人工智能 Windows应用 软件定制 案例

本项目为 AI 多 Agent 自动化办公系统，旨在解决企业日常办公中重复、繁琐的流程化工作，通过大模型驱动的多智能体协同，实现文档处理、智能问答、流程自动化等核心功能。系统核心模块包括：1. 智能文档解析 Agent，支持 PDF/Word/Excel 等多格式文件自动提取关键信息、生成摘要；2. 流程自动化 Agent，可自定义工作流，自动执行数据录入、报表生成等任务；3. 智能问答 Agent，基于企业私有知识库，提供精准的业务咨询服务。用户可通过可视化界面快速配置 Agent，无需代码即可搭建专属自动化办公系统，大幅提升办公效率，降低人力成本。

本系统面向建筑工地、工厂车间等高危作业场景，基于YOLOv8目标检测算法构建了一套实时安全帽佩戴智能监测解决方案。前端页面提供视频流接入、检测结果可视化展示与告警记录管理界面，后台通过调用YOLOv8模型服务对输入图像进行高精度推理，实现人员头部区域定位与安全帽佩戴状态判定。核心功能模块包括实时视频检测、历史图片批量分析、告警事件追溯统计以及模型参数配置。业务流程上，系统从前端接收摄像头流或上传文件，后台模型自动完成目标检测与违规判别，前端即时渲染标注框并触发未戴帽语音弹窗告警，同时将事件归档至数据库供后续追溯。用户可通过“实时监控”页面查看现场动态检测画面，在“历史记录”模块按时间、区域筛选告警数据，并可导出检测报告，形成“采集—检测—告警—统计”闭环管理路径。

1、立项背景和目标： 针对无货源店群工作室及内容矩阵运营者面临的“人工洗稿效率低”、“电商极限词导致店铺扣分罚款”以及“大模型API调用成本高昂”三大痛点。本项目旨在打造一款纯本地化、强隐私保护的智能数据处理桌面端中台，实现降本增效与合规风控。 2、软件功能、核心功能模块的介绍： 底层加密模块：自研三重降级非对称加密算法（Registry/WMIC/Volume），实现非联网环境下的“一机一码”硬件级防盗版授权。 Token经济学与AI调度：内置本地“记忆集”与前置过滤规则，通过NLP预处理拦截低效请求，并提供Token节省资金的可视化看板。 行业级深度清洗：支持行列级物理高亮打码、中国收货地址五级正则智能拆解、模糊去重（Difflib算法），以及异常订单（退款/刷单）自动嗅探标黄预警。 3、业务流程、功能路径描述： 用户通过极客风UI载入多维度混合数据（Excel/CSV/Word） -> 配置全局合规策略与专属Prompt -> 引擎启动并发调度线程 -> 本地清洗结合云端AI重构 -> 自动生成安全快照备份及高亮标记后的成品文件。

以国家 / 行业官方安全生产强制性规范、标准规程、安全管理条例、专项安全技术要求、地方安全生产监管文件及企业内部安全生产管理制度为核心数据源，通过专业的文档结构化解析、标准化拆分与向量化建模，搭建垂直领域专属安全生产规范 RAG 检索增强知识库；实现基于现场安全隐患类型、隐患具体描述、违规作业行为特征、设备设施缺陷场景等多维度输入，通过语义检索与精准匹配，快速定位该隐患 / 违规行为所违反的对应安全生产规范具体条款编号、条文原文、适用行业场景、强制约束要求，并结合规范核心管控要点、行业安全实操标准、风险分级管控要求，自动生成针对性、可落地、可验收的隐患整改建议，同时配套违规等级判定、整改责任划分、整改时限参考、合规验证标准及同类隐患整改案例参考，形成 “隐患识别→违规溯源→规范依据→整改落地→闭环验证” 的全流程智能化安全生产合规支撑体系。

用户上传图片至后端服务后，后端首先完成图片接收、格式校验、图像预处理等基础操作，随后调用 AI 多模态大模型对图片内容进行全域语义解析与场景化识别，精准判定图片中所包含的安全隐患具体类型，覆盖生产作业、消防、施工、设备、环境等多类安全风险场景；在完成隐患类型识别后，继续调用视觉检测大模型，基于目标检测、实例分割等技术对图片内隐患进行精准定位，输出隐患所在区域的坐标、边界范围等位置信息；后端再依据检测得到的隐患位置数据，对原始图片进行智能分割与可视化标注处理，将隐患区域单独分割提取并返回标注后的可视化图片；同时，后端联动行业安全隐患标准知识库，自动匹配该类隐患在对应行业内的风险等级、整改优先级、法定 / 标准整改时长、整改要求、责任主体及相关安全规范依据等关联信息，最终将分割后的隐患图片、隐患基础信息、行业配套管控数据统一整合返回，为安全隐患排查、整改闭环与风险管控提供完整的数据支撑。

1. 立项背景和目标 当前酒店行业面临人力成本高、服务标准化不足、客群个性化需求难以满足等痛点，同时现有酒店管理系统（如西软 C7）缺乏开放 API，无法与智能设备、AI 服务高效集成。老登 AI 以 “贾维斯” 为技术原型，旨在打造一款开源免费、可本地部署的酒店场景智能体，通过语音交互、声纹识别、自动化流程等技术，实现酒店运营降本增效、提升宾客体验，同时支持开发者二次定制，适配多门店集中化管理需求。 2. 软件功能、核心功能模块介绍 老登 AI 核心分为三大模块： 智能交互模块：支持粤语 / 普通话语音识别与合成（TTS），通过声纹识别记忆宾客偏好，实现客房控制、服务咨询、会议记录等多场景对话； 系统集成模块：通过反向工程、脚本开发等方式对接西软 C7 等酒店管理系统，实现订单同步、报表自动生成、审批流程触发，打通与钉钉等办公工具的数据流； 硬件联动模块：适配安卓电视棒、自制电路板等硬件，将普通电视改造为 AI 交互终端，同时支持华为 GT3 Pro 等智能设备扩展，实现客房设备自动化控制。 3. 业务流程、功能路径描述 宾客交互流程：宾客入住后通过声纹 / 语音唤醒老登 AI → 系统识别身份并调取历史偏好 → 提供客房服务、餐饮推荐、本地游玩等个性化应答 → 自动同步服务需求至酒店管理系统； 运营管理流程：酒店员工通过 Web 界面配置 AI 规则 → 老登 AI 自动抓取西软 C7 订单数据 → 生成运营报表并推送至钉钉 → 管理员通过界面监控服务状态、优化 AI 应答策略； 功能访问路径：本地部署后通过浏览器 / 客户端登录 → 选择 “宾客交互”/“运营管理”/“硬件配置” 模块 → 按向导完成声纹录入、系统对接、设备绑定等操作。

我们就是针对您的业务和核心关键词，做全网 AI 平台的专属数据优化和模型训练，豆包、Deepseek、腾讯元宝这些平台，只要客户搜「XX 业务哪家好」「XX 产品报价」这类和您相关的问题，AI 会直接把您的企业、联系方式、成功案例放在最前面，相当于给您配了个 24 小时不休息的 AI 业务员，客户带着明确需求找上门，不用您主动推，就能接精准咨询，还能给您的企业做 AI 权威背书，让客户更信任您。

输入一段音频和视频我们根据响应的算法将其合成为正常的视频，目前已完成视频的动态切换，也就是当有需要的时候我们将在一秒内将输入的视频切换为另一个任务而输出视频的音频保持不变，本人也已经完成此项目中的进程间的相互通信，通过websocket与java端进行通信。而且完成了此项目的优化，由原来cpu占用%75优化到占用%35左右。并且解决此项目当中的内存泄漏问题。在此项目中我也将完成了windows端以及android端代码的实现

业务类型：1. 制造业生产管理场景，面向制造型企业，贯穿销售、采购、生产、库存及财务全流程，实现业务数据一体化管理。 2. 订单驱动生产管理，以销售订单为核心驱动生产计划、物料需求及库存控制，提升交付效率与准确率。 3. 多部门协同办公场景，支持生产、采购、仓储、财务、人事等多部门协同作业，打破信息孤岛。 4. 精细化成本管控场景，实时统计材料、人工、制造费用，动态核算产品成本，提高利润管控能力。 5. 企业内部管理一体化场景，集ERP与OA于一体，实现业务管理与行政管理协同融合。 功能介绍：1. 生产管理系统，支持生产计划排程、工单管理、物料领用、报工入库，实现生产全过程管控。 2. 采购管理系统，涵盖采购申请、审批、下单、到货入库、对账付款等流程，规范采购行为。 3. 销售管理系统，支持报价、订单、发货、开票、收款全过程管理，提升销售运营效率。 4. 库存管理系统，实现多仓库管理、库存预警、批次追溯及实时库存查询。 5. OA办公管理系统，支持流程审批、公告通知、请假报销、内部沟通等办公管理功能。 6. 档案管理系统，统一管理员工档案、合同资料、企业文档，支持分类归档与权限控制。 7. 人员管理系统，实现员工信息管理、岗位权限配置、组织架构管理与绩效记录。 8. 数据统计与报表分析，提供多维度数据报表分析，支持导出Excel及图表展示。 9. 权限与系统安全管理，基于角色权限控制体系，实现数据分级管理与安全保障。

本项目为牛肚村雪菜体验园定制了AI实时交互数字人一体机。系统基于FastGPT知识库构建，内置雪菜园及老港镇专属资料，回答准确率超95%。功能涵盖75寸/65寸高清竖屏展示、实时语音对话、口型同步驱动及摄像头互动。数字人作为智能导游，为游客提供展馆引导、政策讲解及趣味互动，显著提升了乡村旅游景点的科技感与服务效率。

这是一个《原神》游戏的按键可视化项目的实现和ai代肝的尝试（代肝未实现好的效果）。 背景：由于本人游戏操作太差，网上大神的视频基本都没有按键可视化，所以想构建一个视频画面-键鼠操作的模型。后续因为有了画面-键鼠操作对，就尝试加入了文本指令，构建ai游戏模型。 功能介绍： 1、数据采集脚本：实现了游戏画面-键鼠的同步采集，驱动级鼠标监听方案完全规避了3d开放世界游戏和fps游戏等游戏对鼠标位置的锁定。同时解决了游戏灵敏度和屏幕分辨率和屏幕比例不一致导致的问题。 2、数据清洗脚本：实现了数据的清洗，在保留数据时序不乱的情况下对其进行清洗，防止因数据不平衡导致的训练失败。 3、场景分割脚本：（此为游戏代肝部分）实现了多线程特征提取、多维度轻量特征（画面亮度分布、HSV颜色直方图、边缘密度、动作特征）整合、多线程数据保存。 4、数据标注程序：（此为游戏代肝部分）实现了基于tkinter的数据标注，主要是给视频打上动作标签。 5、训练循环：包含模型结构（经典的cnn和全连接）、dataset结构和训练脚本。按键和代肝共两套。 6、按键推理脚本：基于游戏画面的按键推理。 7、ai代肝模型脚本：基于多vlm智能体（含微调）的游戏代肝推理脚本。

1、立项背景和目标：面向备考学生，学习资料分散、整理复习成本高、缺少自测与反馈。项目目标是把用户上传的课件/笔记/ PDF等资料进行处理与检索，通过大模型生成结构化复习笔记和模拟试卷，并提供搜索与导出能力，提升复习效率与练习质量。 2、软件功能、核心功能模块：资料管理（上传/解析/ 分段与索引）、RAG检索（按材料与主题召回相关内容）、复习笔记生成（流式输出）、模拟试卷生成（按题型/数量 /难度配置）、在线作答与批改（客观题自动判分+主观题智能批改）、智能搜索（带引用 /脚注规范输出）、历史记录与PDF导出。 3、业务流程、功能路径描述：上传学习资料→系统解析/索引→选择功能入口（复习/出题/搜索）→选择材料与参数（细 致程度/难度/题型等）→生成结果（实时展示）→保存到历史→导出PDF/再次查看/删除管理。

1、立项背景和目标 本项目针对慢病患者线下问诊流程繁琐、健康管理缺乏持续性的行业痛点，打造一站式轻量化慢病管理AI问诊平台，降低慢病患者问诊咨询门槛，同时为医护人员提供线上诊疗配套工具，实现慢病健康管理的线上化、智能化、便捷化，项目已完成全流程开发与公网部署，可直接商用落地。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 项目核心覆盖两大角色体系，配套完整的全流程功能模块： - 患者端：账号注册登录、AI智能问诊咨询、个人健康档案管理、问诊历史记录查询、密码找回等核心功能； - 医生端：医生专属登录入口、患者问诊信息管理、诊疗建议回复、患者健康档案查看等配套功能； - 系统管理：双角色权限管控、数据安全存储、页面响应式适配、公网稳定访问等基础能力。 3、业务流程、功能路径描述 用户核心业务路径形成完整闭环：用户通过公网地址访问平台，进入登录页选择对应角色，使用测试账号/注册账号完成登录校验，进入系统首页后，可快速进入AI问诊模块发起健康咨询，系统实时响应问诊需求并反馈对应健康建议，同时自动留存问诊记录至个人健康档案，用户可随时在个人中心查看历史问诊信息，完成全流程操作。

上传图片实时换脸，接了两大人脸模型，可实时通话可直播，自动检测电脑配置实现加速保障实时同步，带激活码系统，需用户提供机器码才能获取激活码、全程傻瓜式操作无需其他部署，用户点击打包后的exe即可自动运行只需上传图片即可

我成功构建了一套基于量化模型的图像生成系统。 通过对 Flux1-dev 模型进行量化处理，该系统能够在显存仅为 8GB 的 CUDA 设备上高效运行推理。 在 1920×1080 分辨率的单张图像生成任务中，平均合成时间约 20 秒。 后端采用 Python 开发，支持文生图与图生图功能，并提供了完整的 API 接口。所有生成记录及相关数据均通过 SQL 数据库实现本地持久化存储。 为进一步丰富图像风格，我还训练了多种不同风格的 LoRA 模型，可供灵活调用。 前端部分基于 Unity 引擎开发，实现了直观的图像生成交互界面，并与后端服务完全对接，形成从输入到生成、存储的可闭环工作流。 整个系统已具备稳定运行能力，在有限的硬件条件下实现了较高质量的图像生成与可扩展的风格支持。

LLM微调，CV，NLP多个项目经历： yolov8，yolov11，yolov12，yolo26应用，优化，集成 swin-tf，U-net，VIT分割，识别，分类，标注 RAG，情感分类，分词，生词，熟练应用BERT 可嵌入到软件，网页中，需后端 可接入一些LLM（如GPT，DS等）的API 可接中型/小型软件开发 可接科研项目，论文复现，AI/大数据/数据分析都可

本项目基于Stable Diffusion v1.5模型开发，是一个功能强大的文生图与图生图综合模型。主要功能包括： 文生图：输入文本提示词，生成高质量图像（如"一只戴着太阳镜的猫坐在赛博朋克摩托车上"） 图生图：基于输入图像+文本提示，生成修改后的图像 图像修复：对图像中指定区域进行智能修复和填充 可控扩散：通过ControlNet支持姿势图、边缘图、深度图等约束生成内容 人体细节优化：针对手、脸、姿势等人体细节进行专门优化，提升生成质量

一、立项背景和目标 当前鱼类行为学研究、水产养殖环境优化过程中，传统鱼群行为分析依赖人工统计，存在耗时耗力、数据准确性低、动态参数捕捉不全面等问题，难以满足科研数据支撑与养殖决策优化的需求。本项目目标是开发一款基于计算机视觉的自动化工具，通过视频分析实现鱼群轨迹的自动检测、跟踪与行为参数量化，为科研人员提供高效分析手段，为水产养殖从业者提供环境优化的数据依据。 二、软件功能与核心模块 核心功能：支持 MP4/AVI 格式视频导入，自动完成鱼群检测与个体分割、多目标轨迹持续跟踪、速度 / 加速度 / 群体密度等参数计算，提供交互式轨迹可视化与趋势图表展示，支持轨迹数据与分析结果 CSV 格式导出。 核心模块： 视频 IO 模块（video_io.py）：负责视频导入与处理结果输出； 预处理模块（preprocessor.py）：通过灰度转换、高斯模糊优化图像质量； 分割模块（segmenter.py）：基于 MOG2 背景减除与凸包缺陷算法，实现运动目标分离与粘连鱼群分割； 跟踪模块：采用 cKDTree 加速的最近邻匹配算法，结合分阶段匹配策略实现多目标轨迹追踪； 分析模块（analyzer.py）：通过 Savitzky-Golay 滤波平滑数据，计算行为参数； 可视化模块（visualizer.py）：绘制轨迹曲线与趋势图表，支持实时对比展示； 主应用模块（app.py）：整合所有模块，提供网页交互界面。 三、业务流程 用户准备符合要求的鱼群视频（MP4/AVI 格式，推荐分辨率≤1920×1080）； 启动网页应用，通过左侧界面上传视频或直接使用内置样例视频； 按需调整跟踪参数（距离阈值、最大丢失帧数等，默认参数适配多数场景）； 系统自动执行背景建模（约 30 帧）、图像预处理、鱼群分割、轨迹跟踪与行为分析； 处理完成后，用户可查看轨迹可视化结果、速度 / 密度 / 加速度趋势图表； 按需下载完整轨迹坐标数据或分析参数时间序列的 CSV 文件。

1. 项目背景 致力于为客户提供多家主流AI大模型厂商于一体的AI聊天应用 2. 软件功能 基础AI对话功能：支持切换主流的AI大模型，创建会话，与AI实时对话 角色模版功能：预置多种优化的角色提示词模版，一键启用拥有特殊角色模版的AI助手，比如文案大师 生图功能：支持使用生图AI创建生图任务

可以识别唐诗300首，帮助儿童树立唐诗学习的良好习惯。具有基础功能，支持通过语音输入诗句片段、诗名、作者名，系统实时识别语音内容，匹配并返回对应唐诗。例如说出“床前明月光”，自动检索《静夜思》全诗及详情；说出“杜甫的诗”，列出杜甫代表作清单。支持方言语音识别适配（如普通话、粤语），兼容模糊发音，降低检索门槛。