在线教育 算法模型 软件定制 案例

立项背景与目标：《侯马盟书》是春秋晚期晋国独有的朱书玉石文字遗存，入选 1949 年以来中国考古十大发现之一，是研究先秦政治、法制与文字演变的一手实物资料。但盟书历经两千余年风化侵蚀，字迹模糊、笔画残缺、异体字繁多，传统人工目验手摹的释读方式效率低、周期长。本项目目标是以人工智能与计算机视觉技术构建覆盖"图像处理—文字检测—字形识别—释读输出—知识关联"的全流程古文字识别与数字化保护平台，服务文物保护与古文字研究。 软件功能与核心模块：平台包含 9 大 API 模块与 8 个工作台面板。①用户体系：注册/登录、JWT 鉴权、管理员角色、登录限流、审计日志；②图像管理：盟书图像上传与元数据管理；③识别流水线：真实调用 PaddleOCR 完成文字检测与字形识别，逐字返回位置框、置信度，并自动匹配释读词典；④释读词典：内置 27 条基础词条（侯、馬、盟、書、晉、誓等），支持检索与管理员维护；⑤数据集标注工具：在图像上拖拽框选文字，填写字形与异体字，支持核验与导出；⑥知识图谱：字形—类别—概念共 19 个节点、13 条关系的可视化；⑦管理后台：用户角色管理、图像/词典管理、审计日志查看；⑧统计看板与 CSV 结果导出、失败任务重试。 业务流程与功能路径：核心识别流程为"上传图像 → 创建异步识别任务 → 后台模型服务执行文字检测与识别 → 逐字输出置信度与释读释义 → 前端可视化（位置框 + 结果列表）→ CSV 导出"。标注流程为"选择图像 → 框选文字区域 → 填写字形与异体字 → 保存/核验 → 一键导出 YOLO/COCO 格式训练数据集"。完整流程已通过桌面与移动端自动化验证。

对课堂录播或直播视频进行全方位分析，从教师和学生两个维度综合评判教学质量，提供全自动化的课堂质量评估服务。帮助管理者客观量化教学水平，及时发现和纠正教学过程中的问题，推动教学质量的持续提升。

提供一站式的作业智能批改服务，分析处理学生上传的手写或打印的作业照片，审阅批改每道题的解答过程和最终答案，替代人工批改，提升批改效率和准确率。 核心业务流程分为三步：题目区域截取、题库入库和批改。

围棋对弈平台算法相关功能，包括以下三个部分： 1、吃子玩法AI，提供入门级人机对弈体验； 2、数子玩法AI，支持标准规则下的完整对局博弈； 3、拍照数子，对棋盘图片进行自动分析，快速计算双方目数并判定胜负。

1. 立项背景和目标：信号与系统是通信工程、自动控制等专业的重要理论基础，但课程中的傅里叶变换、卷积积分等概念抽象难懂，时域波形与频域频谱的对应关系不易直观建立。本项目旨在利用MATLAB对矩形脉冲、正弦信号、指数衰减信号和三角波信号进行系统建模，通过图形化方式展示信号的时域变化规律与频域组成结构，从而辅助理解连续信号的核心分析理论，验证傅里叶变换与卷积积分的数学结论。 2. 核心功能模块：系统包含四大核心模块。一是典型信号发生器，支持生成四种标准连续信号（矩形脉冲、正弦波、指数衰减、三角波），并可调整幅值、脉宽、频率等参数；二是时域运算模块，可对信号执行平移、反褶、尺度变换、数值微分和累积积分等基本操作，观察波形形态变化；三是卷积积分分析模块，实现矩形脉冲自卷积的数值解，并与解析推导结果（三角形信号）进行对比验证；四是频谱分析模块，基于FFT算法计算信号的幅频特性与相频特性，展示频率成分分布。 3. 业务流程：用户首先选定信号类型（如矩形脉冲）并生成原始时域波形；随后对该信号施加平移、反褶或尺度变换等运算，观察波形在时间轴上的位置、方向与宽度变化；接着调用卷积模块，通过计算两个矩形脉冲在不同相对位移下的重叠长度，验证卷积结果的三角形特征；最后执行FFT变换，获取幅频与相频曲线，完成从“时域特征观察 → 时域运算处理 → 卷积响应分析 → 频域特征提取”的完整分析闭环。

1、客观题：学生朗读单词、句子、段落等英文文本，算法模型判断学生发音判断朗读的完整性和准确性，给予评分。 2、主观题：对话简答题型、作文题，识别学生朗读的音频数据为文本，再通过语义模型判断是否完整，给出参考分数。

立项背景：市面上缺乏面向心理学专业领域的 AI 对话产品。本项目旨在构建一个基于大模型的知识型对话 Agent，整合精神分析六大学派（弗洛伊德、荣格、拉康、克莱因、温尼科特、科胡特）40 余部核心著作，为用户提供专业、安全的心理学知识问答服务。 核心功能：飞书群 @机器人 实时双向对话、私聊模式；自建心理学知识库，按学派/著作/概念三层索引，支持中文分词检索；自动检测自杀/自残等高风险输入，触发危机干预并引导拨打心理援助热线（北京 010-82951332）；跨会话长期记忆，自动追踪用户情绪变化轨迹；每次回复后 AI 自评打分，低分回复自动归档待审队列。 业务流程：用户 @潜语 → WebSocket 接收 → 安全过滤（危机检测）→ 知识检索（RAG）→ DeepSeek 思考生成 → 回复用户 + 自评打分 + 情绪记录 + 记忆持久化。

立项原因，快速对学生做的试题进行批改。 行业场景，为了解决辅助老师批改作业和学生做题后批改。 主要的功能模块，登陆模块，错题本，批改记录，单体批改，整页批改，跨页题批改，批量批改等。 错题本可以收藏批改的每一道题，把每一道题单独切分出来进行收藏。批改流程是，学生把做完的习题拍照后，系统自动切题，把每一道题进行批改和坐标识别。

本项目面向天文观测中实时预处理需求，针对宇宙线、条纹噪声等典型退化问题，设计了基于物理先验的图像修复流程。系统支持对原始科研图像进行去条纹、宇宙线检测与修复、星点保真保护等处理，适用于边缘设备或低算力环境下的快速预处理。整体目标是在保证天体测光与定位精度的前提下，提高图像清洁度和下游科学分析效率。

1、机器人模块：通过与学习者的语音交互，利用OpenClaw API为在学习者PC上实现项目代码编写、项目思路交流、技术盲点以及作业上等交流，完成教师的教学动作。 2、APP模块： 全程记录机器人（教师）与学习者的交互过程，给出分析评价以及后续学习建议提供给学习者，可以通过app进行教学管控安排 3、AI AGENT：为机器人模块提供交流决策等等的能力。 4、学伴机器人管理系统： 机器人绑定、项目课程大纲录入管理等

背景：中小学人工智能教育配套实验 功能：依托Jetbot机器人，完成自主巡线任务，识别标志并作出相应反映。 1.机器人保持车道内行驶 2.机器人精准识别道路上停车、障碍物、红绿灯等标志，并作出规定动作等操作。

1.业务介绍 本系统面向课堂教学质量监测与管理场景，旨在实现对课堂过程的规范化、智能化管理。通过对学生课堂状态、课程安排、教师授课、音视频课堂记录等信息进行集中采集与分析，帮助管理者全面掌握课堂教学情况，及时发现问题、评估效果，提升教学管理效率与课堂质量。 2. 功能介绍 （1）注意力监测模块 实时或事后对学生课堂专注度（如低头、转头、闭眼等动作）进行识别与统计，记录学生上课状态，形成课堂专注度数据，为教学评估提供客观依据。 （2）音视频管理模块 支持课堂音视频数据的采集、存储、回放与管理，实现课堂过程可追溯、可查看，保障教学过程有据可查。 （3）教学管理模块 完成课程信息管理、班级管理、教师分配、课程排课、授课计划等教学相关业务的统一维护与调度。 （4）系统管理模块 提供用户权限管理、角色分配、数据字典、日志管理、参数配置等基础支撑功能，保证系统稳定、安全运行。 （5）数据分析与评估报告 基于学生上课数据、课程数据、教师授课数据进行综合解析，自动生成课堂分析、学习状态分析、教学效果分析等评估报告，实现数据可视化展示。

《量子编织者：维度交响曲》是一款以量子物理与多维空间为核心的交互式模拟游戏，旨在通过可视化的方式让玩家体验不同维度下的粒子行为与物理规则。作品主要面向游戏爱好者、教育机构及独立游戏开发者，兼具娱乐性与科普价值。

主要负责RealMan六自由度机械臂与五指灵巧手的目标视觉识别与抓取算法研发，支撑团队多机器人取餐配送系统。实现闭环抓取工作流，融合视觉模型与控制模块，构建从视觉感知到精准抓取的完整解决方案，进行较为可靠的抓取操作。

Builder 一、项目背景与目标（立项原因） <br/> 随着Web业务和互联网服务的快速发展，传统仅依赖静态规则的防火墙难以及时发现 未知攻击、变种攻击和低频扫描行为 ，同时安全运维人员缺乏一套集“监控、分析、配置、审计”于一体的可视化平台。 <br/> 本项目以“智能防火墙实验系统”为目标，结合网络空间安全专业教学与实战需求，旨在构建一个 集规则过滤、入侵检测、AI 异常检测和安全态势可视化 于一体的综合实验平台，实现： - 对常见 Web 与网络攻击的有效拦截； - 对未知异常行为的智能发现与预警； - 对安全策略与运维操作的可视化管理与可审计追踪； - 为教学和科研提供完整的安全系统实践样例。 二、软件整体功能与核心功能模块 从功能上看，系统主要包含以下几个模块： 1. 用户认证与权限控制模块 - 基于 JWT 的登录认证，支持管理员账号登录； - 区分不同角色权限，对规则管理、系统设置等敏感操作进行访问控制。 2. 实时仪表盘与态势感知模块 - 展示总流量、允许/拦截数量、威胁告警数量等关键指标； - 显示协议分布、按类型分类的流量统计和趋势图； - 提供系统运行状态（服务是否正常、CPU/内存等）概览。 3. 流量分析与告警模块 - 实时展示安全告警列表：时间、源/目的 IP、端口、协议、攻击类型、告警等级； - 支持按时间、IP、类型等条件筛选告警，查看详细信息； - 标记 AI 异常检测告警，区分规则命中与模型判断来源。 4. 规则管理模块 - 可视化维护防火墙规则：协议、源/目的 IP、端口范围、动作（允许/拒绝/记录）、优先级等； - 支持规则的新增、修改、删除、启用/禁用； - 优先级管理影响匹配顺序，实现精细化访问控制。 5. 核心安全引擎与 AI 检测模块 - 基于五元组的包过滤与规则匹配； - 特征规则识别常见攻击（SQL 注入、XSS、路径遍历等）； - 使用孤立森林、LOF 等无监督算法，对流量行为进行异常评分，识别未知威胁与异常模式。 6. 日志审计与运维记录模块 - 记录登录、规则变更、告警触发等关键操作； - 支持日志查询与导出，为合规审计与溯源提供依据。 三、核心业务流程与功能路径描述 从“用户登录”到“威胁发现与处置”，系统整体业务流程可以概括为： 1. 登录与认证路径 - 用户访问登录页面 → 输入账号密码 → 后端验证凭证 → 生成 JWT 令牌 → 前端携带令牌访问各类管理接口。 - 功能路径示例： <br/> 登录页面 → 输入凭证 → /api/login → 返回 Token → 访问仪表盘及其他模块 2. 流量处理与检测路径

图论算法在交通网络规划、通信网络设计、电力系统布线等领域应用广泛。本项目旨在通过实现最小生成树的核心算法（Prim和Kruskal），构建一个交互式的算法演示系统。目标不仅在于展示算法原理，更重要的是建立理论与实际应用之间的桥梁，帮助学习者直观理解算法在资源优化配置中的价值，培养解决实际工程问题的能力。 包含六大核心功能模块： 1. 图结构管理模块：支持邻接矩阵表示的加权无向图，提供预置高速公路示例图和随机图 生成功能 2. Prim算法模块：实现基于贪心策略的最小生成树算法，时间复杂度O（V3），适合稠密图 3. Kruskal算法模块：实现基于并查集的算法，时间复杂度O（Elog E），适合稀疏图 4.算法对比分析模块：对比两种算法的执行过程、时间空间复杂度、适用场景 5. 高速公路应用场景模块：将抽象算法转化为具体的工程规划问题，提供成本效益分析 6. 交互式演示系统：提供7种操作的命令行菜单，支持用户交互和实时演示。 用户启动程序后，首先加载预置的高速公路网络示例图。通过交互式菜单，用户可选择：①查看图结构；②从指定城市开始执行 Prim算法并观察逐步构建过程；③执行 Kruskal算法并观察按权重排序的选择过程；④对比两种算法的结果和性能差异；⑤查看如何将最小生成树应用于高速公路建设规划；⑥创建新的随机测试图验证算法通用性；⑦查看算法正确性证明。整个流程形成"理论一实现一验证一应用"的完整学习

立项背景是课程挂科率达18%，需提前识别风险学生提供辅导，目标是预测学生课程成绩并定位薄弱环节。核心功能包括成绩影响因素分析、回归模型训练、风险学生预警；业务流程为采集学生“考勤/作业完成度/前置课程成绩”等数据，建模后输出成绩预测值，对预测低于60分的学生推送辅导建议。

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。