基于神经网络的智能送药小车

1. 实时话术智能推荐：外呼过程中，系统根据客户语音关键词（如“利率”“还款期”）自动推送最佳应答话术卡片，坐席一键点击即可播报，缩短响应时间至3秒内。 2. 客户意向动态标签：通过NLP分析客户通话内容，自动标注“高意向”“需跟进”“拒绝”等标签，准确率达85%，替代传统人工手动记录。 3. 智能知识库检索：支持语音/文字快速查询产品条款（如“新一贷提前还款规则”），结果以卡片形式展示，含条款原文与案例说明。 4. 坐席效能仪表盘：实时显示外呼接通率、意向转化率、平均通话时长，对比团队均值生成改进建议（如“下午3点后外呼接通率高出20%”）。

将车上物品送到指定编码位置，可以实现在长廊多十字路口的路况下自动循迹避障前进，在路口停车等待识别编码，编码不符合目标编码则继续前进，符合则拐弯进入符合侧的路况继续循迹前进，到达指定位置停车等待卸货，检测到卸货完成，原地掉头后原路返回

本项目是基于深度学习的手语实时翻译系统，核心功能路径为： 摄像头捕捉手势 → 手部关键点检测 → 手势特征识别 → 实时翻译输出。 具体功能模块包括： 实时视频处理模块：通过OpenCV捕获视频流，MediaPipe实现21点手部骨点检测； 手势识别引擎：CNN模型解析骨点空间关系，识别50+基础手语词汇； 翻译输出模块：将识别结果转换为文字/语音反馈（如屏幕显示“谢谢”）； 用户交互界面：简洁可视化界面展示识别过程与翻译结果。 对使用者的核心价值： 无障碍沟通：为听障人士提供实时手语翻译，打破交流壁垒； 多场景适配：在教室、医院等场景实现即时翻译（准确率>85%）； 低延迟交互：150ms内完成从手势捕捉到结果输出。

本程序是基于YOLOv3目标检测模型的人群智能计数工具，主要功能路径为： 输入图像/视频流 → 人体目标检测 → 实时数量统计 → 结果可视化输出。 具体功能模块包括： 数据预处理模块：支持图像尺寸归一化、增强（翻转/裁剪）； YOLOv3检测核心：实时定位图像中所有人体边界框； 计数逻辑模块：通过置信度阈值过滤有效目标，实现精准累加计数； 结果输出模块：生成带检测框的可视化结果，并输出统计数字。 对使用者的核心价值： 自动化人流统计：替代人工计数，提升效率； 实时密度监测：适用于安防、零售等场景的拥挤预警； 高精度多尺度检测：解决远距离小目标与遮挡场景的漏检问题。

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