框架或代码包 软件定制 案例

软件包括了前台和后台，运行在Windows系统下，具体划分登录注册模块、单元场景模块以及外部调用模块。对于其他模块来说，这里以单元场景模块为主。具体单元对应具体试验也就是一个个场景，这里主要研究结构体态对船舶航行的影响，涉及到航向姿势以及重力夹角等参数。每个场景模块对应了不同的界面，主要是调用外部多一些，考虑用到WinSDK，还需要应用到图像的采集与识别，试验结果可以是内部三维视图以及收集采样文档输出。

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”

机场双目飞鸟探测驱赶智能系统功能介绍 1. 全天候飞鸟探测与跟踪 多光谱双目探测： 采用红外探测双目设备与高清可见光双目设备，不受昼夜、恶劣天气（雾、雨、雪）影响，实现24小时监测。 被动探测技术，避免电磁干扰飞机航电系统。 AI目标识别与跟踪： 基于深度学习算法，实时识别鸟类种类（如大型鸟类、家燕、麻雀等），并计算其3D坐标（飞行高度、速度、方向）。 动态追踪鸟类轨迹，预测飞行路径，与机场航班起降数据联动分析威胁等级。 2. 智能威胁评估与预警 危险等级判定： 对比鸟类与飞机的实时高度、位置，自动判断碰撞风险（如低空慢速大型鸟类 vs 高速小型鸟类）。 多级预警机制： 通过声光报警、驱鸟设备联动或塔台通知，提前10-30秒预警高风险鸟情。 3. 精准联动驱赶 分区定向驱鸟： 根据鸟类位置，自动触发对应区域的全向声波、定向声波或激光驱鸟设备，避免无差别驱赶。 支持驱赶策略自定义（如针对不同鸟类习性调整声波频率）。 驱鸟效果反馈： 实时监测驱赶后鸟类活动，动态调整驱赶强度或切换驱赶方式。 4. 数据分析与预测 鸟情大数据分析： 结合历史数据、天气（风速、温度）、季节因素，生成鸟类活动热力图及迁徙规律预测。 辅助机场优化驱鸟设备部署与巡逻计划。 报表生成： 自动输出每日/周/月鸟情报告，包括事件统计、威胁等级分布、驱赶成功率等。 5. 系统扩展性与兼容性 多设备联动： 兼容机场现有驱鸟设备（如拦鸟网、煤气炮），支持API接入空管系统。 模块化设计： 可扩展雷达探测模块（非电磁干扰频段）或无人机协同驱鸟功能。 技术亮点 AI+多光谱融合：可见光与红外双通道校验，降低误检率（如塑料袋、无人机误判）。 边缘计算：本地化实时处理，减少网络依赖，响应时间＜200ms。 低功耗设计：适合机场大面积部署，太阳能供电可选。 此系统通过“探测-分析-驱赶-预测”闭环，显著提升鸟击防范效率，降低人工依赖，符合民航局新技术名录指南要求。

1.消息接收服务，消息来源于上游系统，通过Solace、Tibco传输 2.消息适配服务，整合各个源系统的消息格式，是所有的消息格式统一 3.消息处理引擎服务，针对接收到消息进行细粒度的加工和落地到磁盘 4.消息分发服务，将上面处理好的消息通过Solace中间件转发给下游系统 5.消息通知服务，针对一些有风险的消息及时发邮件给用户

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

通过模块与数据结构框架，对多功能系统进行统一整合，比如，对数据的读写能力与整理分析能力进行模块化与结构化，然后通过算法及算法优化对相关函数功能进行整合，实现高效与高质量。用户可在使用过程中感受到兼具效率与质量的使用感受。

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。

原有实现流程分为更新全国围栏数据、季度用户轨迹合并、经纬度聚合、经纬度还原四步。项目代码重构优化后新流程调整为更新全国围栏数据、更新用户所属区域、天级用户轨迹合并、季度用户轨迹合并、经纬度聚合、经纬度还原、写入ck等流程。支持自动调度并提高精度的同时也压缩了将近一半的耗时。

在新的大数据处理流水线中，整合了数据日志采集、队列数据同步数仓、实时/离线统计、用户画像、用户留存预测、用户真实性别预测、用户真实年龄预测、用户商品推荐等功能，并为以上功能统一了接口规范（包括数据同步、数据统计、模型的训练和预测），便于日后业务拓展需要。

根据产品的发展进行功能的迭代更新； 主要迭代功能有：会议助手对接腾讯会议企业版、运管系统与费控关联、会议接入自定义字段、会议室筛选功能、会议任务功能（表单能力）、新闻公告应用管理、工作日志应用等；

这是安卓系统底层组件，负责整个系统的图形图像渲染与合成，作为系统显示通路的主要环节之一，对上承接各种终端应用与窗口，对下连接底层硬件抽象层，从而进一步将图形图像帧交给显示器完成最终显示。

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。

- 高并发底层数据架构，接入交易所API采集数据并整理入库。 - 风险管理系统，构建 不同情况下的 Greeks 推演、Cash PnL 归因分析、VRP时序计算等。 - 设计 BS modol、PM 矩阵、Monte Carlo 三者相结合生成风险路径，并计算其依赖程度。 - 搭建 Outgoing robot 做风险预警，Grafana 做风险推演后的可视化报表。 - 构建 stochastic volatility 套利策略，以 SABR 模型为基础，搭配 LM 算法约束后拟合短期限的 3D 隐波曲面，识别其中潜 在的凸性套利机会进行交易。 - 构建 vrp 波动率套利策略，使用 静态对冲 做 厚尾增强 处理，并辅以 auto ddh 控制敞口。

1、新增专车发货申请：根据预设的流程、发起用车申请，用车申请项目名称需关联BOM。 2、进行中的用车申请：用以展示发起的用车申请，并显示当前审批节点；各自审批人员可看到自己的待办审批事项。 3、超时用车单：用以展示超过6小时未接单的承运单进行钉钉提醒，可对当前承运单进行手动指派。 4、已完成发货单：用以展示已完成的用车审批。 5、对物流公司账号管理，可以在后台新增物流公司账号、重置密码操作； 6、对物流公司自己注册的账号进行审核，审核通过后即可成为物流合作商。

1、分层存储策略 StarRocks：存储原始订单明细（支持UPDATE/DELETE），承接高频OLAP查询 ClickHouse：物化视图预聚合核心指标（分钟级刷新），支撑可视化大屏 2、多环境治理 整合各个环境的数据 3、品牌方数据安全 Trino RBAC：按品牌ID动态创建SQL视图 Kafka数据脱敏：Flink实时掩码手机号/身份证号

全书共12章，系统阐述实时3D渲染流水线、色度学理论及Unity着色器功能模块。通过分析UnityShadowLibrary.cginc等核心文件，解析标准着色器的材质属性、光照模型与渲染通路实现流程，涵盖前向/延迟渲染路径、全局光照及阴影机制。书中结合片元着色器案例，详述从顶点变换到片元处理的完整流程，并探讨Cook-Torrance物理渲染模型、球谐光照等高级图形学理论。内容兼顾技术原理与编码实践，适用于Unity开发者及图形学相关领域人员。

中国华戎| 软件产品中心 | JAVA微服务开发、大数据开发及大数据架构 国家安全大数据 | 民营 | 规模:三百以上 政府大数据中心平台： 数据管理平台：针对数据资产建立全面统一的数据资源目录，生成数据资源地图，支持对数据资源的清晰定义和处理过程的跟踪分析，实现对接入的海量异构数据资源的全生命周期管理。 综合查询平台：提供大数据中心数据资源的的统一查询服务访问接口，通过查询引擎对全量基础数据、对象化数据和业务专题数据等多类数据资源进行各类查询及关联展示。 分析研判平台：提供面向国家安全业务的海量多源异构数据分析，并提供研判分析可视化功能。分析研判平台通过数据源和操作组合建立复杂分析模型，并提供分析模型可视化定制，支持复杂关系的精准分析。 目标预警平台：通过将标识目标对象的数据在大数据平台中进行核查，根据用户设定的预警规则，当出现中标数据时进行告警，并根据需要将中标信息推送给相关业务部门） 大数据中心应用系统： 全息档案综合应用系统：是将目标自然人的基本属性和社会行为的数字化描述汇总，通过对原始数据进行抽取和组织，萃取出目标人物包括身份标识、关系、标签、位置等关键信息要素。 “渝雁”专题特色应用系统：主要以人物、组织、事件相关信息为业务主线，将各业务方向积累的各类基础数据、文献资料和声像多媒体等信息资源汇聚，建立的一套集信息采集、存储、分析应用为一体的系统。 xx侦察查控系统：在大数据中心共性支撑平台基础上，充分利用大数据平台提供的各类基础数据和业务数据资源，实现贴合xx领域业务工作的系统功能版块。

1、数据开发、中间层、模型架构等 2、通过可配置的方式实现数据采集、数据开发、数据整合、模型构建。 3、用户不必要了解具体底层数据处理用的工具、技能，无大数据基础的用户也能完成数据的各种操作。 4、通过流程化配置，新增各种数据处理算子，业务人员可以通过简单的配置完成较为复杂的数据处理。

本方案具有以下特点： 高效性：通过优化的编解码算法和数据传输协议，本方案能够实现更快的数据传输速度和更低的延迟。 可靠性：采用多线程处理和定时控制机制，确保了数据传输的稳定性和准确性。