人工智能 云服务/云平台 软件定制 案例

MyScale是一个AI数据库，专门针对 生成式AI 应用和AI 解决方案进行了优化，MyScale建立在开源的 ClickHouse 数据库上，有效地管理大量的结构化、向量、JSON、文本和时序数据，以开发强大的 AI 应用。使用 MyScale 的一些最显著优势包括： 为AI应用而建立： 在单一平台上管理和支持结构化、文本和向量化数据的分析处理。 为性能而建立： 先进的OLAP数据库架构，以惊人的速度对向量化数据进行操作。 为普遍可访问性而建立： SQL是与MyScale交互所需的唯一编程语言，通过SQL的扩展，用户可以调用大模型、可执行程序、脚本等。 与其他产品/平台的定制API相比，MyScale更易于使用，因此适合庞大的程序员社区。MyScale通过其成本效益高的数据管理支持、出色的线性可扩展性和标准SQL支持，消除了需要使用多种昂贵的数据仓库产品的必要性，这些产品需要不同的查询语言。在单一界面中，SQL查询可以同时快速利用不同的数据模式，以处理复杂的AI需求，而这些需求通常需要更多的步骤和时间。 MyScale的专有MSTG向量引擎利用NVMe SSD将数据密度提高了10倍。这一进步使MyScale在性能和成本效益方面均能超越最专业的向量数据库4到10倍。包含的全文搜索（FTS）索引无缝集成了高性能文本搜索功能，使MyScale在某些方面可高效替代ElasticSearch。此外，MyScale Telemetry为LLM系统提供了全面的可观测性，确保了无缝的监控和高效的调试。 通过将SQL数据库/数据仓库、向量数据库和全文搜索引擎的功能集成到一个高效的系统中，MyScale显著降低了基础设施和维护成本。这种统一不仅促进了联合数据查询和分析，还建立了一个对所有AI应用至关重要的强大而多功能的数据基础

项目描述：AIOT管理后台。该平台集成酷旗所有业务、内容、技能、工具、监控等模块。 技术栈：nest.js+vue(vue-element-admin)+docker+gitlab ci/cd 责任描述： 1、负责云平台技术选型。负责平台迁移。 2、负责云平台前后端开发。负责账号中心、应用中心、客户中心、技能中心、工具中心、能力中心、文档中心、内容中心等模块的需求设计及前后端开发测试。 3、负责项目部署及项目维护迭代。负责项目需求确认及任务分配。 4、配合公众号/小程序/APP输出内容接口。

主打肺部结节辅助诊断相关的AI产品。术安宝是着眼于肺科手术场景的医学影像产品。与体检场景不同，针对肺部结节的性质，如良恶性、浸润分型、实性占比等有更高的要求，属于公司战略目标筛诊访疗中“诊”的环节。整个产品组成包含订单支付、CT影像管理、结节检出、三维重建、和CT/三维影像阅片等功能。

基于RAG的企业级AI应用 1.数字员工：搭建知识库，回答相关问题，通过工作流编排，实现不同场景的AI对话的分类。 2.行政制度场景：提供一站式制度问答/办事服务。对于大企业，规章制度会分子公司、部门有所不同、需要有权限隔离。支持对接客户的权限系统对权限进行隔离。规章制度通常有较多跟规则相关的复杂表格，对复杂的表格的解析有专项优化。针对规章制度相关问答专项优化（例如问一个具体案例，差旅标准）。从文档中自动提取及配置办事入口，为用户推荐。 3.智能审批：AI助力企业审批工作流优化革新。自动纠错，提升审批通过率，用户提交审批后AI第一时间分析并反馈不合规事项，基于预审结果用户可快速进行调整，提高填写质量。重复工作自动化、提高审批效率，自动处理和审核审批流程中的文件和数据，减少人工审核成本，大大提高审批速度和效率。决策支持，降低经营风险，避免人工审核中的遗漏错判风险，提高审批的准确性和可靠性，帮助审批者做出更明智的决策。 4.产品顾问场景： 让每一个销售都成为“产品专家”。构建企业产品库，产品知识图谱，对产品名称、产品编号识别专项忧化；构建产品分英、产品特性、竞品关系相关的产品知识图谱，在产品关系推理上增强。产品特性，型号对比，竞品对比，对于产品特性的提取《阴如在复杂表格中)提取更精准；对于型号对比，竞品对比等高频问圆专项优化。销售建议生成，优秀案例自学习，基于产品手册推荐销售话术，优秀的人工回复可以沉淀自学习。 5.数据分析场景：每位客户都配备一个智能BI分析师。经营数据分析，快速问数：财务同学可自由问询各商品的收入情况，无需等待报表开发。业绩预测：通过对历史数据及增长曲线的分析，可预测企业未来的收入情况。经营建议：通过对销售数据进行多维度的分析，帮助企业寻找新的业务增长点。 6.商机挖掘。通过AI分析服务内容，从问题中挖掘新的商机，让售后变先机。

公司推出AI眼镜等边缘设备，需要为设备提供实时语音交互能力。市面上存在多家AI服务提供商（OpenAI、阿里云、火山引擎等），但各家API协议不统一，且单一厂商存在可用性风险。目标是构建统一的AI能力聚合平台，屏蔽底层厂商差异，实现端到端低延迟（首句响应小于500ms）的多模态对话体验，支持千级并发设备连接，并为边缘设备赋能MCP工具调用能力，使AI具备文件系统、IoT设备、传感器等外部能力扩展。 多协议AI Provider统一抽象层：封装7种TTS提供商、3种ASR提供商、多种LLM提供商，通过统一接口加工厂模式实现业务层无感知厂商切换。 全链路流式处理架构：智能分句引擎按标点符号实时切割LLM输出，每个完整句子立即送TTS合成无需等待完整响应；Context级联取消机制确保用户打断时20ms内停止所有任务；定速音频发送避免设备缓冲区溢出。 MCP工具协议集成层：基于Eino框架实现MCP Host，支持全局工具（SSE协议）与设备专属工具（WebSocket协议）动态注册，打通LLM的Function Calling能力，使大模型可调用文件系统、IoT设备控制等外部工具，支持工具调用结果自动回注LLM实现多轮交互。 多传输层适配：支持WebSocket（控制与文本）、MQTT（信令通道）、UDP（低延迟音频流）混合协议，UDP音频传输采用AES-GCM加密加Nonce防重放，确保弱网环境下低延迟（小于50ms）与安全性。 对话状态机与会话管理：为每个设备创建独立ChatManager实例，封装ASRManager、LLMManager、TTSManager三大管理器，状态机驱动任务切换，资源池复用VAD检测、ASR连接、TTS连接。

业务：实现一体化智能垃圾识别系统+云平台监管模式，实现远程监管控制智能垃圾分类设备，通过AI识别算法，分拣标记生活小区居民是否按规定进行垃圾分类，运用运营策略+科学数据支持决策，引导居民提高生活垃圾分类的能力。 功能介绍： 1.硬件部分：不同类型的智能垃圾分类设备，支持按项目定制硬件功能，主要包含：易腐垃圾AI识别能力、自动报警能力、自动称重能力、满桶预警、定时开关、远程操控、设备自检等。 2.软件部分：一个平台，主要分为：权限管理系统、设备管理系统、运营管理系统、统计分析系统、数智驾驶舱系统。 2.1 权限管理，实现RABC权限控制，实现数据隔离，支持为不同租户设定权限分组。 2.2 设备管理系统，管理所有的智能垃圾分类设备，实现IOT远程控制（远程开机、配置下发、桶配置、人脸下发、卡号下发）、监控设置（绑定定位摄像头、在线观看、识别区域在线绘制）。 2.3 运营管理系统，主要有基础设置（小区、点位、IC卡、居民人脸信息、房号）,运营设置（项目管理、员工管理、投票管理）、宣传管理（任务分配、宣传记录）、投放数据（投放记录、投放记录审核、违规记录、回收记录）、积分管理（自定义积分规则、积分记录、兑换物品管理）、考核管理、监控管理、运营工具。 2.4 统计分析系统：主要有数据统计、数据分析、运营考核、运营分析报告。 2.5 驾驶舱：户数统计、四分类分布、减碳量、参与率排行、易腐垃圾准确率排行。

1. 基础蒸烤功能模块 -实现蒸、烤、蒸烤组合等核心烹饪功能 -温度控制（室温至最高温度的精准调节） -时间设定与控制 -多种预设烹饪模式（如烘焙、烤肉、蒸鱼等） -安全保护机制（过热保护、超时保护等） 2. 菜谱功能模块 -内置多种菜品的菜谱数据库 -菜谱分类与检索功能 -分步烹饪指导 -食材与调料用量建议 -用户自定义菜谱存储与分享 3. 摄像头与图像处理模块 -摄像头实时视频采集 -视频流压缩与处理 -低光环境下的图像增强 -定时拍摄功能（记录烹饪过程） 4. 食材图像识别模块 -食材种类识别算法实现 -食材新鲜度评估 -食材数量估算 -识别模型的本地部署与优化 -识别结果的用户展示与交互 5. 远程控制与查看模块 -移动端 APP 通信接口开发 -视频流远程传输优化 -远程控制指令加密与安全传输 -设备状态远程监控 -异常情况报警与推送 6. 用户界面模块 -遵循 UI/UE 设计规范实现交互界面 -触控操作响应 -多语言支持 -设备状态可视化展示 -操作引导与帮助系统

项目主要为公司的移动端应用程序提供人工智能功能支持，主要支持常见的数字人和人工智能功能，例如嘴唇同步，照片说话，虚拟试衣，照片换脸和视频换脸，文生视频和图生视频。文生三维和图生三维，知识库，问答，直播等。

1. 是个完整的机器学习应用落地项目 2. 后台实现了机器学习的多种算法 梯度提升机 (Gradient Boosting Machine)， I-BRT， SALP， RE-BET， 多层线性模型 (HLM)，AHP 层次分析法 3. 实现了模型管理的前后端 4. 实现了数据集管理的前后端 5. 统一的机器学习模型接口框架，可以接入不同的机器学习模型 6. 软件地址 https://github.com/9DemonFox/simpleLearning/blob/master/README.md

智能博弈分析：基于通义千问大模型进行深度博弈论分析 收益矩阵可视化：支持MCP服务和本地matplotlib两种方式生成清晰的收益矩阵图 混合策略纳什均衡双环饼图：直观展示博弈双方的最优策略概率分布 用户友好界面：基于Gradio的交互式界面，操作简单直观 缓存优化：内置分析结果缓存机制，提高重复查询的响应速度 服务降级：MCP服务不可用时自动切换到本地图表生成 错误处理：完善的错误处理和用户反馈机制 可配置性：丰富的配置选项，满足不同场景需求 预设博弈场景：提供多个经典博弈场景模板，快速上手分析

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验质平台产品设计，设计包含实时验质、人工验质、历史记录、设备管理、算法管理等功能的验质平台。 智能验质流程数字化，从样本入库到实时验质、争议处理、结果出具全流程数字化设计，代替人工流程。

1. 功能需求 客户信息管理：包括客户基本信息、联系记录、查询、修改和删除。 设备信息管理：包括设备的基本信息、配置读写、服务套餐等的录入、查询、修改和删除。 监控功能：提供单台、多台电梯的监控看板，。 数据分析：通过数据挖掘和可视化工具，对离线率、告警情况等进行分析，提供决策支持。 权限管理：实现不同用户角色的权限分配和访问控制。 2. 非功能需求 性能需求：系统应保证在高并发情况下的稳定性和响应速度。 易用性需求：界面友好，操作流程简单易懂，提供详细的用户手册和在线帮助。 可扩展性需求：系统应具有良好的可扩展性，如视频接入等功能，以满足企业未来业务发展的需求。 可维护性需求：系统应提供完善的错误处理和日志记录功能，方便问题的定位和修复。

项目技术亮点与创新： LLM驱动的决策引擎： 核心在于利用LLM强大的文本理解和逻辑推理能力，对市场信息、新闻事件、技术指标等进行综合分析，形成交易意图。 多专家系统架构： 构成： 交易者、决策者、谏官、数据收集者、数据分析师等多个独立专家模块。 类型： 包含推理向专家（专注于逻辑判断和策略生成）和Agent向专家（专注于执行和交互）。 协作机制： 各专家各司其职，又相互验证和补充，例如数据收集者提供实时市场数据，数据分析师进行深度解读，决策者根据分析制定策略，谏官进行风险评估和质疑，最终由交易者执行指令。这种机制极大地提升了决策的鲁棒性和可靠性，有效降低了单一模型可能出现的错误（幻觉）。 模拟人类交易习惯： 相较于传统基于固定规则或纯统计套利的模型，太熵通过LLM的灵活性，能够更好地适应市场情绪和非结构化信息，模拟专业交易员的经验和直觉。 全流程自动化交易： 实现了从数据采集、分析、决策到交易执行的完整自动化闭环。

警用 AI 问答助手是一款面向一线执法场景的智能辅助产品，结合语音识别、大语言模型与行业知识库，为执法人员提供便捷的警务信息查询与指令响应能力。 前端已成功部署至执法记录仪、车载终端等移动警务设备中，支持公安内网环境下的推理，显著提升一线执法人员的信息获取效率与操作便捷性。

1. 实时话术智能推荐：外呼过程中，系统根据客户语音关键词（如“利率”“还款期”）自动推送最佳应答话术卡片，坐席一键点击即可播报，缩短响应时间至3秒内。 2. 客户意向动态标签：通过NLP分析客户通话内容，自动标注“高意向”“需跟进”“拒绝”等标签，准确率达85%，替代传统人工手动记录。 3. 智能知识库检索：支持语音/文字快速查询产品条款（如“新一贷提前还款规则”），结果以卡片形式展示，含条款原文与案例说明。 4. 坐席效能仪表盘：实时显示外呼接通率、意向转化率、平均通话时长，对比团队均值生成改进建议（如“下午3点后外呼接通率高出20%”）。

* 本系统业务功能涵盖通行流程、访客流程、考勤流程、设备运维流程等 * 平台核心功能：设备运维管理、人员管理、通行管理、考勤管理、访客管理、数据看板等 * 移动端核心功能：考勤管理、访客管理、通行管理、数据管理 * 支持按通道、按设备、按人员区分配置通行策略 * 提供密码开门、远程开门、远程视频通话等多种辅助通行管控服务 * 提供H5挂载第三方公众号，具备访客登记功能，提升访客体验和管理效率 * 支持身份特征数据加密下发，支持多身份识别方式组合认证，数据安全有保障 * 支持菜单用户自定义、主界面用户自定义 * 支持第三方系统对接，提供标准对接接口，可按需定制接口

1.此平台以基于设备端GPS、音视频传输、音视频存储、4G网络传输为核心的相应平台应用，平台接收GPS数据以及AI告警等数据后后进行云端存储，终端网页调用查看并以此开发相应的管理功能 2.平台主要分为大屏板块、GPS板块、视频板块、AI板块、调度管理、报表管理 3.云平台可以接入管理终端设备达几十万台，并可以实时进行监管

http://leader.lsycang.cn/#/。龙苍数链数字化软件制造工厂系统采用小模型技术，在系统外构建全中文模块表及字段表导入系统（详见附件），通过元数据智能推算与融合（集成词典分解、图形库迁移及跨源数据元交互），实现业务逻辑自动化关联。系统支持数据穿越（子到父层级穿透）与智能联想，可强制覆盖或选择性填充数据输入区，并具备多模态开发能力。一键生成适配鸿蒙、Android、iOS、VUE3、H5五端的原生代码，支持屏幕自适应与多设备兼容。提供二次开发框架，推荐"模型开发+UNIAPP移动端/PC端VUE3"模式，突破传统低代码平台局限。

🔧 核心业务 通过自主研发的物联网感知终端+AI智能分析平台，为店铺、工厂、楼宇等场景中的安防系统、能源设备、生产器械等提供： ✅ 7×24小时实时状态监测 ✅ 智能故障预警与根因分析 ✅ 自动化巡检工单派发 ✅ 设备健康度可视化报告 ✅ 预防性维护决策支持 告别传统人工巡检的高成本低效率，消除因设备突发故障导致的： ⚠️ 营业中断损失 ⚠️ 安全隐患风险 ⚠️ 能源浪费现象 ⚠️ 运维响应滞后