基于物联网与AI的精准农业决策支持系统
2025-06-16 18:51:59
行业：云计算、人工智能
载体：小程序
技术：Alipay、AmplitudeJS、Angular Material
业务和功能介绍
本项目旨在解决传统农业过度依赖人工经验、水肥资源浪费严重、病虫害防治响应滞后等核心痛点。合作方为国内某大型农业集团，管理着上万亩高价值经济作物（如葡萄、柑橘）。立项的核心目标是通过数字化、智能化手段，实现“数据驱动”的精准农业管理，预期可提升作物优果率15%，降低水肥成本20%以上，并为集团建立一套可复制、标准化的现代农业管理体系。
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。
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。
项目实现
项目初期，我们主动与该农业集团接洽。最大的挑战在于弥合技术团队与农业专家之间的认知鸿沟。对方专家起初认为农业耕作是一门“艺术”，对数据模型抱有疑虑。
破局点在于我们为期一个月的小范围POC验证。我们在客户的一个10亩试验田中部署了基础版系统，与旁边采用传统方式管理的对照组进行数据对比。最终，我们的系统在保证产量不减的情况下，精准灌溉节水近30%。这份直观的数据报告最终打动了对方决策层，他们评价“让土地自己说话，这是农业的未来”，从而顺利推动了整个项目的正式立项与全面合作。
破局点在于我们为期一个月的小范围POC验证。我们在客户的一个10亩试验田中部署了基础版系统，与旁边采用传统方式管理的对照组进行数据对比。最终，我们的系统在保证产量不减的情况下，精准灌溉节水近30%。这份直观的数据报告最终打动了对方决策层，他们评价“让土地自己说话，这是农业的未来”，从而顺利推动了整个项目的正式立项与全面合作。
示例图片视频
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大学生求职神器
一、 立项背景与目标
1. 立项背景
当前就业市场竞争激烈，央国企及互联网大厂成为毕业生首选，导致竞争白热化。这些单位招聘流程独特（如注重行测、申论、结构化面试），存在信息壁垒，而传统招聘平台缺乏针对性服务。学生普遍面临准备盲目、资源匮乏、求职效率低下的困境。
2. 项目目标
产品定位： 打造一款专注于央国企及互联网大厂求职的 AI驱动型一站式解决方案平台。
用户目标： 为学生提供从职业规划到拿到Offer的全流程深度赋能；为企业建立精准、高效的预备人才库。
商业目标： 通过会员订阅、精品课程与B端服务实现商业价值，成为垂直领域标杆。
二、 软件功能与核心模块
“企职帮”聚焦核心场景，其功能体系围绕求职全链路构建，旨在提供深度赋能的求职体验，具体流程与核心模块如下所示：
1. AI赋能核心模块
AI职业规划与测评： 通过专业测评与AI分析，为用户规划最适合的央国企/大厂岗位方向，并提供个性化发展路径。
AI简历优化： 针对央国企（重背景、稳重型）与大厂（重项目、数据型）的不同偏好，提供精准的AI评测与优化建议，显著提升简历通过率。
AI模拟面试： 提供高度仿真的专属面试场景（如央国企结构化面试、大厂技术/业务面），并进行实时反馈与评估，帮助用户查漏补缺、提升实战能力。
2. 央国企特色资源库
央国企智能选岗与推荐： 基于全面的企业数据库与AI算法，根据用户背景精准推荐匹配度高的岗位，解决“我能报什么”的核心问题。
央国企真题题库： 聚合行测、申论、专业知识等历年笔试真题，支持在线练习与解析，为备考提供强力支持。
专业解读： 深度解读各专业可报考的央国企岗位，打破信息壁垒。
3. 内容与商业体系
求职课程与名师直播： 提供《央国企笔试通关秘籍》、《大厂面试全攻略》等体系化课程与直播，由资深HR与行业专家授课。
会员专区： 整合核心AI功能、精品课程、真题库等资源，为付费会员提供深度服务，实现商业化变现。
三、 业务流程与功能路径描述
以一名目标进入央国企或大厂的技术岗学生为例：
1. 诊断与规划阶段
路径： 新用户完成职业测评与AI职业规划，系统根据其专业与测评结果，推荐“央企信息中心”与“互联网大厂技术部”等主攻方向。
价值： 帮助用户快速定位，避免盲目海投，节约求职成本。
2. 准备与赋能阶段
路径：
简历打造： 使用AI简历优化功能，分别生成针对“央企”和“大厂”的两个不同侧重点的简历版本。
笔试备考： 进入真题题库刷题，学习《央国企笔试必考知识点》等录播课程。
价值： 提供前所未有的针对性备考资源，让学生有的放矢。
3. 应聘与实战阶段
面试模拟： 收到面试通知后，立即进入AI模拟面试进行全真模拟，并依据生成的评估报告进行针对性改进。
价值： 将不确定性最高的面试环节转化为可训练、可优化的过程，极大提升上岸信心与成功率。
基于langchain4j的AI知识问答系统
1. 项目背景：开发面向Java开发者的智能问答与学习辅助平台，集成RAG向量知识库、大模型调用、联网搜索等功能，提升Java面试准备与编程学习效率。
2. 会话记忆：集成OpenAI和Qwen大模型，封装统一的模型调用接口，实现会话记忆机制，维护多轮对话上下文，提升交互连贯性与用户体验。
3. MCP工具调用：对接质谱MCP工具 实现联网搜索能力，扩展知识库边界，支持实时信息获取。
4. RAG向量知识库：通过 RAG架构 将用户问题与知识库内容结合，提升大模型回答的准确性和上下文相关性。
5. 项目成果：形成一套完整的AI知识库系统，支持Java面试题检索、学习路线推荐、联网智能问答；收录2000+条Java学习与面试资料；
OA
结合公众号和小程序，web端医院OA，各种审批流程和表单，考勤打卡，公告，工作日志等
项目前端后端开发，都是通过自己一个人开发创建
宿主采用vs code,vs2022 SQL2008
语言：C# vue3
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