基于扩散概率模型的图片可视化风格迁移

数据报表开发功能围绕数据整合、分析与展示展开，核心功能包括： 数据整合与处理 - 多源数据接入：支持对接CRM、ERP、数据库等各类业务系统及Excel、CSV等文件，实现数据集中汇聚。 - 数据清洗与标准化：自动识别并处理重复值、缺失值，统一数据格式与计算口径，确保数据准确性。 报表设计与生成 - 灵活报表配置：提供拖拽式操作界面，支持自定义报表维度（如时间、区域、产品）、指标（如销售额、转化率）及展示形式（表格、柱状图、折线图等）。 - 自动化生成：设置定时更新规则（如每日/每周），自动同步最新数据并生成报表，减少人工重复操作。 数据分析与预警 - 实时数据分析：通过钻取（如从总销售额下钻至各区域明细）、对比（如本月与上月数据）等功能，快速挖掘数据规律。 - 异常预警：自定义关键指标阈值（如销售额低于目标80%），系统自动监测并推送预警信息，助力及时干预。 权限与分享 - 精细化权限管理：按角色分配报表查看、编辑权限，保障数据安全。 - 多渠道分享：支持导出为PDF、Excel格式，或通过链接、邮件直接分享给相关人员，便于协作决策。

项目对核心计算模块进行了高性能C++重构，引入OpenMP实现多线程并行加速，结合Eigen库优化稀疏矩阵运算，有效提升整体运行效率与资源利用率。同时兼容原有Python数据格式与接口，支持大规模图结构数据处理及批量实验执行，具备良好的扩展性与复现性。

AI 道路巡检管理系统以 “全流程智能化” 为核心，构建了从影像采集到养护决策的闭环功能体系，具体包含三大核心模块：​ 1. 智能病害识别引擎​ 依托深度优化的图像算法模型，可自动解析车载摄像头、无人机等设备采集的路面影像，精准识别裂缝（横向、纵向、网状）、坑槽、车辙、修补不良等 20 余种典型病害。系统具备自适应学习能力，通过持续积累实际场景数据，不断优化识别精度，当前对主要病害的识别准确率达 95% 以上，误报率控制在 3% 以内，可替代 80% 的人工判读工作。同时支持自定义病害类型，满足不同地区道路（如市政道路、高速公路）的个性化需求。​ 2. 全维度数据管理平台​ 构建 “病害 - 位置 - 时间” 三维数据档案：自动关联 GIS 地图标注病害精确坐标（误差≤5 米），同步记录病害尺寸（如裂缝长度、坑槽面积）、严重等级（按行业标准划分为轻微 / 中等 / 严重）及拍摄时间；支持多源数据接入，可整合养护历史记录、交通流量数据等信息，形成完整的道路健康档案。平台提供可视化查询与导出功能，用户可通过路段筛选、时间轴回溯等方式快速调取数据，生成标准化报表（如 Excel、PDF），为养护方案制定提供数据基底。​ 3. 养护决策分析系统​ 基于历史数据与实时监测结果，自动生成路段健康度评分（0-100 分）及病害发展趋势预测（如未来 3 个月裂缝扩展速率），辅助用户优先级排序养护任务；通过内置算法计算最优养护方案（如针对坑槽推荐 “切割修补” 或 “热拌沥青填充”），并预估所需人力、物料成本，实现资源精准调配。系统还支持模拟不同养护策略的长期效益，助力从 “应急抢修” 转向 “预防性养护”。​ 三大模块无缝衔接，从前端识别到后端决策全程数字化，大幅降低人工干预，让道路巡检与养护管理更高效、更精准、更具前瞻性。

1、实现了基于安全多方计算的隐私集合交集计算 2、接入PowerFL中，能够实现“语句解析-执行计划优化-隐私集合交集计算-返回结果”的全链路计算 3、方案具备可扩展性，可扩展至UNION等算子，并可支持后续的进一步SQL计算

有如下子系统组成： 基础信息管理系统 安全风险分级管控与隐患排查治理系统（双重预防机制） 生产运行监控系统 设备设施管理系统 人员管理与培训系统 应急管理系统 智能预警与决策支持系统 视频监控与AI识别系统 移动端/APP支持系统 系统集成与数据可视化（数据大屏）