人工智能 框架或代码包 软件定制 案例

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”

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。

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。

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。

基于LLama2-7B、InternLM-Chat-7B、Baichuan2-13B等模型进行对比评估。 使用QLoRA技术在低成本GPU环境下进行指令微调，构建领域问答能力。 编写用于自监督微调的预处理脚本，支持大规模数据增广与token级清洗。 使用vLLM + Huggingface Transformers进行高并发在线部署，性能相较HF原生模型提升2.3倍。 实现多租户Prompt路由机制，支持不同用户基于角色动态注入上下文。 利用FastAPI构建推理API，集成JWT权限验证与调用限流（Redis实现QPS控制）。 搭建训练监控看板（Prometheus + Grafana），实时追踪loss、lr、GPU利用率。 开发自动数据标注接口，接入OpenAI API辅助生成高质量Instruction数据。 优化与压缩： 尝试4bit量化部署，减少80%以上显存占用，便于消费级GPU部署。 结合PEFT与AdapterFusion技术，完成多领域模型参数模块融合。