云计算 算法模型 软件定制 案例

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。

AI 道路巡检管理系统以 “全流程智能化” 为核心，构建了从影像采集到养护决策的闭环功能体系，具体包含三大核心模块：​ 1. 智能病害识别引擎​ 依托深度优化的图像算法模型，可自动解析车载摄像头、无人机等设备采集的路面影像，精准识别裂缝（横向、纵向、网状）、坑槽、车辙、修补不良等 20 余种典型病害。系统具备自适应学习能力，通过持续积累实际场景数据，不断优化识别精度，当前对主要病害的识别准确率达 95% 以上，误报率控制在 3% 以内，可替代 80% 的人工判读工作。同时支持自定义病害类型，满足不同地区道路（如市政道路、高速公路）的个性化需求。​ 2. 全维度数据管理平台​ 构建 “病害 - 位置 - 时间” 三维数据档案：自动关联 GIS 地图标注病害精确坐标（误差≤5 米），同步记录病害尺寸（如裂缝长度、坑槽面积）、严重等级（按行业标准划分为轻微 / 中等 / 严重）及拍摄时间；支持多源数据接入，可整合养护历史记录、交通流量数据等信息，形成完整的道路健康档案。平台提供可视化查询与导出功能，用户可通过路段筛选、时间轴回溯等方式快速调取数据，生成标准化报表（如 Excel、PDF），为养护方案制定提供数据基底。​ 3. 养护决策分析系统​ 基于历史数据与实时监测结果，自动生成路段健康度评分（0-100 分）及病害发展趋势预测（如未来 3 个月裂缝扩展速率），辅助用户优先级排序养护任务；通过内置算法计算最优养护方案（如针对坑槽推荐 “切割修补” 或 “热拌沥青填充”），并预估所需人力、物料成本，实现资源精准调配。系统还支持模拟不同养护策略的长期效益，助力从 “应急抢修” 转向 “预防性养护”。​ 三大模块无缝衔接，从前端识别到后端决策全程数字化，大幅降低人工干预，让道路巡检与养护管理更高效、更精准、更具前瞻性。

1、实现了基于安全多方计算的隐私集合交集计算 2、接入PowerFL中，能够实现“语句解析-执行计划优化-隐私集合交集计算-返回结果”的全链路计算 3、方案具备可扩展性，可扩展至UNION等算子，并可支持后续的进一步SQL计算

项目包括：数字人视频推流模块，智能语音生成服务模块，人机互动模块 数字人推流主要是生成数字人视频，让数字人动起来，讲解PPT内容，嘴型要和说话的内容匹配，根据播放的内容请求生成语音、形象、字幕组合的数字仿真视频，并且可以进行人机对话，回答观众提问。

Agentar平台提供零代码、低代码开发以及可视化编排能力，大幅降低搭建智能体的门槛。平台正在内测上线国内首个金融MCP服务广场，集合高质量金融信息源、智能投研等超百个核心金融MCP服务，并提供“可插拔”式的行业know-how组件库，让非技术人员能够以拖拽的方式，快速搭建智能体应用。值得一提的是，平台具备金融级的数据与内容安全防御及监测能力，全面保障金融智能体应用场景的安全合规性。

百度智能云平台包含模型的训练和发布全流程，模型发布阶段会对接训练阶段的模型产出，对于离线部署的客户需要生成离线推理SDK包。EdgeKit对接适配多款硬件如Nvidia-GPU，高通骁龙芯片等。同时为了压缩部署成本，需要对已有的模型实施一系列模型压缩算法，以达到加速目的。

对于使用者来说，可以直接使用api的方式调用服务，服务最终可以反馈算法的执行结果，成功与否，目标位置等。还可以基于我的项目进行二次开发，源码库部署，ai前沿工具的使用都会一些，对k8s，onnx，tensorrt等都有一些了解