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1.项目背景​ 当前公安监所面临着在押人员管理精细化不足、安防防控智能化水平偏低、业务流程协同效率不高、数据价值挖掘不充分等挑战。为响应 “智慧公安” 建设号召，落实监所 “安全、规范、高效” 管理要求，构建 “科技赋能、数据驱动、全流程管控” 的现代化监所管理体系，特启动公安监所实战平台项目。 2.核心功能模块 智能安防模块 在押人员管理模块 管教工作模块 决策分析模块

面向用户需要复习课程、掌握知识点备考的大中小学学生需要个性化学习规划、内容解析的 社会自主学习人士需要AI 增强课堂教学、学生测评的教育培训机构 多模型AI 支持系统：支持国内5 家主流大模型调用，可按需动态切换，确保服务高可用 性；支持所有基于OpenAISDK 的大模型，现已内置DeepSeek、文心一言、星火、ChatGLM、Moonshot Prompt(提示词)管理系统：：可视化管理AI 提示词模板，支持版本控制和A/B 测试；5 分钟 TTL 缓存，提升性能；系统自动注入Prompt 提高AI 调用可用性；多场景支持：支持不同场景的 Prompt 模板(系统提示、出题组卷、批改) 。 文件上传与学习计划生成：用户上传学习资料、笔记（PDF、Word、PPT、TXT、MD）文 件，AI 自动解析内容并生成个性化学习计划 AI 自动评测系统:：AI 根据学习主题或者设置的个性化参数（学段、考试科目、考试时 间等）自动生成测验题目甚至实现智能组卷，支持在线答题、自动批改和错题讲解 知识图谱系统:将学习内容转化为可视化知识卡片图谱，展示知识点之间的依赖关系， 帮助学习者理解知识结构，并以此推荐学习资源 学习可视化与成长报告:多维度（统计卡片、折线图、饼状图、弱项分析）展示学习 进度和成绩，生成PDF 学习报告。 管理后台系统:数据大屏仪表盘统计展示系统后台信息，支持模型配置、Prompt 管理、 用户管理、系统配置。

一、立项背景和目标 在数字化消费趋势下，线上购物成为主流，但现有电商平台对书籍、文创等垂直品类覆盖不足，存在交互繁琐、加载慢等问题，线下书店又受地域限制。基于此，“我的书店” 电商项目应运而生，采用前后端分离架构，以解决用户精准购物需求，适配多端使用场景。 项目目标清晰：用户层面，打造界面友好、操作便捷的平台，实现商品浏览、搜索、购物车管理等功能；技术层面，用 Vue 3、Spring Boot 等主流技术搭建可维护架构，验证技术应用价值；业务层面，完成基础电商流程闭环，为后续拓展预留空间。 二、软件功能与核心模块 软件整体围绕 “找货 - 选货 - 管货” 核心场景，涵盖商品展示、分类筛选、实时搜索、购物车管理、分页浏览等功能。 产品展示模块（HomePage.vue）是核心，左侧侧边栏提供五大分类导航，选中分类高亮显示，主体用响应式网格展示商品卡片，含图片、名称等信息，还支持分页调整。 实时搜索模块带 300ms 防抖，避免无效请求，搜索范围覆盖商品多字段，且与分类协同，仅显示所选分类下匹配商品，提升精准度。 购物车管理模块（cart.js）基于 Pinia，支持添加、移除、更新商品数量及清空操作，通过计算属性实时统计总数量和价格，与产品展示模块无缝衔接。 路由与页面管理模块依托 Vue Router，配置首页、详情页、购物车页面路由，实现页面无缝切换，保持全局样式统一。 三、业务流程与功能路径 核心业务流程为：用户进首页→选分类 / 搜关键词→系统筛选分页展示商品→用户浏览卡片→加购→进购物车调整→查看总价，全程无刷新，交互连贯。 分类筛选路径：用户点侧边栏分类→触发 selectCategory 方法→重置关键词与页码→按分类 ID 过滤商品→更新分页→展示对应商品，分类与商品通过 categoryId 关联。 搜索功能路径：用户输关键词→300ms 后执行搜索→未选分类则筛选全量匹配商品，已选则筛选对应分类下商品→实时更新结果与分页，兼顾效率与精准度。 购物车操作路径：用户点 “加入购物车”→Pinia 存储数据→更新总数量与总价；进购物车页面→调整数量或删除商品→状态同步，确保数据一致。

1、智能问答服务：基于自然语言处理（NLP）技术，支持用户通过文本，实现秒级响应的精准解答，覆盖技术咨询、生活百科、学习辅导等场景； 2、多模型适配：集成DeepSeek-R1、DeepSeek-V3等大模型，支持用户按需切换，满足不同场景下的精度与效率需求（如学术研究需高精度，日常问答需快速响应）； 3、流式交互体验：采用流式输出技术（Streaming API），实现“边思考边输出”的对话效果，优化用户交互流畅性，降低等待感知。

主打肺部结节辅助诊断相关的AI产品。术安宝是着眼于肺科手术场景的医学影像产品。与体检场景不同，针对肺部结节的性质，如良恶性、浸润分型、实性占比等有更高的要求，属于公司战略目标筛诊访疗中“诊”的环节。整个产品组成包含订单支付、CT影像管理、结节检出、三维重建、和CT/三维影像阅片等功能。

1、为满足集团内部采购需求 2、完整采购链路模块（商城-采购申请-寻源-合同-采购订单-接收货）、供应商管理模块、AI赋能模块 3、当需求方想要需要采购物品时，由采购员发起采购申请，按照需求寻找对应供应商，并与选中的供应商签订合同，生成采购订单后，指定接收人决定商品的收货与退货。 4、AI赋能模块主要提供联网查询、RAG采购知识问答、采购单据信息查询以及供应商评价等服务

NEXUS Unified 是一个企业级智能语音交互平台，集成实时语音识别、AI对话和语音合成功能。支持连续对话、历史记录管理、故事阅读系统等功能。 核心功能: 实时语音识别：基于Dolphin ASR模型，支持16kHz高质量音频 智能AI对话：集成DeepSeek API，支持流式对话和上下文理解 多音色语音合成：5种中文音色，支持实时播放 故事阅读系统：30天循环故事，支持文字和音频双模式阅读 现代化UI：Jetpack Compose构建，支持主题切换和字体调节 MySQL数据库：企业级数据存储，支持用户管理和交互记录

基于当前免费的模型服务，进行了多方面的封装调试，实现了多会话、多只能体的问答，该项目为自主开发测试，为多为用户提供稳定服务，也同时提供了稳定的API的服务，权限进行三级控制，防止权限混乱。

瓦特星球是一款融合多功能 AI 服务的一站式智能创作软件，版本 v3.1.1。它集成了强大的 AI 对话引擎，支持多轮深度交流和专业角色咨询；拥有多模态内容生成功能，可一键生成文章、诗歌、脚本；内置 AI 视觉工坊，能根据文字描述生成图片和短视频；还提供 AI 视频通话、音乐制作等多种创意工具。软件界面简洁，操作便捷，支持离线使用，是创作者提升效率的全能助手。

软件功能、核心功能模块的介绍： 系统核心功能包括用户交互接口、自然语言理解（NLU）、对话管理和响应生成。用户交互模块负责接收和展示信息，支持文本和语音输入；自然语言理解模块使用深度学习模型（如BERT）解析用户意图和实体；对话管理模块维护会话状态和上下文，确保连贯性；响应生成模块基于Seq2Seq或GPT模型产生自然语言回复。此外，系统还集成日志记录和数据分析模块，用于监控性能和优化模型。 业务流程、功能路径描述： 用户通过网站或APP发起对话，输入查询内容。系统首先进行预处理（如分词和去噪），然后自然语言理解模块识别用户意图和关键信息。对话管理模块根据历史会话更新上下文，并调用响应生成模块产生回复。最后，结果返回给用户界面。如果遇到复杂问题，系统可转接人工客服或提供知识库链接。整个流程强调低延迟和高准确性，支持多轮对话和实时反馈。

为解决特定领域（如政务、企业内部）知识获取效率低、内容创作耗时、日常办公流程繁琐等痛点，本项目旨在打造一个集成多种AI能力的一站式智能中台。其核心目标是：通过AI技术赋能，将海量非结构化的文档、资料转化为即时可用的智能知识库，并提供强大的AIGC创作和办公自动化工具，从而大幅提升组织内部的工作效率和信息服务水平。 平台核心功能矩阵如下： 智慧问答中心（RAG核心）： 整合了“金普百事通”、“政务问答”、“综治百科”等模块。用户可通过自然语言提问，系统能秒级响应，从海量内部文档、政策法规中检索并生成精准、可靠的答案，杜绝信息延迟和错漏。 AIGC创作引擎： 包括“金普妙笔”公文写作、智能文章摘要、周报润色、内容续写/灵感激发等。用户只需输入关键要素或初稿，即可一键生成格式规范、逻辑清晰的专业文稿，或对现有文本进行深度优化。 多媒体与工具集： 集成了文生图、语音识别、PDF合并拆分、AI Excel公式助手、二维码生成等高频实用工具，将复杂的处理流程简化为一键式操作。 业务流程示例： 用户登录统一门户后，可直达功能面板。例如，当需要查询某项政策时，进入“政务问答”，输入问题后，系统后台将自动执行“查询理解 -> 向量检索 -> 上下文注入 -> LLM生成 -> 答案输出”的完整RAG链路，最终将结构化答案呈现给用户。

数据获取与模型构建 以遥感和气象数据为基础估算区域碳汇。通过遥感影像计算植被指数与生态参量，构建数据集。处理气象数据用于碳汇模型及潜力估算，计算光合有效辐射参量。建立多种碳汇估算模型，如GPP/NPP、Rh、生态系统碳储量估算模型及基于碳卫星的模型。还有多种反演、预测、监测及评估模型，如高分辨率叶面积指数反演、未来碳汇潜力预测、树木生长监测、生态系统服务价值评估等模型。实现数据集生产工具及代码，自动化生产相关数据集与影像。 数据处理与管理 收集整理林业相关数据，提供图层树浏览。进行区域选择、方法学管理和空间分析统计。建设林业碳汇数据库并标准化处理数据。评估成林区域图斑合规性，管理数据的导入、编辑、存储、共享与安全。通过“规划选址一张图”进行空间分析与项目区域绘制。 项目管理 涵盖项目信息、样地、计入期、申报等多方面管理。可新增、编辑项目信息与边界，完善有效期，管理申报材料与进度。提供招投标、合同等服务，监测碳储量，提供成果评估与进度跟踪服务。设计监测方案，采集分析数据，编制报告并多维度统计项目情况。 子系统搭建 搭建高分辨率林业碳汇估算子系统，监测评估和预测预估关键要素。构建生态系统气象安全风险监测预警子系统，预警生态安全气象风险。建立生态系统气候环境影响评估子系统，评估气候对生态系统影响。开发森林碳汇分布及动态变化模拟平台，提供碳汇服务与可视化展示。 环境影响评估 通过卫星影像对比监测扰动与林业资源变化，评估区域绿化率、干旱情况、园林绿化健康。进行项目环境影响预评估、后评估与跟踪监测，设计减缓措施，提供法规咨询，组织公众参与并编制报告，生成碳汇储量分析报告。 样本库与模型及后台管理 按规则标注数据，管理模型资产，建立样本库，训练AI模型。后台中心包括消息、流程、权限、应用中心及日志管理，提供信息交流、流程管理、权限控制、应用权限管理和日志审计服务。 空间分析 具备基础浏览功能，如地图浏览、元素编辑、要素量算与图层控制。支持空间查询、缓冲区分析、叠加分析、网络分析和空间统计等操作。

业务定位 核心是破解微供指绩效 “主观模糊、责任模糊” 问题，建立工单积分、考核指标与人员绩效的关联机制，实现绩效量化评价。覆盖微供指全岗位的月度（聚焦工作职责、业务管控）与年度（结合月度均值、重点任务、专项考核）考核，同时向多部门推送工单指标数据，支撑跨部门考核协同。引入大模型后，进一步实现 “一工单一智评”，通过智能分析工单属性动态调整考核维度，推动绩效从结果评判转向过程管控与智能决策，助力团队效能提升。 核心功能要点 KPI指标库管理：内置工作职责类（如工作任务完成度，分多等级评分）、业务管控类（如工单监控）核心指标；支持自定义指标配置公式编辑器，自定义指标需考核小组审批。大模型可分析历史考核数据与业务结果的关联规律，推荐指标优化方向。 权重与算法配置：内置月度（工作职责与业务管控各占50%权重，扣减减项得分）、年度（多维度加权计算）绩效公式；支持按工单类型 / 等级调权重。大模型可依据实时业务场景（如暴雨抢修）动态调整权重，并留存算法版本支持回滚。 考核周期设置：含月度（自然月结算）、年度（自然年结算）基础周期，兼容日/周/季度及自定义周期；不同周期关联对应算法，可设自动计算触发时间。 自动化考核计算：对接多系统抓取工单数据，大模型通过零样本学习精准识别异常工单（如误报、重复）并生成根因报告；支持实时（工单完成10分钟内更新）与定时计算，自动生成多维度得分排名。 绩效反馈与溯源：分员工端（查得分、趋势）、领导端（查整体效率）看板；可穿透查看工单原始记录。大模型化身 “绩效教练”，基于得分数据推送个性化改进建议与培训课程，还能预审申诉材料提升复核效率。 辅助管理：大模型实时监测绩效数据，对异常波动、工单超时提前预警；支持操作日志审计、报表导出，结合自然语言处理实现考核规则智能问答与解读。

该项目的主要需求为实现户口本以及营业执照上所有信息的准确识别，同时保证识别速度，通过Flask部署为服务接口，供网站以及app端调用。用户拍照或上传包含户口本以及营业执照的图片，服务器端接受base64编码，模型推理后返回json形式的解析结果

项目需求包括判断文件图像属于什么类型的文件（标题识别），以及判断文件是否需要签字，如果需要签字则还需要判断是否签字，以及判断是否盖章，从而实现文件信息自动化核查。以接口的形式部署为服务器接口供网站端以及app端调用，模型输入为图像的base64编码，结果以json形式返回

1.平台使用springboot架构搭建的saas平台 2.主要业务内容包括原创基地，产销基地，平台合作等 3.为文化属性作者提供维护版权的平台 4.作为互联网发展现阶段的新秀 5.具体服务于所有的创作者 1.平台使用springboot架构搭建的saas平台 2.主要业务内容包括原创基地，产销基地，平台合作等 3.为文化属性作者提供维护版权的平台 4.作为互联网发展现阶段的新秀 5.具体服务于所有的创作者 1.平台使用springboot架构搭建的saas平台 2.主要业务内容包括原创基地，产销基地，平台合作等 3.为文化属性作者提供维护版权的平台 4.作为互联网发展现阶段的新秀 5.具体服务于所有的创作者

1.为满足公司翻译模型的，各语种大量的数据训练需求，开发翻译爬虫系统。采集处理各类翻译语料 2.系统支持单语语料的采集、双语语料（外-外）采集及评分 3.整体流程：1）自动上传；2）自动解析；3）自动推送；4）自动采集；5）自动拉取；5）自动处理。 4，支持多节点采集，每个节点日采集180万语料

AI法律助手团队：智能法律文档分析系统 项目概述 AI法律助手团队是一款基于多智能体协作的法律文档分析工具，旨在通过人工智能技术提升法律文档处理效率与专业性。该系统整合了大语言模型、向量数据库检索、网络搜索等技术，构建了分工明确的AI智能体团队，能够对法律合同、法规文件等PDF文档进行自动化分析，为用户提供深度解读、风险提示与行动建议。 核心优势在于： - 模拟专业法律团队协作流程，实现"研究-分析-策略"全链条处理 - 结合本地知识库与网络资源，确保分析依据的全面性与时效性 - 可视化交互界面，降低法律分析的技术门槛，适配法律从业者与企业用户需求 核心功能 1. 文档管理与知识库构建 - **PDF文件上传与处理**：支持上传法律合同、法规文件等PDF文档，自动解析文本内容并切割为结构化片段 - **智能存储与检索**：通过Qdrant向量数据库存储文档片段，结合嵌入式向量技术实现精准检索，支持按内容关联度快速定位关键信息 - **历史记录管理**：自动标记已处理文件，避免重复上传与分析 2. 多智能体协作分析 系统内置3个专业智能体，由"主管智能体"协调工作流程，确保分析专业性与逻辑性： - **法律研究员**：负责检索相关法律法规、司法案例（结合网络搜索与知识库），聚焦中华人民共和国法律体系，为分析提供法律依据 - **合同分析员**：专注于合同条款解读，识别关键义务、权利划分与潜在歧义点，精准引用文档原文支持分析结论 - **法律策略制定者**：基于前两者的成果，制定风险应对与决策建议，平衡法律合规性与实际操作可行性 3. 多样化分析场景 针对不同法律需求，提供5种专项分析模式： - **合同回顾**：深度解析合同关键条款、双方义务与潜在问题 - **法律研究**：关联合同内容检索相关法律条文、判例，明确法律适用边界 - **风险评估**：识别合同中的法律风险点与潜在 liability（责任），结合策略建议提供应对方案 - **合规性检验**：全面检查合同是否符合现行法律法规与行业规范 - **常规提问**：支持用户自定义问题，调动全团队智能体协同解答 4. 多维度结果输出 分析结果通过3个维度直观呈现，满足不同决策需求： - **细节分析**：完整呈现智能体团队的推理过程与依据，包括法律条文引用、合同条款定位等 - **关键点总结**：提炼分析核心结论，按优先级排序（5-15条），快速掌握文档核心信息 - **行动建议**：提供可执行的具体措施（每条以动词开头），聚焦风险规避与利益最大化

背景：该项目是对客户产品的 Metrics 进行分析，检测，实验的一个管理系统。 功能和业务： 1. 集成 AI agent 的只能问答，客户只需要输入 Metrics 的常用语句问题，就能自动分析回答并生成图表展示。进一步的目标是，让客户自助可控 steps 运行流程，以及多 agent 选择。（并开发适配于 Chromium内核的 AI 插件） 2. 实验检测，针对公司内部实验的全方位检测，自动生成report，显示dashboard统计，以及一下其他功能。

一、 立项背景与目标 随着高校毕业生人数逐年增长，国家与地方政府密集出台了大量促进就业的政策文件。然而，这些信息分散在不同部门、格式多样、条文繁杂，导致学生难以快速、准确地找到与自身情况匹配的权威解答。传统的关键词搜索和信息聚合平台无法理解学生复杂的个性化问题，更难以对政策条款进行深度解读与关联分析。 本项目旨在解决这一痛点，立项目标是研发一个基于检索增强生成技术的大学生就业知识智能问答系统。系统通过构建一个精准、全面的就业知识库，并结合先进的大语言模型，为用户提供一个能够理解自然语言、提供精准、权威且具上下文关联的“一站式”智能问答服务，有效提升大学生获取就业信息的效率与体验。 二、 软件功能与核心模块介绍 本系统主要为学生用户提供智能问答服务，其核心功能模块包括： 1. 智能问答核心模块：这是系统的交互门户。用户可通过自然语言随时提出问题，系统会即时生成结构清晰、引用了权威来源的答案，并支持多轮对话追问。 2. 知识库管理模块：作为系统的大脑，该模块负责对来源广泛的就业政策、法规和指导文件进行自动化处理。其核心任务包括文档解析与提取、向量化嵌入与向量数据库管理，确保知识内容的准确性与时效性。 3. RAG检索生成引擎：这是系统的核心技术引擎。当用户提问时，它首先从知识库中精准检索出与问题最相关的若干文档片段，然后将这些片段作为增强上下文，一并提交给大语言模型，最终生成一个精准、可靠且避免了模型幻觉的答案。