业务和功能介绍
（1）信访信息的采集
系统实现最高院信访交办、转办功能 ，支持政法委、人大、纪委、检察院、监察委、信访局的信访事项转办功能。包括来信、来访、
网上申诉信访等方式信息录入，信访事项的分类型处理等。
（2）信访案件分流办理
系统支持将信访问题分类，包括：事实认定不清、证据不足；法律适用问题；判决结果不服；程序违法或瑕疵；反映审判人员纪律作
风 问题；其他。制定不同的问题处理模板，并根据不同信访案件制定分类分级处理机制，通过分流功能将信访案件交转办给各部门
或下级 法院办理。
（3）信访案件结果查询和反馈
建立信访人沟通反馈机制，及时将信访案件处理结果反馈信访人和转办、交办部门。信访人对各工作环节通过线上可随时查看。对审
查 结果、评查结果满意的，需要签订承诺书；不满意的，继续通过中院、高院信访评查委员会评查后，报请终结，确需再审的，
报请院领 导启动再审审查程序。
（4）数据分析
展示每家法院涉诉信访数据基本情况。根据不同的数据源、信访形式、案件类型、地区和统计时间等响应条件来筛选展示涉诉信访 数
据的基本情况。并展示信访量较多的地区及具体案件数量。
系统实现最高院信访交办、转办功能 ，支持政法委、人大、纪委、检察院、监察委、信访局的信访事项转办功能。包括来信、来访、
网上申诉信访等方式信息录入，信访事项的分类型处理等。
（2）信访案件分流办理
系统支持将信访问题分类，包括：事实认定不清、证据不足；法律适用问题；判决结果不服；程序违法或瑕疵；反映审判人员纪律作
风 问题；其他。制定不同的问题处理模板，并根据不同信访案件制定分类分级处理机制，通过分流功能将信访案件交转办给各部门
或下级 法院办理。
（3）信访案件结果查询和反馈
建立信访人沟通反馈机制，及时将信访案件处理结果反馈信访人和转办、交办部门。信访人对各工作环节通过线上可随时查看。对审
查 结果、评查结果满意的，需要签订承诺书；不满意的，继续通过中院、高院信访评查委员会评查后，报请终结，确需再审的，
报请院领 导启动再审审查程序。
（4）数据分析
展示每家法院涉诉信访数据基本情况。根据不同的数据源、信访形式、案件类型、地区和统计时间等响应条件来筛选展示涉诉信访 数
据的基本情况。并展示信访量较多的地区及具体案件数量。
项目实现
本系统采用前后端分离+微服务架构，遵循合规性、兼容性、高可用、可扩展及易用性原则，适配国产化软硬件，支撑信访业务全生命周期闭环管理。整体分为五层，前端层为不同角色提供适配多终端的可视化界面；网关层作为统一接口入口，负责鉴权、路由及跨域处理；应用服务层按核心业务拆分微服务，实现独立部署与联动；数据层负责结构化、非结构化数据存储及缓存计算；基础设施层提供消息通知、文件存储等基础支撑，保障系统7×24小时运行。
核心模块技术栈适配业务需求与国产化标准：信访信息采集模块采用Spring Boot、国产化OCR组件及JSR380参数校验，OCR实现材料信息自动提取，接口对接外部转办系统；案件分流办理模块基于Spring Cloud，结合Easy Rules规则引擎、Flowable工作流及RabbitMQ，管控分类与交办流程；结果查询反馈模块用JWT鉴权、WebSocket实时推送，搭配电子签名组件及消息SDK；数据分析模块依托MyBatis-Plus、Redis缓存，通过ECharts可视化及POI报表导出功能实现数据处理。基础支撑模块采用Spring Security实现RBAC+数据权限管控，Nacos配置中心保障动态适配，Docker容器化部署降低运维成本。
我主导信访案件分流办理与数据分析模块核心开发，兼顾跨部门接口适配与权限优化。成果量化为：搭建6类信访问题自动分类规则引擎，准确率从75%提升至92%；实现三级交办流程，对接12个下级法院系统，流转效率提升40%；开发8维度数据筛选及5类可视化图表，10万条数据筛选耗时降至2秒内；优化数据库查询逻辑，案件响应时间从8秒缩至1.5秒，修复23个bug，高优先级bug修复率100%；适配6个部门接口，解析成功率达98%，配合完成158个测试用例，通过率99.3%，培训62名操作人员，上线后问题反馈率低于5%。
开发中核心难点及解决方案如下：一是跨部门接口格式不统一，初期解析成功率仅60%，通过设计统一DTO模型、开发配置化接口适配层，搭配异常告警与人工补录机制，将成功率提升至98%。二是案件自动分类准确率低，关键词匹配无法应对模糊表述，引入Easy Rules引擎结合分词语义分析，配置多维度规则，新增人工校正学习机制，准确率达92%。三是海量数据查询卡顿，通过构建数据分层架构、建立复合索引及Redis缓存热门数据，解决卡顿问题。四是权限管控粒度不足，扩展为RBAC+数据权限模型，新增接口层校验拦截器，杜绝越权操作风险。
核心模块技术栈适配业务需求与国产化标准：信访信息采集模块采用Spring Boot、国产化OCR组件及JSR380参数校验，OCR实现材料信息自动提取，接口对接外部转办系统；案件分流办理模块基于Spring Cloud，结合Easy Rules规则引擎、Flowable工作流及RabbitMQ，管控分类与交办流程；结果查询反馈模块用JWT鉴权、WebSocket实时推送，搭配电子签名组件及消息SDK；数据分析模块依托MyBatis-Plus、Redis缓存，通过ECharts可视化及POI报表导出功能实现数据处理。基础支撑模块采用Spring Security实现RBAC+数据权限管控，Nacos配置中心保障动态适配，Docker容器化部署降低运维成本。
我主导信访案件分流办理与数据分析模块核心开发，兼顾跨部门接口适配与权限优化。成果量化为：搭建6类信访问题自动分类规则引擎，准确率从75%提升至92%；实现三级交办流程，对接12个下级法院系统，流转效率提升40%；开发8维度数据筛选及5类可视化图表，10万条数据筛选耗时降至2秒内；优化数据库查询逻辑，案件响应时间从8秒缩至1.5秒，修复23个bug，高优先级bug修复率100%；适配6个部门接口，解析成功率达98%，配合完成158个测试用例，通过率99.3%，培训62名操作人员，上线后问题反馈率低于5%。
开发中核心难点及解决方案如下：一是跨部门接口格式不统一，初期解析成功率仅60%，通过设计统一DTO模型、开发配置化接口适配层，搭配异常告警与人工补录机制，将成功率提升至98%。二是案件自动分类准确率低，关键词匹配无法应对模糊表述，引入Easy Rules引擎结合分词语义分析，配置多维度规则，新增人工校正学习机制，准确率达92%。三是海量数据查询卡顿，通过构建数据分层架构、建立复合索引及Redis缓存热门数据，解决卡顿问题。四是权限管控粒度不足，扩展为RBAC+数据权限模型，新增接口层校验拦截器，杜绝越权操作风险。
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止损移动精度：需判断盈利是否达到启动点，且每次移动必须超过最小步长，避免频繁修改订单
股票智能分析看板
1. 多源数据路由引擎（系统的“根基”）
该引擎采用**分级降级（Fallback）**机制，确保了金融数据的可用性和准确性。
Tier 1 & 2 (高频)：利用腾讯和新浪的 Web API 获取毫秒级实时价格。
Tier 3 & 4 (深度)：通过 AkShare 和 BaoStock 获取复杂的宏观、财务、K 线历史数据。
标准化处理：解决了 A/港/美股代码格式不一的痛点，将“自然语言输入”转化为“机器可读数据”。
2. AI 全景深度研判（系统的“大脑”）
这是平台最亮点的部分，它将传统的量化数据“喂”给 LLM 进行逻辑转换。
超级 Context 注入：AI 不再是盲目聊天，而是基于实时注入的财务报表、新闻和技术面指标进行“有理有据”的推理。
结构化输出控制：
深度：包含商业模式与财务体检。
速度：提供“一句话散户结论”，适配快节奏决策。
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交叉推演：不只是报股价，而是分析“大盘环境”对“个人持仓”的潜在影响，生成明天的操作剧本。
Server 酱集成：利用微信作为通知载体，符合国内用户的使用习惯。
再生平台项目
1、立项背景
再生资源行业传统模式存在信息不对称、交易链路繁琐、监管追溯难、资金流转慢等痛点，中小商户与企业间对接效率极低，行业数字化转型需求迫切。同时，国家大力推动循环经济发展，亟需一款集信息服务、业务协同、数据管控于一体的平台，打通再生资源从回收、加工到交易、融资的全链条。
2、核心目标
整合行业资源：汇聚再生资源供需方、物流服务商、金融机构等多方主体，构建行业资源生态；
实现业务闭环：覆盖从立项、合同签订到订单执行、对账、融资的全流程，提升交易效率；
强化监管与风控：通过数据采集与分析，实现交易全流程追溯，降低行业风控风险；
推动数字化升级：为行业提供标准化、智能化的信息服务与业务工具，助力再生资源行业规范化、高效化发展。
1）软件整体功能
平台以 “信息服务 + 业务协同 + 数据管控” 为核心，面向商户、企业、监管 / 管理端三类用户，提供全场景功能支撑。前端基于 Vue3+Vite+TypeScript 构建多端界面，后端以 Spring Boot 为核心拆解为启动、公共、核心、业务、数据抓取五大模块，支撑高可用、高扩展的系统架构。
2）核心功能模块
基础管理模块（核心模块）：覆盖用户 / 角色 / 菜单 / 部门管理、日志、文件、字典配置、定时任务等基础能力，保障平台权限与基础运营，是全系统的支撑底座。
再生资源业务模块（业务模块）：平台核心业务闭环，包含身份管理、合同、订单、发货、收货、对账、发票、应收、融资、风控等全链路功能，实现再生资源业务从发起至完结的全流程管控。
数据采集与对接模块（数据抓取模块）：对接外部 ERP 系统，通过 AI 识别、HTML 解析等技术采集行业外部数据，同步补充平台信息，提升数据完整性。
信息服务模块：提供再生资源行情查询、供需信息发布、行业资讯推送等功能，满足用户信息获取需求，构建行业信息生态。
3、业务流程和功能路径描述
交易协同路径：商户 / 企业发布供需信息→身份认证审核→签订电子合同→生成交易订单→发起发货 / 收货→确认收货→发起对账→开具发票→完成应收结算；
数据采集路径：外部 ERP 系统数据请求→AI 识别验证码→解析业务数据→定时同步至平台数据库→平台数据校验与展示；
风控与融资路径：交易数据汇总→平台风控规则校验→生成企业信用报告→金融机构基于数据提供融资服务→融资回款跟踪。
功能路径支撑
用户端路径：用户登录→权限校验→进入对应功能界面（商户端侧重业务操作，企业端侧重资源管理，管理端侧重监管与配置）→执行功能操作→数据实时同步至数据库；
系统端路径：前端请求→后端接口处理（调用对应模块服务）→数据读写（MySQL / 文件存储）→返回结果→前端展示；
外部对接路径：外部系统请求→数据抓取模块解析→数据校验→存入
AI股票预测分析系统（SaaS平台）
本项目为一套基于AI与数据分析的股票预测系统，主要用于盘前市场分析与盘后数据复盘，帮助用户提升信息处理效率与决策能力。
系统主要功能包括：
1）数据采集模块：对接行情数据接口，实现市场数据自动采集与清洗
2）AI分析模块：基于大模型对新闻、政策进行解析，提取市场热点与情绪变化
3）策略分析模块：结合题材、资金、情绪等多维度特征筛选候选股票并进行评分排序
4）数据可视化模块：通过图表展示市场情绪、热点板块及预测结果
5）用户系统：支持多用户访问及数据展示，实现基础SaaS能力
系统整体形成“数据采集 + AI分析 + 策略模型 + 可视化展示”的完整闭环，具备较强的实用价值与扩展能力。
伦敦证券交易所集团-基于AWS和机器学习的产品数据业务增强-ESG
立项背景&目标：
1.通过优化的架构和流程，打通云端和本地数据连接，提高LSEG内部不同金融产品的自动化
2.持续优化产品用户的工作效率，降低人力成本
3.通过ETL，NLP，ML等工具和技术，持续优化数据质量
业务流程：
1.通过Boomi订阅SNS获取产品的云端数据，通过规则提取数据，存放到AWS S3
2.通过其他组件如格式转化等，进一步提取数据，进行NLP，ML等数据优化，存放到AWS S3
3.业务端通过产品界面识别文档关键词句信息，再次利用Boomi进行标准化和数据质量审核
4.合格的业务数据存放到本地数据库
帮助文档
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