大模型来调用可用的tool，若无法分析出语音意图就返回“请重新录入需求”

基于以上原因，亟待开发一套通用可视化配置系统，能支持业务多维度资源配置，实现通过定义表单描述语言或者拖拽组件即可实现新页面的创建。 活动配置中心系统具有以下优点： - 定义了一套表单描述语法，整套界面支持可拖拽，操作便捷，支持多种数据结构，通用性强 - 支持配置数据数据同步，可以与业务方数据库表数据一一对应、实现了配置的读写分离 - 高性能 配置读取本地内存缓存，利用 Zookeeper 做实时更新，实时性强 - 高可用 sdk 支持配置持久化到本地文件快照，保证即使 server 不可用时业务端也能读取文件快照对外提供服务

经营分析系统主要功能有数据采集、数据存储、数据治理、数据开发、数据查询、模型开发、程序开发、调度监控等功能模块。让企业更好的对数据进行管理，监控及自动化处理生成报表。其中数据治理的功能能将各系统采集来的数据进行标准化处理，使数据满足一致性、准确性与完整性。

医疗部分主要包括基于知识图谱的医疗信息快速查询，并嵌入Botpress以实现智能AI问答；运动部分主要包括运动记录以及人体姿态对比，人体姿态对比通过上传标准动作视频与待对比的动作视频进行比对，并将视频中不标准的动作展示出来。

目标检测：能够在图片或视频中检测并识别物体，如人、车、动物等。 边界框预测：为每个物体提供位置和类别的边界框。 分类与回归：同时进行目标分类和位置回归，快速处理。 多目标识别：支持同时检测多个目标，并提供相应标签和位置。

具有多种策略功能生成预测曲线，包括lstm、线性回归、机器学习等方法 对股票原始特征进行多重数据分解，旨在获得股票最有时序特征的分量片段 使用者可以对依据预测曲线对股票进行回测，大部分预测效果中胜率优于60％ 使用者在程序中的操作只需选取股票代码+股票的范围就能获得数据源,并逐个选项卡按默认配置处理即可得到预测曲线，在程序中再根据预测曲线与股票原始曲线进行对比即可进行股票回测，分析股票价值

两阶段学习：自监督预训练（无标注）+ 元学习微调（少标注），充分利用数据，降低对标注的依赖。 注意力机制：网络中集成了 ECA（高效通道注意力）模块，能自动聚焦图像的关键区域，提升特征提取效率。 可视化分析：通过混淆矩阵和 t-SNE 可视化，可直观分析模型的分类错误和特征质量，便于优化。

本程序旨在解决基于历史股票数据预测未来股价收益的挑战。通过数据清洗、特征工程（如日线涨跌幅、换手率）和Transformer神经网络训练，它能为投资者提供未来1到5天股票潜在表现的预测，从而辅助投资决策，并严格确保数据和模型的预测质量与稳定性。

本项目旨在开发一套基于Python的养鸡场管理系统，利用Flask框架和MySQL数据库，实现鸡舍管理、鸡只管理、饲料管理、健康监测等功能。通过数据可视化和自动化管理，提高养殖数据的准确性和管理效率，减少人工操作成本，并为未来智能化养殖提供支持。

扩散概率模型相比于之前的模型，最突出的是效率的提升，扩散 概率模型有着较高的计算效率，即使对于高分辨率的图像和需要大规模处理的任 务来说，扩散概率模型都能很好的完成。所以，扩散概率模型在图可视化风格迁 移当中有着很强的实用性。基于扩散概率模型，具体研究目的涵盖以下几个 方面：首先，致力于提高图像风格迁移的效率，减少算法的运行时间与计算资源 消耗，使风格迁移能够更快速地完成，满足实时性要求较高的应用场景；其次， 着重提升迁移后图像的质量，确保生成图像在保留原内容特征的基础上，精准呈 现目标风格，避免出现图像模糊、颜色失真、纹理不自然等瑕疵；再者，深入探 索算法在不同领域的创新应用，挖掘图像风格迁移技术在新兴行业与复杂场景中 的潜力，拓展其适用范围。

中国银行正在打造的智慧眼系统，是对现有网点业务行为及人员管理上进行自动化升级。通过目标检测模型，智能检测金库开关门、金库人员穿着及作业、网点员工操作及客户险情识别等业务需求。

(1)实现煤炭地销业务闭环管理，根据煤矿业务实现煤矿地销业务闭环智能管理，矿领导及管理人员通过系统安全验证后可随时随地针对业务流程各环节数据查询、决策。 (2)实现进出矿车辆管控自动化：通过车牌识别技术+上磅码技术相结合，作为相互验证的方式，避免作弊或无法识别车牌的情况，实现出入车辆自动识别运输任务、环保政策等，自动（或人工）核验放行，提高效率。 (3)利用电子围栏和语音叫号，针对车辆的签到排队，实现车辆的进出矿有序管理，以便煤矿了解车辆的分布情况。 (4)实现磅房计量无人值守：通过车牌识别技术+上磅码验证身份、红外光栅等防作弊技术，实现车辆称重自动化、智能化，实现无人值守过磅，并解决原系统中道闸频繁砸车及频繁换纸等不系统健康现象。 (5)实现全过程可安全追溯，建立完整的日志机制，包括信息动作日志、操作日志、设备运行状态日志等。 (6)实现权限可控，角色级自定义功能，由矿方管理人员根据各部门各岗位工作内容，灵活建立账户、分配相应权限。 (7)建立智能化集控中心，增加对出入厂、汽车衡计量等环节的实时数据与视频远端监控，把握各环节实时运行动态，并可各业务环节进行实时监管与远端控制。 (8)建立完备的容灾备份机制，数据库采取增量备份，服务器采用镜像级备份，可预防事故并及时恢复数据，保障企业数据安全。 系统吻合信创架构，为政府国产化要求做好准备。

能够综合考虑气象资料、土壤质地、地块形态和大小等多方面数据，计算输出模型所需的各参数。基于北方风沙区不同地区的实际情况进行精细调整，模型能够在小时级尺度的时间步长内估算风蚀量及风蚀尘量（PM10）。其中，WEPS模型设定当每天10m高度处最大风速超过8 m/s时，开始调用风蚀子模块。涉及计算：土壤风蚀量计算、摩阻风速u*、气象站摩阻风速计算、观测地点无植被时，摩阻风速计算、观测地点有植被时，摩阻风速计算、临界摩阻风速u*t、光滑平坦地表摩阻风速裸露地表、地表有倒放植物引起的临界起动摩阻风速增加量、含水率引起的临界摩阻风速增加、风蚀量粒径分选计算、悬移量计算步骤 、PM10计算步骤。 可以自定义绘制计算区域，进行交叉运算。 对计算结果进行不同颜色渲染。

实现环境数据全面实时采集、智能分析处理，支撑科学决策，强化环境监管，促进生态可持续发展: A.UI前端设计内容：对系统前后端及上云数据大屏进行UI设计； B.管理后端开发：角色权限管理、用户管理、场站管理、API、系统设置、采集源管理的功能模块开发； C.指标体系数据源运算及展示内容：气象要素、土壤要素、植被要素、大气环境要素； D.监测模块数据运算及展示内容:50万千瓦风电场 1套、5万瓦光热电站、10万千瓦光伏场； E.数据看板大屏展示内容：汇总看板、分站看板； F.技术支持内容：常规维护、操作培训、Bug修复； G.设备厂商技术要素内容：数据存储位置及方式、数据存储格式、数据格式对照表、数据字段说明、数据存储周期、命名规则。

一、模型部署层：xInference + 双模型 负责 托管大模型和 Embedding 模型，是整个系统的 “大脑”： 对话模型：qwen2.5-instruct-14b（大语言模型，负责生成回复） 用 vLLM 做推理引擎，开启 int4量化： 让模型推理速度达 ~68 tokens / 秒（大幅提升响应速度）， 显存占用优化到 0.8（降低 GPU 硬件成本，让大模型在普通显卡上也能跑）。 Embedding 模型：bge-large-zh-v1.5（智源，负责文本向量化，支撑知识检索） 二、接口封装层：oneAPI（OpenAI 接口模拟） 核心作用：把 xInference 的模型服务，伪装成 “OpenAI 接口”，让上层应用（如 FastGPT）可以用熟悉的 OpenAI 调用方式（如openai.ChatCompletion）对接本地模型，降低集成成本。 三、RAG 增强层：FastGPT（检索增强生成） 解决大模型 “知识过时、专业领域回答差” 的问题，通过 “知识库检索 + 大模型生成” 提升回复质量： 知识库预处理： 用脚本清洗、格式化数据，结合 bge-large-zh-v1.5 生成向量，存入向量数据库。 检索优化技术： 混合检索：同时用 “向量检索（语义匹配）+ 关键词检索（精确匹配）”，提升召回率； 文本切块：拆分长文本为小段（如 512 字），避免信息丢失； rerank 排序：对检索结果重排，选出最相关的内容； Prompt 工程：优化提示词，让大模型更高效结合检索到的知识，生成准确回复。 四、终端接入层：chatgpt-on-wechat + 微信公众号 负责 对接微信生态，接收和响应用户消息： chatgpt-on-wechat 作为中间件，接入微信公众号，监听 微信服务器的 POST 请求（用户发的消息）； 收到请求后，调用 FastGPT 的 RAG 服务（即触发 “检索 + 生成” 流程）； 拿到回复后，再通过微信服务器，把结果推送给用户。 整体数据流向（用户视角） 用户→微信公众号发消息 → 微信服务器→chatgpt-on-wechat（接收） → FastGPT（调用 oneAPI，触发 xInference 的双模型：bge 做知识检索，qwen 做回复生成） → 模型推理（vLLM 加速） → 结果返回→用户收到回复。

1数据整合与语料库构建​ 数据收集：全面收集爆破行业标准、工程案例、专利成果及外部数据源，确保数据的完整性与专业性。​ 结构化处理：对工程案例参数（如孔网参数、炸药类型等）、监测数据（振动速度、飞石距离等）进行结构化处理，设计数据存储架构，建立数据清洗与校验机制。​ 非结构化数据处理：对施工方案文本、专利技术图纸、专家经验视频等非结构化数据进行分析、提取关键信息并分类存储，运用光学字符识别（OCR）技术处理图纸，视频转文字技术处理专家经验视频。​ 实时数据接入：开发接口实现传感器振动波形、无人机影像流等实时数据的接入与存储，建立数据传输与处理的稳定性保障机制。​ 语料库构建：整合上述数据，构建包含10万+专业文本、图文、音视频的语料库，设计语料库管理系统，实现数据的高效检索与维护。 2检索系统搭建​ 文本向量化：基于 BGE-large-zh 模型对语料库中的文本进行向量化处理，优化模型参数以提高向量化精度。​ FAISS 检索系统搭建：搭建 FAISS 检索系统，实现语义匹配与多模态检索功能，设计检索算法，进行系统性能测试与优化。​ 混合检索策略实现：基于BM25+语义向量混合检索，开发意图理解模块，实现对用户提问背后安全规范需求的识别；构建上下文推理模块，根据工程环境自动过滤不适用案例；建立动态权重机制，确保最新规范条款优先检索 2垂类大模型训练​ 2.2.1语料库构建与标注​ 语料收集与筛选：收集10万+学术论文、施工方案、设备手册等专业文本，组织专业人员进行筛选，确保语料的高质量。​ 标注工作：制定标注规则，对筛选后的语料进行标注，包括专业术语标注、知识点标注等，建立标注质量审核机制。​ 2.2.2预训练模型优化​ 模型架构分析：深入分析 BERT 架构，结合爆破领域特点，确定领域适配方向。​ 模型训练与优化：基于适配方向对 BERT 模型进行训练，强化岩石力学、起爆网路设计等专业知识理解能力，调整模型超参数，进行多轮训练与验证。​ 2.2.3模型评估体系建立​ 指标设计：开发包含爆破振动预测误差率、参数优化效率等指标的行业专用评估基准，组织专家论证指标的合理性与科学性。​ 评估工具开发：开发模型评估工具，实现对训练后模型的自动化评估，设计评估报告生成功能。

项目对核心计算模块进行了高性能C++重构，引入OpenMP实现多线程并行加速，结合Eigen库优化稀疏矩阵运算，有效提升整体运行效率与资源利用率。同时兼容原有Python数据格式与接口，支持大规模图结构数据处理及批量实验执行，具备良好的扩展性与复现性。

1、导入excel、word格式的文件电报，形成列车运行基本数据库，可以查看该周期下全国列车的车站、站台、检票口、时刻、车型、开行规律等内容； 2、对多种列车开行信息的自动（手工）录入、分解、归纳、整理，形成初步日历计划，建立索引，供用户调阅。 3、提供通知中心。快速掌握分解、整理等系统运行状况。 4、可自定义的自动生成每日列车开行计划。根据客户提供的excel文件，自动对比分析列车开行计划差异，可人工再次修改、确认最终版计划。分别形成可调用的json数据包或可以打印的excel文件。

采用WebRTC实时推拉流技术构建低延迟音视频传输通。道过chunk全流程流式处理机制将首包延迟优化至3秒以内，实现真正的实时对话数字人体验；集成MuseTalk模型驱动数字人面部动作生成，采用视频驱动嘴型同步技术，通过音频特征提取和唇形匹配算法实现自然流畅的口型同步效果； 使用ASR-LLM-TTS全流程流式处理pipeline，采用流式语音识别和增量文本生成技术，通过音频chunk分片处理和并行推理机制减少端到端延迟；实现WebSocket长连接协议支持实时双向通信，通过帧间预测和缓冲区管理策略优化音视频同步性能