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本系统采用"多模态感知-特征融合-智能决策"的三阶段技术框架（如图 1 系 统架构所示）。通过自然语言处理与计算机视觉的协同分析，实现食品安全风险 的精准识别。系统创新性地将预训练语言模型与领域知识图谱相结合，在保证泛 化能力的同时提升垂直场景的识别准确率。

1.会前进行会场智能排座布局、会场全流程设备管理、会议议程管理、态势分析驾驶舱和人员关系智能分析处理等功能； 2.会中使用RFID签到、人脸识别闸机等数据采集，电子桌签及签到大屏配合会议管理、实时会议音转文； 3.会后利用AI生成智能会议纪要等

项目功能模块： 1.教学管理（用于教师对课程内容进行新增编辑、管理学生等） 2.数据统计分析（统计一些用户使用情况、学生学习情况） 3.权限管理、系统管理、审计管理（系统框架自带功能用于权限处理） 4.学生在线学习、在线考试、在线做题、在线课堂、AI学习助手

机械结构设计：项目的核心工作之一是管道机器人的机械结构设计，主要通过Solidworks软件进行建模与设计，确保机器人在复杂管道环境中的灵活性与稳定性。 磁力与物体厚度研究：深入研究永磁体的磁力与待测物体厚度之间的关系，并利用仿真软件Ansys进行模拟与对比，为机器人的缺陷检测提供科学依据。 硬件与软件开发：负责机器人硬件电路设计及软件编程控制。硬件部分采用STM32芯片作为控制核心，并结合陀螺仪、Zigbee等传感器进行数据采集与控制。软件部分则负责机器人各项运动与检测功能的协调。

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。

新二医小助手是一个基于多模态大语言模型开发的医疗健康助手， 旨在帮助用户进行基本的疾病诊断、病历分析、专业知识答疑等功能。 项目融合了图片识别、视频生成、图片生成、PPT/Word生成、多轮对 话、检索增强对话、语音输入/输出、知识图谱增强、知识库增强和联 网检索增强等多种功能，通过AI智能体判断任务种类，将多个模型整合 工作，解决复杂问题。项目功能：病历识别： 识别病历中的图像和文字 信息。 PPT/Word生成： 自动生成固定格式的文档。 知识图谱检索： 基于知识图谱进行信息检索和问答。 联网搜索： 检索网络上的相关信息，增强模型知识。 技术栈：项目使用了Python、PyTorch、Transformers、 Gradio、Langchain、modelscope、huggingface、RAG、Neo4j、 TTS (edge-tts)、STT (whisper)等技术和框架。

职工健康管理系统全面涵盖了职工健康管理子系统与岗前健康筛查子系统两大核心模块。职工健康管理子系统功能丰富，包括建立并维护职工电子健康档案、实施职工健康状况的分级精准管理、定制个性化健康管理计划、记录并分析职工体检数据、开展职工心理测验以及持续监测健康数据等，旨在全方位促进职工身心健康；岗前健康筛查子系统则侧重于在职工上岗前或入职初期，通过智能穿戴设备的佩戴，结合先进的智能情绪分析仪技术，实时捕捉并分析职工的生理及心理指标。该系统能够依据预设模型对分析结果进行快速判定，一旦发现职工存在异常情况，立即触发预警机制，并将相关信息及时推送给相关管理人员，确保能够迅速响应并采取有效措施，从而有效保障企业的人力资源质量与工作效率。 系统完成建设投用后，通过对相关人员培训指导，辅助录入相关基础资料及建立相关系统策略，达到以下目标： 1)提升职工健康管理水平，健康管理体系与电子健康档案管理功能使得每个职工的体检记录、健康状况都有详细记录，便于管理者全面掌握职工健康情况。个性化健康管理计划能够根据职工的个人健康状况和需求，提供定制化的健康建议和指导，提高职工的健康意识和自我管理能力。 2)有效降低企业的健康风险与运营成本，岗前健康筛查机制被引入以实现对职工心率、血压、情绪等关键生理及心理指标的实时监控，预防带病上岗和疲劳作业等情况的发生。这一机制的核心在于实现“三及时”——及时监测、及时发现、及时预警，确保相关管理人员能够迅速洞察并妥善处理职工的生理与心理健康问题。通过这一举措，企业不仅能够显著减少因健康问题引发的安全隐患，还能在整体上提升企业的安全等级，为员工营造一个更加安全、健康的工作环境。 流程简述 系统预先采集职工个人档案，包括人脸等信息；职工参会前到智能存取充电柜前刷脸领取智能穿戴手环并完成佩戴；参会就座后，心理情绪监测摄像头配合AI健康计算端设备（智能情绪分析仪）开始实时监测职工表情数据，系统通过不定时自动采集生理、心理指标，实时分析职工健康状况；实时推送结果至班组长及监管部门驾驶舱界面；会议结束后职工到智能存取充电柜刷脸归还手环；系统自动生成健康状况总结报告。

能够综合考虑气象资料、土壤质地、地块形态和大小等多方面数据，计算输出模型所需的各参数。基于北方风沙区不同地区的实际情况进行精细调整，模型能够在小时级尺度的时间步长内估算风蚀量及风蚀尘量（PM10）。其中，WEPS模型设定当每天10m高度处最大风速超过8 m/s时，开始调用风蚀子模块。涉及计算：土壤风蚀量计算、摩阻风速u*、气象站摩阻风速计算、观测地点无植被时，摩阻风速计算、观测地点有植被时，摩阻风速计算、临界摩阻风速u*t、光滑平坦地表摩阻风速裸露地表、地表有倒放植物引起的临界起动摩阻风速增加量、含水率引起的临界摩阻风速增加、风蚀量粒径分选计算、悬移量计算步骤 、PM10计算步骤。 可以自定义绘制计算区域，进行交叉运算。 对计算结果进行不同颜色渲染。

借助图像复杂度分析网络、动态上采样策略、语义引导机制和自适应特征融合，生成不同超分辨率图像。 采用动态上采样策略（DUS），基于复杂度热图动态分配计算资源，对复杂区域投入更多迭代步骤，同时采用重叠率 50% 的滑动窗口实现自适应分块处理，平衡计算效率与生成质量，减轻拼接伪影。 具备语义引导机制（SGM），通过全局和区域双层控制实现文本到图像的精确映射。全局层面融合用户提示与语义特征构建增强提示；区域层面根据描述自动应用细节增强、边缘锐化或质量提升策略，实现精确的局部控制。 基于该模型开发的交互式超分辨率图像生成系统，支持自然语言驱动，用户可通过自然语言指令和中间结果可视化调整局部细节，通过渐进式指令优化中间结果，显著提升生成过程的可控性，实现丰富的图像生成。 项目实现

1. 虚拟人视频生产：3D空间场景组装+虚拟人播报+通过运镜脚本录制视频 2. 真人3D场景直播：3D空间场景组装+真人直播输入（实时背景扣除）+弹幕问答互动，直播推流到三方直播平台 3. 真人数字人3D场景直播：3D空间场景组装+真人驱动虚拟人（外接动捕、面捕设备）+弹幕问答互动，直播推流到三方直播平台 4. 无人数字人3D场景直播：3D空间场景组装+数字人AI报播+弹幕问答互动，直播推流到三方直播平台

三级检测引擎 毫秒级初筛层 轻量CNN模型（35k参数）实时过滤流量： 正常请求：直接放行（耗时2-5ms） 可疑请求：转大模型复检（如含/admin.php?id=1'等非常规参数） 特征处理：URL标准化 + 词向量嵌入（16维） 语义级复检层 DeepSeek-R1-Qwen-1.5B微调模型： LoRA技术更新0.1%参数（rank=8, alpha=16） 识别复杂攻击逻辑（如<script>alert(document.cookie)</script>伪装为Base64） 混合精度推理：GPU用FP16（600ms/请求），CPU回退FP32 人工验证层 双模型冲突样本自动推送前端（如CNN判异常但大模型置信度<85%） 安全专家通过交互界面审核（带攻击特征高亮提示） 可视化系统 实时监控看板： deepseek_mermaid_20250709_4410a7.png 三维特征空间：PCA降维展示攻击聚类（如SQL注入聚集在Z轴高危区） 批量处理：支持万级URL文件上传，平均4.5分钟完成100条分析

## 对话 提供基础对话功能，根据权限可以切换国内外多种模态的 AIGC 大模型 ## 智能体中心 提供编辑、审核、发布智能体以及智能体使用功能 ## 管理 包含了用量分析、成本控制、服务监控、权限管理等平台基础管理功能

1. Unit Planner 单元计划生成模块、AI Lesson Plan AI 课程生成模块、Agency Management SIS 平台数据管理模块、Sync 基于选择的 SIS 平台进行数据同步的模块 2. 教育机构机构通过所在的 SIS 平台将课程生成改编平台应用添加到使用列表中，并在 SIS 系统中设置向第三方平台提供的数据范围以及补充第三方平台所需的必须字段，之后学区管理员通过 SIS 平台进行系统，在 Sync 模块进行 SIS 平台的 Link 认证，并选择同步范围、同步信息邮件接收地址等信息，最终开启同步，待数据同步完成后，学区下所有的管理员、员工、教师等用户可以通过 SIS 平台点击第三方应用进入系统，在系统中可以看到自己所属和管理的学区、学校、班级、学生等信息，基于这些信息，在 Unit Planner 和 AI Lesson Plan 模块基于所属地区、年级信息、测评框架、测评点、目标计划、核心诉求、周数、周课数等信息生成相应的课程或单元计划，并选择性的为学生进行改编计划，学区下管理员可设置校训规范 AI 内容。

多模态内容分析： 支持文本、图片、视频（本地文件/URL/Base64）的混合输入 自动处理不同来源的媒体文件（ImageProcessor/VideoProcessor） AI驱动的谣言检测： 使用通义千问（TyDetector）和智谱AI（ZpDetector）双引擎并行分析 按权重评估：消息源可靠性(30%) + 事实准确性(60%) + 情感倾向(10%) 智能证据收集： 自动调用博采API（SearchClient）进行网络证据检索 优先选择.gov/.edu权威来源，交叉验证商业信息

1:抓取服务，通过FTP,SFTP,HTTP来实时抓取NCEP和国内气象公司的气象预测数据。 2:解析服务，支持对CSV,Json,Grib2类型数据的解析和数据入库。 3:业务服务，提供数据对外的API查询接口，提供前端的业务服务。 4:地图服务，提供将Grib2文件生成瓦片图，粒子数据，对外提供类似Windy的数据。 5:授权服务，提供Oauth2协议的授权，登陆，访问等功能。

安卓端 APP（大疆 SDK 集成）： 设备连接：支持大疆 Matrice 300 RTK 等主流机型，通过 Wi-Fi/lightbridge 连接，实时获取无人机状态（电量、位置、高度）； 任务规划： 手动模式：操作员实时控制无人机飞行； 自动模式：预设巡检路线（支持导入 KML 文件），无人机按轨迹自动飞行并采集数据； 数据采集： 图像拍摄：支持定时拍照、目标锁定拍照； 视频录制：高清视频实时录制，支持变焦、防抖； 数据标注：巡检过程中可对异常点（如疑似破损设备）添加文字 / 坐标标注； 实时传输：通过 4G/5G 将采集的图像 / 视频流推送至云端，支持断点续传。 上云 API 与服务端： 数据接收服务：基于 Spring Boot 开发 RESTful API，接收安卓端上传的巡检数据，存储至 OSS 对象存储； AI 识别集成：调用第三方 AI 服务（如华为云 EI）对巡检图像进行分析，识别设备缺陷并生成告警； 数据管理： 建立巡检任务库，关联无人机、操作员、巡检区域等信息； 支持按时间、区域、设备类型检索历史巡检数据； 报表生成：自动生成 PDF/Excel 巡检报告，包含缺陷统计、修复建议、对比分析图表。

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。

对某一时期内加密货币价值数据进行训练，可预测未来时期货币价值走势，预测值与实际值相关系数约为0.15。 对所有数据进行标准化处理再进行训练，损失函数采用sklearn.metrics的pearsonr系数，或者手动构建pytorch损失函数

人工智能的思考问题,大数据分析,该有的人工智能能做出来的都有,比如当地天气,新闻,绘画功能和图片识别功能没让做,我们也就没做,数理分析能力强,回答问题较快,能及时刷新新闻,也可以编写前端代码,用户要求的可以做到

1、对图片和视频内容中的人脸进行自动化检测识别，省去人工审核时间成本 2、从识别出的人脸中利用向量相似度计算查找出目标风险人物，提高审核的精确度，避免遗漏 3、对存在风险人物的内容进行后续处理，严防存在问题的内容发布到用户手中，确保安全生产。