人工智能 小程序 软件定制 案例

项目中主要包括功能点： 1，数字人对话，通过文字/视频对话的形式处理家庭教育中用户存在的问题； 2，爸爸讲故事，通过声纹克隆以及AI何处音频给宝宝讲故事 3，情景训练，在实际情景中训练用户怎么与孩子沟通； 4，还有学习力提升，成长规划，测评分析等功能点

企业运营系统（ERP）、工程预算报价管理系统、供应商报价管理系统（SRM）、工程合同管理系统、施工管理系统、劳务结算管理系统、供应商结算管理系统、企业移动应用（APP、微信小程序）、智慧工地应用、财务接口系统，售后管理系统

微信公众号：PDTeam 可查看完整功能 本项目基于开源技术架构，硬件需求极低，仅需普通服务器或云服务即可运行，极大降低了部署成本。同时，我们依托活跃的开源社区，提供持续的技术支持与更新，确保您的系统始终处于行业前沿。 无论是企业客服、在线销售，还是用户互动，本系统都能灵活适配，实现高效、智能、低成本的客户服务体验。

该项目基于跨模态检索技术，能够实现多摄像头视频流的实时监控、人脸检测与识别、异常行为检测等功能。系统可以智能分析视频内容，及时发现并预警潜在的安全威胁，如人员入侵、火灾隐患等，并通过平台推送警报信息，辅助安保人员迅速采取行动。

商城和个人中心比较常规，就只介绍主要的设备模块。 用户在添加新的设备时，输入设备id和设备密码，如果与数据库里面的信息匹配，就添加到设备页。用户在点击蓝牙配网，输入WiFi名称和密码后可进行配网，点击设备详情可查看设备信息。

星鲜助手小程序的核心功能就是：用户用语音或者文字问任何关于我们产品的问题，AI会直接给出准确的回答。它支持接入我们企业的本地知识库，比如风冷无霜柜、智能取餐柜、医药冷藏箱、管家盒子等几十种产品的说明书、参数、使用教程都能被AI“记住”。如果知识库里找不到答案，它还能自动联网搜索我们的官网和相关网页进行补充。另外，小程序还接入了商城系统，支持用户看完产品后直接跳转到购买页。我们还支持语音识别和播报，适合动手不方便的场景，比如仓库、门店操作员。此外，AI助手还能根据问答上下文保持逻辑连贯，支持多轮对话，并且能自动判断用户需求，给出推荐产品或文档下载链接。

1、流式会话，支持用户实时咨询过敏相关问题，如诱因、缓解办法等 2、用户建档，支持用户为家人朋友建立个人档案，做个性化资讯 3、过敏报告智能解读，能识别医院过敏原检测报告，快速提取过敏原等级、禁忌提示等关键信息，并生成个性化的规避方案

具体功能模块包括深度学习的缺陷、划痕以及噪点检测，在多模态中创建模态深度学习 对于使用者而言，在极大程度上简化了深度学习的模型训练，模型训练由大模型训练和培养 项目主要功能路径包含，八大接口，大模型本地部署和API调用

项目的主要功能有： 1.音色克隆：通过用户上传的音频，克隆音频的音色，之后通过上传文字，就可以合成新的音频 2.文案示例：用户可以在小程序提供的文案库里面搜索自己想要的文案模板，并结合实际进行修改 3.视频合成：通过克隆的音色合成后的音频，结合上传的视频，替换视频里的音频内容，生成新的视频

以高校学生管理场景为核心，旨在通过物联网、人工智能与大数据技术的深度 融合，构建一套智能化、集成化、安全化的综合管理系统，破解传统高校管理中存在的三 大核心痛点： （1）管理效率层面：针对人工处理学业审核、政策解答等重复性工作耗时耗力的问题， 通过自动化流程（如学业进度自动计算、奖助学金资格智能筛选）与 AI 问答系统，将管 理人员从低价值劳动中解放，使其聚焦学生个性化指导等核心工作，预计减少 30% 以上 的人工操作成本。 （2）服务体验层面：解决传统服务渠道分散（如官网、公众号、线下咨询并存）导致 的信息获取低效问题，打造 “一站式” 智能服务平台，覆盖学生从入学到毕业全周期需求 （如新生入学指南、毕业就业指导），通过多终端访问（电脑 / 手机 / 平板）与语音交互 模式，实现 7×24 小时无间断服务，提升学生满意度。 （3）数据价值层面：改变传统管理中数据孤岛化、分析浅层化的现状，通过整合学业 成绩、咨询记录、职业测评等多维度数据，构建学生数字画像，为管理层提供可视化分析 工具（如学业风险热力图、奖助政策覆盖率报表），辅助制定更精准的教学政策与资源分配 方案，推动管理决策从 “经验驱动” 向 “数据智能驱动” 转型。 （4）技术示范层面：探索物联网架构与大模型技术在教育领域的落地路径，形成可复兰州理工大学毕业设计 8 用的技术方案与实施标准，为其他高校或职业教育机构的智慧化建设提供参考，助力教育 行业数字化转型进程。 （5）安全合规层面：针对学生隐私保护的刚性需求，通过数据加密传输（HTTPS）、 存储加密（AES-256）、细粒度权限控制（RBAC 模型）等机制，确保系统符合《个人信息 保护法》及高校数据安全管理规范，避免数据泄露风险。

系统分为四大核心模块： 环境感知模块 (IoT): 在农田中大规模部署土壤温湿度、光照、CO₂浓度等传感器，并结合无人机航拍，实时采集多维度环境与作物生长数据。 数据处理模块 (云与大数据): 所有数据通过5G网络汇聚至云端大数据平台，进行清洗、存储和关联分析，形成作物生长的数字档案。 智能决策模块 (AI): 基于历史数据和实时数据，机器学习模型可精准预测病虫害发生概率、作物成熟期，并动态生成最优的灌溉、施肥策略。 远程控制与可视化模块 (Web/App): 农场管理者通过Web后台查看全局数据报表和分析洞察；一线人员通过手机APP接收预警信息（如“3号地块蚜虫风险升高”）和精准作业指令（如“对5号地块进行A区精准滴灌30分钟”），并可一键启动关联的自动化设备。

* 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

该项目聚合了多个热门大模型，支持同时和多个大模型对话。支持用户查看历史对话，对比各个大模型的效果。该项目聚合了多个热门大模型，支持同时和多个大模型对话。支持用户查看历史对话，对比各个大模型的效果。

① 车辆定位 • 车斗识别 • 车斗范围划定 ② 磁吊吸取废钢 • 磁吊识别 • 磁吊位置、用动状态识别 ③ 逐张 分层分析 • 定位磁吊覆盖范围 • 视频自动变焦、抓取图像 ④ 料型识别/比例分析 • 废钢实力分割、料型识别 • 料型占比分析、扣杂计算 • 超标识别、危险品扣罚 ⑤ 特征结果输出 • 料型比例、定级输出 • 趋势、占比分析等 ⑥ 整车定级评估结果 • 整车定级结果 • 整车各料型统计占比、分层定级变化趋势

影像学等检查结果分析/特征识别，专业知识库RAG辅助诊断，生成合规病历与质控。随访、康复指导，慢病管理/风控预警；跟踪健全数据档案。多维知识库（企业私域 自累积）： • 医生专长、成就、业绩/病例 • 体系/制度/流程/资源/资产/设施 多维知识库（行业公域 动态更新）： • 基础医学、政策法规、医疗数据 • 药典、处方、临床诊疗等指南

1. 多端支持，包括web端以及小程序端 2. 对话包括重新生成、图片解析、公式展示、图片生成等AI功能 3. 角色定制：通过个性化定制不同的角色，来解决学生在各科目的问题，通过对话的方式，同时可以拍照解决问 4. 支付，对接微信支付，以及订单系统

AI通义旗下产品，基于语音模型和对话模型的会议记录和数据整理输出。帮助用户记录语音，区分角色，整理对话内容，输出重点内容和整理会议纪要，也可以输出会议中需求列表输出不同格式的文档

开箱即用 支持直接上传文档 / 自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化和 RAG（检索增强生成），有效减少大模型幻觉，智能问答交互体验好； 快速接入 支持零编码嵌入到第三方业务系统，以及快速接入企业微信、钉钉、飞书、公众号等应用，让已有系统快速拥有智能问答能力，提高用户满意度； 灵活编排 内置强大的工作流引擎和函数库，支持编排 AI 工作过程，满足复杂业务场景下的需求； 模型中立 支持对接各种大模型，包括本地私有大模型（Llama 3 / Qwen 2 等）、国内公共大模型（DeepSeek / SILICONFLOW / 通义千问 / 腾讯混元 / 字节豆包 / 百度千帆 / 智谱 AI / Kimi 等）和国外公共大模型（OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / Gemini 等）。

智能文案生成： 营销文案自动生成（广告语、产品描述等） 新媒体内容创作（公众号文章、短视频脚本等） 专业文档辅助（商业计划书、报告等） AI PPT智能制作： 根据主题自动生成完整PPT框架 智能排版与设计美化 数据可视化图表自动生成 多风格模板一键切换 AI绘画创作： 文生图/图生图基础功能 商业插画定制生成 多风格转换（扁平风、3D渲染、水彩等） 设计元素智能扩展 工作流整合： 文案→PPT→配图全流程自动化 团队协作审阅功能 多格式导出与发布

‌智能选品引擎‌：基于NLP分析海外社媒热词，动态筛选潜力商品（准确率提升40%）； ‌实时推荐系统‌：根据用户浏览轨迹（埋点数据+Session分析），生成个性化商品流（GMV提升25%）； ‌广告ROI预测‌：结合历史转化数据与LSTM模型，动态优化Google/Facebook广告预算分配。