人工智能 IOS APP 软件定制 案例

3D坐标可视化建模服务 业务与功能介绍 （适配工业仿真/游戏开发/教学演示，新手可直接用于接单平台展示） 一、核心业务 1. 3D坐标可视化建模定制 按需打造三维坐标系场景模型，包含网格标线、轴系标注、自定义几何体/路径可视化，适配机械运动轨迹、数据可视化、空间教学等场景。 2. 坐标场景优化与渲染 对现有3D坐标模型做面数精简、材质调整、光影渲染，优化不同引擎（Unity/UE/Blender）的适配性，提升展示效果。 3. 动态坐标轨迹可视化开发 为坐标模型添加运动轨迹动画（如路径点移动、机械臂关节运动），支持导出视频/交互文件，用于产品演示、教学动画。 4. 行业定制化坐标场景开发 针对工业机械、游戏关卡、科研教学等领域，定制专属3D坐标场景，包含行业特有的标注、几何体、交互逻辑。 二、核心功能 ✨ 模型本身功能 1. 精准坐标映射：严格遵循笛卡尔坐标系规则，轴系（X/Y/Z）标注清晰，网格刻度精准，支持自定义单位与刻度范围。 2. 分层可视化：可添加多色几何体、路径线、标记点，区分不同空间数据/运动轨迹，层次分明易解读。 3. 结构可编辑：坐标系、网格、几何体模块独立拆分，支持后续修改刻度、替换模型、调整轨迹路径。 4. 材质适配性：自带基础材质（网格半透、轴系高亮、几何体纯色），支持客户自定义材质替换与光影调整。 ✨ 多场景适配功能 1. 工业仿真适配：可模拟机械臂运动轨迹、零件装配空间位置，导出FBX/OBJ格式，适配工业仿真软件，支持运动学分析。 2. 游戏开发适配

MioCanvas 是一款面向快速视觉创作的 AI 图像工作室，支持文字生成图片、文字生成贴纸、草图转图像、AI 虚拟试穿和头像生成等模式。用户可以从文字提示、草图、人物照片或服装参考开始，生成预览并在确认后保存；应用保留最近的创作历史，便于继续查看和复用。产品把多种 AI 图像能力放在统一的移动端流程中，重点降低从素材选择、参数输入、生成等待到结果预览与保存的操作成本，适合头像、服装预览、社交贴纸、概念草图和日常视觉灵感等场景。

ViralForge AI Studio 是一款面向内容创作者、小企业、品牌运营和个人品牌的 AI 内容生产应用。它把社交媒体内容生产拆成可复用的结构化工作流：用户输入产品、服务或主题，选择平台、受众、语气和目标，系统可生成标题、Hook、正文、卖点、标签和海报文案。应用还提供产品种草、门店引流、个人品牌、直播预热、节日营销和新品发布等模板，以及品牌记忆、7/14 天内容日历、项目资产与历史记录，帮助用户从空白需求快速得到可编辑、可发布的内容草稿。

这是一个针对老人的养护ai项目，做到子女不在身边能感知老人的各项活动，相当于请一个24小时看护。 1.老人防跌倒功能，有跌倒做到及时多种方式反馈。 2.门窗管理功能。 3.报警功能。 4.夜灯自动控制功能。 app对老人的健康监控达到了及时准确，快速反应的目的，让每个有子女的居家的老人能在没有人看护的情况下，能把家里发生的活动反馈给子女，子女也可以遥控这些设备。

一款面向海外的小游戏平台，玩法类似于抖音小游戏，区别在于此app更专注于游戏的用户体验感，独创游戏沉浸模式，和AI生成游戏，用户可以同时也可作为作者在平台创作发布游戏。核心业务包括 刷视频推荐游戏（流量推荐算法）、games游戏中心、用户发布与创作、AI生成游戏、游戏任务中心等

基于打golf人群常常需要剪辑自己的高光视频，开发一款自动合成个人golf合集与高光时刻以及球轨迹曲线的app。 主要包含绘制球轨迹，合成洞牌合集视频，生成高光时刻海报三部分功能； 绘制球轨迹：用户上传自己的golf视频，然后可以进行选择球的击球点和落点，绘制出一条球轨迹，导出后播放视频可以很明显看到球沿着轨迹运行的过程； 合成洞牌合集视频：用户上传自己多个golf片段视频（同一场比赛），拍照上传计分卡自动识别成绩，然后在每个视频上利用洞牌实时切换显示成绩，最终合成完整视频合集； 生成高光时刻海报：用户上传自己的战绩成绩，同时上传一张自己的形象照，最终会生成一张用户的高光时刻海报，满足golf用户的心里情绪价值。

一款达到生产级别的跨平台移动应用（覆盖 iOS/iPadOS/Android），技术栈采用 Flutter。该产品定位为一个智能化的“离线优先（Offline-First）”数字健康档案柜。通过引入前沿的光学字符识别（OCR）与大型多模态视觉模型（Vision LLM），用户只需对任何实体医疗单据拍照，系统即可瞬间将其转化为结构化、可搜索且支持导出的临床数据库。 核心技术架构与交付亮点 1. AI 驱动的数据智能解析： 构建了端到端的 AI 数据处理流水线，能够自动将非结构化的纸质文本，提取并清洗为精准的医疗结构化字段（涵盖：患者信息、临床诊断、药品规格与用法用量、账单明细等）。 2. 离线优先与极致隐私保护： 采用 SQLite 设计了健壮的本地关系型数据库架构，全面支持级联外键与事务完整性保障 (Transaction Integrity)。核心健康数据实行 100% 本地加密存储，做到“数据不出端”，严格捍卫用户隐私。 4. 安全的商业化变现引擎： 深度集成 Apple StoreKit 实现应用内购买（IAP），并在底层结合 Apple DeviceCheck 机制，提供基于硬件级别的匿名身份验证，在保护隐私的同时彻底杜绝接口额度被恶意滥用（防薅羊毛）。 5. 企业级 DevOps 自动化部署： 基于 Fastlane 与 Flutter E2E 集成测试引擎，搭建了一套完整的无头（Headless）CI/CD 自动化流水线。实现了全自动回归测试、多语言（中/英）动态截图一键生成，以及直连 App Store Connect 的自动化发版流。 6. 双层级数据资产导出： 研发了高性能的数据导出引擎，用户一键即可生成排版精美的 PDF、CSV 或 JSON 数据备份，无缝衔接后续的复诊出示或医保理赔场景。 下载链接 App Store: https://apps.apple.com/cn/app/id6763499746

智能对话问答：员工在IM中直接向AI助手提问，AI基于企业知识库文档生成准确回答，并标注引用来源，回答以流式打字机效果逐字输出 文档智能总结：上传或指定长文档，AI自动提取核心要点生成结构化摘要，支持按章节拆分总结 猜你想问：基于当前对话上下文，AI主动推荐用户可能想继续追问的问题，引导深入探索 智能收藏：AI回答可一键收藏到个人知识库，支持分类管理与全文检索，收藏内容与对话上下文联动 多模型路由：根据任务类型（对话/总结/分类）自动选择最优LLM模型，平衡回答质量与调用成本 安全加密：网关层通过RSA+AES混合加密对请求和响应内容加解密，企业敏感数据全程加密传输

一套面向宠物医疗服务场景的多端业务系统，覆盖用户端 App、医生端工作台、运营管理后台和后端服务。用户端主要提供宠物健康管理、AI 问诊、在线咨询、医院医生查询、商城购物、二手商品发布、优惠券、社区互动、走失招领、公益活动、好友聊天、附近的人、通知消息等功能；医生端围绕在线问诊场景，支持医生查看咨询订单、进入会话、查看用户及宠物信息、维护在线状态和收入统计；管理后台负责平台运营，包括医院、医生、用户、宠物、商品、订单、AI 问诊、自查表、健康知识、急救指南、公益活动、社区审核、好友数据、系统配置、物流、审计日志等模块。整体上，它不是单一工具型应用，而是一个围绕“宠物健康 + 医疗咨询 + 内容社区 + 电商服务”的综合平台。 核心模块可以分为六类。第一类是医疗健康模块，包括宠物档案、健康统计、护理计划、AI 问诊、自查表、问诊报告、医生咨询和医疗服务订单，负责承接用户最核心的宠物医疗需求。第二类是商城交易模块，包括商品分类、商品详情、SKU 规格、购物车、订单、支付、优惠券、收藏、二手商品、钱包收益等，形成商品浏览到下单支付的闭环。第三类是社交社区模块，包括好友申请、好友列表、即时聊天、离线消息、社区发帖、评论、点赞、关注、敏感词审核和内容审核。第四类是内容服务模块，包括健康知识、急救指南、系统文章、隐私协议、用户协议和关于我们。第五类是公益活动模块，包括公益项目、活动报名、打卡、捐赠、投票、走失招领和评论。第六类是后台运营模块，为以上所有业务提供数据维护、审核、统计和配置能力。

基于 LangChain4J 框架，构建快手日常运营智能助手，服务于内容答疑、粉丝分析、趋势发现等核心业务场景。系统采用 LLM + RAG + Agent + LLM Loop 技术，提供高效、可扩展的智能问答与决策支持能力。 项目模块主要包括：知识库模块（RAG 架构）、Agent 模块（Function Call & Agent Loop）等

TimeStealer — 多平台专注计时器 TimeStealer 是一款基于 SwiftUI 构建的 macOS 与 iOS 双平台番茄钟应用，帮助用户通过专注计时提升工作效率。名字"TimeStealer"意指"偷走时间好好专注"——把碎片时间变成有价值的专注时段。 核心功能 专注计时 — 支持 1 分钟至数小时的自由设定，内置 25 分钟番茄钟等快捷预设。计时采用挂钟时间（wallTime）精准追踪，即使 App 进入后台也能准确恢复剩余时长，支持随时暂停/继续/提前完成。 双平台原生体验 — 为每种设备定制独立界面：macOS 采用分段式选择器布局并支持滚轮操作；iPhone 使用四 Tab 导航（计时、记录、待办、设置）；iPad 适配 NavigationSplitView 侧边栏模式。支持浅色/深色/跟随系统三种外观。 数据云同步 — 基于 SwiftData + CloudKit，计时记录（TimerEvent）和待办事项（TodoEvent）在 iPhone、iPad、Mac 间实时同步，切换设备无缝衔接。 待办驱动 — 内置待办列表，支持星标置顶、预估时长设置和滑动操作。点击待办项即可一键启动对应计时器，完成后自动从列表移除，实现"想好 → 计时 → 完成"的流畅工作流。 个性化定制 — 提供圆环与数字两种倒计时样式；丰富的渐变背景方案（无背景/线性/径向/角度渐变，三色自由搭配及预设主题）；系统铃声 + 自定义铃声导入（iOS 用 AVAudioSession，macOS 用 NSSound）。 iOS 专属增强 — 支持 Live Activity 在锁屏界面实时显示倒计时进度；配有桌面小组件（Widget Extension）。 完成通知 — 计时结束后推送系统通知，支持勿扰模式穿透（.timeSensitive），macOS 推荐使用提醒样式确保不被忽略。

面向C端用户的智能搜索与对话应用，提供多轮检索、内容聚合、结果消费等能力，业务场景包含高频交互、实时返回和复杂状态同步。 负责核心模块开发与重构，参与实时通信链路、数据层与稳定性体系建设，推动复杂需求在多版本中的持续落地。

1、立项背景和目标 为解决商品详情页跳出率高的问题，我们小组主要负责推荐系统算法的升级，核心目标直指CTR与CVR的双提升。中部模型聚焦“私域截流”，强化同店关联商品的精准命中；底部模型负责“全域承接”，在用户离开前实现跨品类兴趣的深度挖掘与流量最大化。 2、核心功能模块 系统涵盖多路召回、粗排、精排三层架构。召回层采用多源策略，包含商品协同过滤、用户行为序列、店铺热门及品类相似等独立通路，从千万级候选池中高效召回多样化候选商品。精排引入Transformer，利用自注意力机制深度捕捉用户行为序列中的长期依赖与瞬时意图。且精排采用MMOE多目标架构，通过共享专家网络与CTR、CVR独立塔式网络，平衡多目标预测冲突。中部模型强化同店特征权重，底部模型拓展跨品类兴趣信号，并通过A/B实验框架持续迭代。 3、业务流程描述 用户浏览触发推荐请求后，先由多路召回并行拉取候选集，汇总去重后进入粗排层。粗排用Transformer编码用户行为序列快速截断至数百个候选商品。精排阶段，MMOE模型对候选商品并行预估CTR与CVR，经加权融合生成最终排序。中部场景强约束同店商品，底部场景进行跨品类重排序。最终列表实时返回前端，所有曝光与点击事件回流至模型训练管道，驱动模型在线持续学习。

专注 AI 微信小程序开发，擅长 AI 对话、拍照搜题、OCR 图文识别、多模型 API 集成（豆包 / 通义千问 / DeepSeek），可快速实现带数据库、用户体系、互动功能的完整 MVP。零基础实战打磨，精通小程序云开发与前后端联调，擅长解决 AI 接口调试、图文识别乱码、逻辑交互等难点。以交付为核心，需求沟通清晰，开发周期短，稳定性强，专注教育类 AI 工具、智能辅导、AI 小应用定制，靠谱落地，不玩虚的。

具体功能模块： 1、官网（PC + 自适应 H5 移动端）： 技术可视化：通过场景化演示，解析装备搭载的 Transorm AI 模型、自适应学习引擎等核心技术，直观展示 “多模态神经协同分析、20+滑雪指标诊断” 能力； 交易轻量化：打通 “产品介绍 - 参数查询 - 在线下单” 全链路，适配 PC 端深度决策与移动端快速浏览场景，精准触达滑雪爱好者、俱乐部、培训机构等采购需求； 品牌运营：呈现 SkiEdge 品牌理念与产品价值，承载用户案例、教学内容等信息，提升品牌认知与用户粘性。 2、APP 端（Android+IOS原生开发）： 数据全采集：对接滑雪装备传感器，实时抓取滑行轨迹、姿态、速度等多维运动数据，实现运动过程全量化记录； AI 深分析：依托 AI 大模型解析运动数据，输出 “重心转移、弯形对称性” 等专业诊断报告，精准定位技术短板； 场景化训练：支持 “闪回复盘”（视频 + 数据同步回溯）、“超级轨迹追踪”（厘米级还原动作细节），覆盖日常训练优化到运动轨迹细节分析全流程； 用户成长管理：记录训练数据与诊断结果，生成个人成长报告，辅助学员与教练高效沟通，助力长期技能进阶。 主要功能描述：系统以 “AI 赋能滑雪运动” 为核心，打通官网展示交易与 APP 数据训练的业务闭环，通过物联网技术实现装备与用户的连接，将滑行动作转化为可分析数据，依托 AI 能力提供专业技术诊断，同时通过轻量化交易链路满足装备采购需求，既为滑雪爱好者提供个性化训练工具，也为俱乐部、培训机构提供数字化教学与管理解决方案，成为滑雪运动领域智能化升级的标杆产品。

行业痛点： 1.业务操作繁琐,工作效率低下 2.多系统数据割裂,协同对接困难 3.数据录入依赖人工,准确、完整性难保障 4.基层服务资源紧张,专业能力承压 系统简介： 乐联AI是一款面向基层医疗的智能助理产品，深度对接乐康体检(老年体检)、乐豆体检（中小学生体检）、乐童体检（婴幼儿体检）、家庭医生签约服务平台、慢病随访服务平台等多类医疗业务系统，以“打破数据孤岛、简化操作流程”为核心目标，构建覆盖全场景的基层医疗服务智能解决方案。 依托语音交互与语义理解、数据校验融合、数据智能校验与融合分析、个性化智能推荐与生成、数据可视化与自动化报表、批量数据处理与模板生成六大核心技术，乐联AI创新采用自然语言对话交互模式，实现“说话即办事”。

一、立项背景和目标 当前短视频、商业图文创作需求激增，传统模式效率低、门槛高、创意不足，企业及创作者需耗时处理素材剪辑、脚本撰写等，专业技能门槛拦住多数参与者。 核心目标：以 AI 技术赋能创作全流程，降低门槛、提升效率，保障内容质量与多样性，助力企业、自媒体人及普通创作者快速产出高质量商业短视频、高清图片及音频内容，覆盖多行业多场景，实现 “低成本、高效率、强创意” 目标。 二、软件功能及核心功能模块介绍 软件聚焦 “视频、图片、音频、数字人” 四大场景，构建全链路 AI 创作能力： （一）AI 视频智能生成模块 智能混剪：AI 脚本一键导入，上传多组素材，一分钟生成 1000 条视频，自带包装元素，系统去重算法保障原创性； 一键成片：内置爆款脚本库，支持批量改写，AI 匹配效果，上传素材即批量生成优质短视频； 热门视频解构：输入视频链接，系统毫秒级分析镜头画面，拆解流量密码，助力复刻爆款； 热门脚本库：定时更新多行业、多场景爆款脚本，支持一键使用。 （二）AI 图片能力模块 图片生成：提供丰富模板，AI 快速生成高清图片，创作便捷； 背景替换：上传产品图一键换背景，效果真实融合，无需专业布景； 图片审核：AI 替代人工审核，人机结合，效率提升 80%。 （三）AI 音频助力模块 文本转语音：输入文案自动生成配音，支持自定义语速、音调，选择多样； 音频提取：输入视频链接，毫秒级精准提取口播文案，方便二次创作。 （四）AI 数字人模块 通过一段视频训练，克隆定制专属数字人，满足商业代言、视频出镜等个性化需求。 三、业务流程、功能路径描述 （一）AI视频智能生成 智能混剪：登录→视频模块→选择功能→导入脚本 / 上传素材→设置偏好→生成→去重→获取视频； 一键成片：登录→视频模块→选择功能→挑选 / 改写脚本→上传素材→AI 匹配→批量生成； 热门解构：登录→视频模块→选择功能→输入链接→系统分析→生成报告→参考创作； （二）AI图片能力 图片生成：登录→图片模块→选择功能→选模板 / 输要求→AI 生成→预览获取； 背景替换：登录→图片模块→选择功能→上传原图→选背景→系统处理→预览确认； 图片审核：登录→图片模块→选择功能→输标准→上传图片→AI 初检→人工复核（可选）→获结果。 （三）AI音频助力 文本转语音：登录→音频模块→选择功能→输入文案→设参数→生成下载； 音频提取：登录→音频模块→选择功能→输入链接→解析→提取导出。 （四）AI数字人 登录→数字人模块→选择功能→上传训练视频→系统训练→生成数字人→确认使用或者重新训练。

1. 随着AI技术的快速发展，尤其是在图像处理和生成领域，用户对高质量、美观的图片编辑需求不断增长。本项目旨在通过集成先进的AI图片模型，为用户提供便捷、高效的图片美化服务。 2. 核心功能：人像美颜与修复；背景替换与优化；更换发型与发色；风格化滤镜应用；图片增强与细节修复。 3. 业务流程：用户上传图片 --> 用户选择美颜模板 --> AI模型处理图片 --> 返回美化后的图片给用户

1. 在 AI 技术爆发与多模态需求激增的背景下，本项目通过集成顶级模型矩阵与多功能插件，致力于打破技术壁垒、简化操作流程，为用户打造零门槛、个性化的智能助手。 2. 核心功能：语音与文字交互；结合实时网络搜索结果回答用户信息；图片、视频、音频、PDF等文件分析与总结；图片生成与编辑；视频生成等 3. 业务流程：用户指令（文字、语音、图片、文件等）--> AI模型识别意图与分配工具 --> 调用额外工具（如果需要）--> AI模型汇总用户指令与工具结果输出给用户

提示(最少80个中文字符)： 本项目是一个基于人工智能的素质教育智能导师服务系统，通过整合语音识别、大语言模型和语音合成三大AI能力，为学生提供实时语音交互、智能问答和启发式教学服务。系统采用响应式编程和事件驱动架构，支持高并发实时交互，能够通过苏格拉底式对话引导学生思考，培养科学思维和解决问题的能力。 1. 立项背景和目标 立项背景： 随着人工智能技术发展和教育数字化转型，学生对个性化、互动式学习体验的需求日益增强，而传统教育模式面临教师资源有限、一对一辅导成本高昂的问题。本项目旨在构建一个支持语音交互、具备启发式教学能力的智能导师服务系统。 项目目标： - 技术目标：构建高性能、高可用的智能对话系统，支持实时语音交互和流式响应处理 - 功能目标：实现语音转文字、智能问答、文字转语音的完整流程，支持多轮对话和上下文理解 - 业务目标：为学生提供24小时智能学习助手服务，提升学习效率，培养批判性思维 - 质量目标：系统可用性达到99.9%以上，具备完善的监控和故障恢复机制 2. 软件功能、核心功能模块的介绍 2.1 语音识别模块（STT） 将用户语音转换为文本。支持实时流式识别，边说话边识别；支持多方言识别；自动检测语音开始和结束。 2.2 大语言模型模块（LLM） 系统的智能核心，负责理解问题并生成回复。提供苏格拉底式对话引导，启发学生思考；支持科学问题的多步骤推理；维护对话上下文，支持连贯的多轮对话；实时流式返回回复内容。 2.3 语音合成模块（TTS） 将文本回复转换为语音输出。支持多音色选择，可调语速、音量和音调；实时流式输出，低延迟反馈。 2.4 实时通信模块 通过WebSocket实现客户端与服务端的双向通信。支持语音、文本、心跳等多种消息类型；具备连接状态检测和自动清理机制。 2.5 事件驱动架构模块 采用事件驱动架构统一处理业务事件，包括语音转文字、文字转语音、大模型请求、对话记录存储等，实现业务逻辑的松耦合。 2.6 数据存储模块 使用MySQL存储对话记录和配置信息，Redis缓存提升性能，Neo4j知识图谱支持知识查询和推理。 3. 业务流程、功能路径描述 3.1 语音对话流程 用户发送语音 → 语音转文字 → 识别完成后调用大语言模型 → 生成智能回复 → 文字转语音 → 返回语音给用户 3.2 对话记录存储 对话完成后自动保存对话记录到数据库，包括用户问题、AI回复、会话信息等。 3.3 多轮对话管理 系统维护每个会话的对话历史，确保后续对话能够理解上下文，提供连贯的交流体验。 3.4 异常处理 当AI服务调用失败时，系统自动捕获错误并提示用户，支持重试操作，记录日志便于问题排查。