业务和功能介绍
核心定位：以人工智能技术为核心，整合物联网、大数据、AR/VR 等技术，提供个性化、全链路的智慧旅游服务，打造“科技+文化”的沉浸式旅行体验。项目背景：政策驱动与数字化浪潮————国家战略支持：党的二十大提出“高质量发展”目标，强调文化和旅游深度融合发展，并明确将“数字化、网络化、智能化”作为智慧旅游的核心方向”。2024 年《智慧旅游创新发展行动计划》提出八大重点任务，包括基础设施升级、服务效能提升等，目标到 2027 年形成完善的智慧旅游体系。
项目实现
1. 核心功能：（1）智能行程规划：基于用户画像（兴趣、预算、时间等）生成个性化行程，动态调整路线。（2）AR/VR 沉浸导览：通过 AR 技术实现景点实时导览，VR 虚拟游览未开放文化遗产或高危景区。（3）实时数据服务：整合交通、天气、人流数据，提供智能预警（如景区拥堵提醒、天气突变预警）。（4）智能客服与应急响应：7×24 小时 AI 客服，突发情况自动推送应急方案（如医疗救援、路线避险），并接人工客服以辅助多样化地进行问题的处理。（5）低碳旅行支持：推荐环保交通、绿色住宿，计算并抵消用户碳足迹。2. 技术架构：（1）底层技术：基于云计算（天翼云）、边缘计算处理实时数据。（2）AI 算法：采用现代先进大模型优化行程推荐和交互体验。（3）硬件支持：与景区合作部署智能摄像头、IoT 设备，实现人流监控与环境监测。（4）技术架构与数据支撑：1.技术选型：a.前后端分离架构：采用 SpringBoot +Vue 实现高效开发与维护，支持快速迭代。b.大数据与 AI 算法：通过用户画像分析、机器学习优化推荐精准度，结合实时数据（如景区人流）动态调整服务。2.数据安全：强化加密与隐私保护，符合《个人信息保护法》要求，建立用户信任”。3. 差异化优势：（1）深度文化融合：结合地方非遗、手工艺设计互动体验（如虚拟服饰试穿、古法烹饪工坊）。（2）数据闭环生态：用户行为数据反哺景区运营优化，形成“服务-数据-迭代”闭环。
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植物识别
该项目聚焦植物生长状态智能化监测场景，是一套以 Java 后端为核心的物联网系统，通过对接专用植物监测摄像头设备，实现植物生长数据采集、设备管理、数据存储与分析的全流程管理，核心服务于园艺种植、农业科研、智能温室等场景下的植物生长监测需求。
核心业务场景
设备接入与管控：支持植物监测摄像头的远程接入，兼容 MQTT、RTSP 等主流物联网 / 音视频协议，可对摄像头进行远程参数配置（如拍摄频率、监测区域、分辨率）、在线状态检测、心跳保活，保障设备稳定运行。
植物数据采集与处理：采集摄像头拍摄的植物图像 / 视频流，以及集成传感器的温湿度、光照等环境数据，对原始数据进行清洗、格式标准化，过滤无效数据，为后续分析提供基础。
数据存储与管理：结构化存储设备信息、用户配置、告警规则等数据，非结构化存储植物图像 / 视频文件，支持数据的多维度查询（如按设备、时间、监测指标检索）。
告警与预警（扩展）：预留基于监测数据的告警规则配置能力，如植物叶片异常、环境参数超标时触发告警，适配农业生产中及时干预的需求。
核心功能模块
设备管理模块：提供摄像头设备的注册、绑定、注销、参数配置、状态监控功能，支持批量设备管理，适配多场景下的设备规模化部署。
数据采集模块：实现音视频流 / 传感器数据的接收、解析与预处理，支持高并发设备数据接入，保障数据采集的实时性。
数据存储模块：整合关系型数据库（存储结构化数据）、缓存（提升访问效率）、对象存储（存储非结构化文件），兼顾数据存储的性能与扩展性。
接口服务模块：基于 RESTful API 对外提供设备管控、数据查询等能力，支持与前端管理平台、第三方系统（如农业管理平台）对接。
整体而言，项目以 “轻量化接入、标准化处理、可扩展分析” 为核心设计，聚焦植物监测的核心数据链路，同时预留 AI 图像分析、多端可视化等扩展能力，适配不同场景下的植物智能化监测需求。
高校查询平台-基因数据库
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Nexus-Mid
Nexus-Mid 旨在构建一个企业级知识与AI中间件平台。其核心目标是打破信息孤岛，通过统一管理企业核心知识资产，并利用生成式AI技术（RAG、摘要、分类）释放数据价值，为上层业务应用提供智能化的数据服务。同时，通过严格的RBAC权限控制，确保企业数据的安全性和隔离性。
软件功能与核心功能模块
1. 知识库管理
核心的数据存储与管理中心。
文档管理：支持多种格式文档的上传、解析与存储。
层级结构：采用无限层级的文件夹树形结构组织内容。
元数据与版本控制：完整记录文档元数据，并维护版本历史，支持版本回滚与对比。
在线预览：集成文件预览器，支持直接在浏览器中查看文档内容。
2. AI 智能处理
深度集成的AI服务，提升内容可用性。
智能分类：利用LLM自动将文档归类到特定业务领域。
智能摘要：自动生成长文档的精简摘要，帮助用户快速获取关键信息。
语义标签：自动提取文档关键词和标签，增强检索精准度。
搜索增强：利用“查询扩展”技术，生成用户搜索词的同义词，提升召回率。
3. 身份与访问管理
强大的多租户权限体系。
多租户架构：基于 Tenant 模型实现严格的数据隔离。
层级角色：支持角色继承（父子角色）及权限传递。
细粒度权限：
功能权限：控制对界面模块和API操作的访问。
数据权限：控制对特定知识库或文档的访问（行级安全）。
4. 交互式对话
对话式UI：用户通过自然语言与知识库进行交互。
RAG（检索增强生成）：根据用户问题检索相关文档片段（Embedding），结合LLM生成精准回答并标注引用来源。
业务流程与功能路径
数据入库流程：用户上传文件 -> 后端存入 MinIO -> DocumentParser
下载并提取文本 -> 文本分块（Chunking） -> 生成向量（Embedding） -> 存入向量数据库及关系型数据库。
AI Sidecar：并行触发 AI 分类与摘要任务，更新文档元数据。
权限校验流程：请求进入 TRPC Router -> 中间件校验 Session -> 验证 UserRole 及资源特定权限 -> 授权或拒绝。
搜索与检索流程：
用户输入“如何申请休假？” -> AI 扩展查询词 -> 混合搜索（关键词 + 向量）召回相关切片 -> LLM 生成带引用的回答。
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