云服务/云平台 软件定制 案例

系统集成 AI 知识助手、多模态助手、企业知识库三大核心能力，支持仪表板快速生成、拖拽式大屏搭建、智能报告生成与剧本化编辑，并提供 AI 机器人聊天及自定义指标配置，打造覆盖智能交互、数据分析与可视化应用的全链路企业级平台。

1、立项背景和目标 随着业务规模扩大，地址解析、匹配及地理编码请求量激增，传统单一算法难以兼顾准确性与效率。为应对高并发场景下的地址理解需求，本项目旨在构建一套集深度学习、策略融合与离线训练于一体的地理信息处理平台。目标是通过工程化手段打通数据标注、模型训练、在线推理与质量校验全链路，在保证高可用性的同时，支持策略快速迭代与A/B测试，最终提升地址匹配、标准化及搜索服务的准确率与响应速度。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 系统核心功能包括地址匹配、地址解析、地址标准化及地点搜索（Place Search）。在模块划分上，应用层提供Geocoding服务接口；策略模块负责前处理、模型请求及初始化；深度学习层基于TensorFlow Serving和PyTorch进行模型推理；底层服务通过负载均衡与流量控制支撑高并发。此外，离线训练模块涵盖数据标注、特征工程与增量训练；线上汇聚模块负责异常检测与排序结果校验；GPU私有云支撑BERT等离线AI分析任务。 3、业务流程、功能路径描述 典型业务流程如下：用户发起地址匹配请求后，请求经接入层负载均衡分发至策略模块，策略模块先进行地址解析与前处理，随后调用深度学习模型（TensorFlow/PyTorch）进行推理，返回标准化地址及匹配结果。同时，线上调用记录存入历史库，质量校验模块通过ES日志对空值、偏差及排序结果进行检测。异常数据回流至离线训练链路，经过人工标注、数据格式转换及增量训练后，更新至在线模型服务，形成"请求→推理→校验→回流→迭代"的闭环流程。

立项背景&目标： 1.通过优化的架构和流程，打通云端和本地数据连接，提高LSEG内部不同金融产品的自动化 2.持续优化产品用户的工作效率，降低人力成本 3.通过ETL，NLP，ML等工具和技术，持续优化数据质量 业务流程： 1.通过Boomi订阅SNS获取产品的云端数据，通过规则提取数据，存放到AWS S3 2.通过其他组件如格式转化等，进一步提取数据，进行NLP，ML等数据优化，存放到AWS S3 3.业务端通过产品界面识别文档关键词句信息，再次利用Boomi进行标准化和数据质量审核 4.合格的业务数据存放到本地数据库

一、立项背景与目标 当前城市停车难、停车乱问题突出，路内外停车资源分散、利用率低，人工管理效率低下且易出现收费不规范等问题，同时政府对城市静态交通治理、智慧交通建设的需求日益迫切。基于此，智慧停车平台立项，核心目标是依托新一代信息技术，统筹城市停车资源，构建城市级静态交通管理体系，实现停车资源数字化、可视化管理，优化车主停车体验，助力政府交通治理，赋能停车企业提质增效，推动智慧停车与智慧生活生态深度融合。 二、软件功能、核心功能模块介绍 智慧停车平台涵盖多端协同功能，覆盖web端、移动手机端、后台运营端等多个终端，核心功能模块围绕车主服务、运营管理、政府监管、平台支撑四大维度展开。 （一）核心功能模块 1. 车主服务模块：作为核心前端模块，提供车位查询、在线预约、智能导航、无感支付、订单管理、电子发票等全流程服务，新增AI停车助手、共享车位、充电洗车等延伸服务，支持多渠道支付，大幅提升车主停车便捷度。 2. 运营管理模块：面向停车运营企业，提供设备远程监控、泊位实时管理、计费规则设置、订单统计、巡检管理等功能，结合数字孪生技术直观展示停车场状态，实现精细化运营，提升管理效率。 3. 政府监管模块：为交通管理部门提供停车数据汇总、拥堵预测、扩容建议等服务，梳理130多个行业核心指标，实现与车管、交管部门数据对接，助力城市交通规划和动静态交通一体化治理。 4. 平台支撑模块：包含大数据、星光物联、数字孪生平台，负责数据采集、分析与可视化，支撑全平台稳定运行，为各模块提供数据支持，保障平台安全与迭代升级。 （二）辅助功能 涵盖智能客服、消息推送、实名认证、积分商城等功能，优化用户体验，同时支持停车费复议、投诉处理等服务，完善服务闭环；新增特色功能，丰富运营场景。 三、业务流程、功能路径描述 （一）核心业务流程 平台业务围绕“资源整合-用户服务-运营管理-数据赋能”闭环展开：整合各类停车资源，通过智能硬件采集泊位信息；为车主提供全流程停车服务；运营企业实现精细化管理，政府依托数据开展交通治理；通过大数据优化资源配置，拓展生态服务，形成完整闭环。 （二）核心功能路径 1. 车主停车路径：车主通过APP/小程序登录→查询空闲车位→预约（可选）→导航前往→车辆识别放行→自动计时→离场支付→抬杆放行，可申请电子发票、查询订单。 2. 运营管理路径：运营人员登录后台→查看停车场实时状态→设置计费规则与巡检任务→处理设备故障→统计数据→通过分析优化运营策略。 3. 政府监管路径：工作人员登录监管端→查看停车资源与拥堵情况→获取分析报告→依据数据制定交通治理政策，实现精细化监管。 平台实现停车资源“一张网”管理，打通三方信息壁垒，形成“停车-出行-生活”一体化服务生态，目前已在全国40多个城市落地，管理泊位超60万个，服务车辆达3000多万辆。

一、立项背景与目标 针对传统视频制作门槛高、流程繁、成本高的痛点，搭建AI视频制作平台，以“智能、高效、轻量化”为目标，打破专业壁垒，帮助普通用户及中小机构快速产出优质视频，降低制作成本、提升产出效率。 二、软件功能及核心模块 核心模块包括：AI智能生成（文本/图片转视频，自动匹配素材、字幕、背景音乐）；智能剪辑（一键剪辑、自动转场、多轨道编辑）；素材管理（海量模板素材，支持上传、分类、复用）；智能优化（画面修复、音色调节、字幕自动生成翻译）；导出分享（多格式导出，一键分享至社交平台）。 三、业务流程与功能路径 业务流程闭环：用户登录后选择模板、输入素材，AI自动生成视频初稿；用户通过智能剪辑模块微调优化；完成后选择格式导出，一键分享，全程无需专业操作，高效便捷。

针对当前社会治安防控中视频数据量大、线索排查效率低、跨区域资源难以联动、案件研判不直观等痛点，建设公安图侦综合管理平台，以实现视频图像资源统一汇聚、智能分析、快速检索、闭环办案为目标，提升公安机关案件侦查、治安管控、应急处置的智能化与实战化水平。 平台具备视频接入、车辆研判、人员识别、行为分析、案件管理、线索布控等核心功能，重点模块包括：视频摘要与回放、车牌识别 OCR、以图搜人、电子围栏、轨迹分析、智能布控预警、案卷管理与协同研判，实现从海量视频中自动提取人、车、物关键信息。 业务流程为：前端监控视频统一汇聚入库→管理员配置布控规则与检索条件→通过车牌 OCR、人像比对等智能算法快速筛选线索→对目标进行时空轨迹碰撞与串并案分析→生成研判报告并推送至办案民警，功能路径遵循 “视频汇聚→智能检索→深度研判→落地处置” 的实战闭环。

本项目为某跨国软件巨头的全球支付与风控系统，面向官网、电商平台及内部业务系统，提供从支付配置管理、交易风险控制到审计留痕的一体化解决方案。 系统需要同时支撑数十亿美元级别年交易额，覆盖多币种、多支付渠道和多地区商户，要求极高的性能、可靠性和安全合规能力。 核心业务功能包括： 支付配置管理：统一管理各个支付机构、商户号、费率规则，支持灰度发布、A/B 测试和按国家/产品维度进行灵活路由。 风险引擎与特征存储：基于规则引擎和特征库对交易进行实时评分和拦截，降低欺诈和拒付风险。 清结算与审计：对关键交易事件进行审计记录和合规留痕，方便事后追踪和外部审计。 运维与监控：提供多层缓存、限流与告警机制，保障在大促和流量洪峰下仍能稳定运行。 整体系统基于 Azure 公有云部署，采用分布式微服务架构，通过 Azure SQL、Cosmos DB、Blob Storage、Redis Cache、App Service、App Gateway 等组件构建高可用、高扩展的支付基础设施。

1. 立项背景和目标 为内容供应商如体育联盟、电影电视产业、音视频行业提供专业卓越的音视频质量，采用高精度编码技术、广播级视频传输应用设计，在分发过程中最大限度保留原始视频的图像细节、清晰度和色彩梯度，成为提供OTT/IP视频平台的关键头端组件。 2. 主要功能和特性 - 多信源接入 支持开放标准的系统输入流协议， 支持采集卡（Decklink、AJA等）、Webcam、NDI、TS over TCP/UDP/RTP/RTMP/HTTP/HLS/SRT/ZIXI等。 - 多协议输出 支持开放标准的直播流协议，如RTMP/RTP/SRT/ZIXI/HLS/MP4等，可以接驳各种主流的流媒体服务器。 - 广泛的数据服务 除了音视频，提供标准的数据服务，如隐藏式字幕（CC 608/708）、DVB Subtitle、Teletext、SMPTE2038、广告信号SCTE-104/35透传/转换/插入等，为视频提供合规、增值服务。 - 可靠的冗余设计 提供输入输出信号级别、工作流级别、节点实例和设备级别的故障转移冗余设计，支持自动手动、手动、预设方式的1+1/N+M故障转移方式。 3. 业务流程 工作流：工作配置 -> 输入 -> 预处理 -> 编码 -> 输出 - 工作配置 音视频格式，编码参数设置，数据支持等模版 - 输入 接收客户提供的信号，分解信号内容 - 预处理 如果需要，解码成工作配置的音视频格式，解析各种包含在信号里的数据如字幕、广告点，添加台标，等 - 编码 根据编码参数设置编码成输出格式，支持CPU/GPU编码 - 输出 交织并封装音视频，支持各种流媒体协议输出

背景：跟医院合作租赁或售卖医疗设备，主要面向全瘫或半瘫老年人，辅助治疗同时收集老人的医疗数据 1、有个运营后台，可以管理设备的上下架，以及促销活动设置 2、微信小程序可以进行租赁或购买设备

面向消防应急场景打造无人机一体化智能平台，含集成倾斜摄影模型算法，实现三维模型高效拼接、精准裁剪、轻量化简化与快速加载优化；基于无人机视角 AI 视觉算法，完成现场人员行为智能识别、烟火自动检测与异常告警，构建集三维场景重建、空中智能巡查、火情实时监测于一体的消防应急智能感知体系。

更加方便跨平台用户信息查询 熟练调用接口进行数据串通 前端熟练掌握 为某教育机构搭建的打卡+付费课程小程序，上线3个月累计用户 [5000+]，付费转化率 [15%] 支付、LBS定位、客服消息、数据统计、海报生成 SEO基础优化、内容上架指导、流量数据分析、用户增长活动策划

项目链接：https://github.com/qianyuchen-git/mini-redis 1、基于resp2协议尝试实现一个基础redis，实现了原生redis 60%的功能。 2、实现了核心数据结构string, hash, list与发布订阅系统。 3、采用无共享架构与零拷贝技术，单机性能接近原生 Redis 的 85%，在保持内存安全的同时实现了高并发请求处理能力。

1.负责设计并实现高并发工业设备数据采集层，构建从边缘层到应用层的实时数据管道。 2.系统需要支撑生产环境下7×24小时不间断采集，处理多源异构设备（PLC、智能磅秤、传感器阵列）的数据接入。 3. 峰值吞吐量达 10,000+ 消息/秒，端到端延迟控制在 50ms 以内。

为配合实现全院无纸化，病案科也要实现病案无纸化归档，无纸化系统需要对接很多医院的业务系统，实现病历的归档，例 如：his，lis，手麻，心电等等，系统为了对接各种系统，研究定制了多种对接方案，比如单机系统采用虚拟打印方式，有 些系统采用http接口方式推送病历文档，有些采用ftp共享文档的方式拉取病历文档，收集完成的病历文档，在归档时生成患 者病案，再通过与CA系统的交互完成电子签名，进行保存。 项目运用了vue，springboot，Tomcat，redis，mysql等

立项背景和目标：作为公司"万仓合一"战略的核心项目，布道系统需实现供应商库存对接、商品数据同步、SKU预建立功能，解决"供应商数据格式不统一、库存信息滞后、SKU创建效率低"问题，为后续仓储整合奠定基础。 软件功能、核心功能模块：系统包含供应商管理、库存对接、商品数据同步、SKU管理、数据清洗与标准化、接口监控等核心模块，支持供应商数据的自动化采集、清洗、转换和同步。 业务流程：供应商通过系统提交商品数据，系统自动进行三轮数据筛查（格式校验→逻辑校验→合规校验），清洗后的数据通过标准化接口同步至仓储系统和订单系统，实现商品数据从供应商到仓储的全链路实时流转。

1、立项背景和目标：响应国家发票电子化政策，面对客户数量激增导致的系统压力，对百望云平台进行二期升级，目标实现分布式部署、动态扩容、高可用，支撑亿级数据处理需求。 2、软件功能、核心功能模块：平台涵盖用户管理、订单处理、发票开具、发票查询、数据统计等核心模块，支持多租户模式，为不同企业客户提供电子发票全生命周期管理服务。 3、业务流程：企业客户通过平台提交开票请求，系统进行身份认证后调用开票引擎生成电子发票，发票数据经审核后同步至税务系统，同时提供发票查询、导出、统计分析等功能，支持与企业OA系统对接实现单点登录。

广州鼎鼎信息科技有限公司是国家级高新技术企业， 专注于数据灾备、云计算、大数据等科技前沿领域。我们围绕客户的数据风险持续创新，与合作伙伴开放合作，在云计算、灾备、电信等领域提供给消费者有竞争力的产品与服务； 目前，鼎鼎正在为超过5000家客户提供数据保护服务，成功为100家以上客户挽回数据，减少损失；这其中包含政府机构、医疗、电力、地产、企事业单位等。在“大数据“时代，我们以为客户数据保驾护航为目标，消除客户对数据风险的担心！

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ScanTools 是一套基于 Python 的文档处理系统，包含2个核心模块： 1、scantool: 文档敏感信息扫描工具，基于敏感规则对终端上各类办公文档进行内容检测，识别其中敏感信息，结果提供脱敏和快照功能 2、docsearch: 本地文档全文检索工具，用于办公终端上文件名以及文件内容查找功能。

1、云上缅怀，数字祭奠 2、提供个人数字纪念馆管理功能，纪念馆可上传逝者照片、生平履历等，自动生成生平画报功能。提供线上留言功能。纪念馆支持分享给他人功能 3、提供虚拟AI聊天功能 4、对接线下墓园提供线上下单，线下祭扫功能 5、提供个人中心功能，签到领积分。充值奖励积分功能