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（一）学生端：练习与考试 学员登录后可根据年级、教材版本进行日常练习和在线考试。平台内置英语题库，涵盖词汇、语法、阅读、听力、写作等全题型。系统根据学员练习记录和答题数据，智能匹配练习题，实现个性化学习路径。练习完成后系统自动批改并生成详细解析，帮助学员理解错题、巩固知识。 （二）积分激励体系 建立完善的积分奖励机制，学员完成练习或达成学习目标可获得积分，积分可累积并申请提现，将学习成果转化为实际激励，有效提升学员学习主动性与平台粘性，助力机构降低学员流失率、提升续费率。 （三）教师端：制卷与阅卷 教师通过教师端自主制卷，支持从题库中按题型、难度、知识点等多维度筛选题目快速生成试卷。考试结束后在线完成阅卷评分，系统自动统计成绩与班级整体分析。制卷与阅卷效率较传统方式大幅提升。 （四）AI个性化评估与智能匹配 平台内置AI评估引擎，通过深度分析学员练习数据精准识别薄弱知识点。基于评估结果自动匹配推荐针对性练习题，实现“千人千面”的精准练习。教师端同步呈现学情画像，辅助制定精准教学策略，有力支撑续费转化。

1. 立项背景和目标：信号与系统是通信工程、自动控制等专业的重要理论基础，但课程中的傅里叶变换、卷积积分等概念抽象难懂，时域波形与频域频谱的对应关系不易直观建立。本项目旨在利用MATLAB对矩形脉冲、正弦信号、指数衰减信号和三角波信号进行系统建模，通过图形化方式展示信号的时域变化规律与频域组成结构，从而辅助理解连续信号的核心分析理论，验证傅里叶变换与卷积积分的数学结论。 2. 核心功能模块：系统包含四大核心模块。一是典型信号发生器，支持生成四种标准连续信号（矩形脉冲、正弦波、指数衰减、三角波），并可调整幅值、脉宽、频率等参数；二是时域运算模块，可对信号执行平移、反褶、尺度变换、数值微分和累积积分等基本操作，观察波形形态变化；三是卷积积分分析模块，实现矩形脉冲自卷积的数值解，并与解析推导结果（三角形信号）进行对比验证；四是频谱分析模块，基于FFT算法计算信号的幅频特性与相频特性，展示频率成分分布。 3. 业务流程：用户首先选定信号类型（如矩形脉冲）并生成原始时域波形；随后对该信号施加平移、反褶或尺度变换等运算，观察波形在时间轴上的位置、方向与宽度变化；接着调用卷积模块，通过计算两个矩形脉冲在不同相对位移下的重叠长度，验证卷积结果的三角形特征；最后执行FFT变换，获取幅频与相频曲线，完成从“时域特征观察 → 时域运算处理 → 卷积响应分析 → 频域特征提取”的完整分析闭环。

1. 立项背景和目标：传统台灯功能单一，无法满足K12学龄儿童个性化、智能化学习需求，且家长辅导压力大、儿童用眼健康问题突出。本项目旨在设计一款集护眼照明、AI助学、健康管理于一体的智能台灯，从“照明工具”升级为“智能学习伴侣”，目标包括构建低成本高性能硬件系统、实现PID智能调光、集成离线语音与云端AI服务，并通过完整测试验证系统稳定性。 2. 软件功能、核心功能模块介绍：系统划分为五大核心模块——AI智能护眼照明（基于PID闭环控制动态调节色温与亮度）、环境感知与健康提醒（人体在位检测+用眼计时，45分钟多模态提醒）、离线语音交互（LD3320本地指令解析，响应≤0.8s）、远程互联与控制（MQTT连接微信云，支持APP调参、状态查看、OTA升级）、绘本识别与学习辅导（OV2640采集图像，云端OCR识别+语音合成播放）。 3. 业务流程、功能路径描述：以“APP远程调光”为例，用户APP发起调光指令→云端服务器转发并穿透NAT→设备WiFi接收并校验→PID算法计算PWM占空比执行调光→设备实时采集灯光与环境数据封装上报→APP定时拉取状态刷新界面，形成“指令下发-执行-反馈”闭环。绘本识别流程为：摄像头采集图像→预处理提取特征→上传云端AI引擎进行OCR识别与内容匹配→结果合成语音播放，实现低延迟指读。

海洋共享平台主要是中山大学研究院的项目，结合数据大屏，监控南海以及港珠澳大桥的实时数据，包括海洋气流，温度，湿度，风力等，像一些科学研究者展示海洋数据，跟国家地理，精典数据等企业一起开发

1、立项背景和目标 当前在线教育、直播互动及内容创作领域对个性化音频表达的需求日益增长。然而，传统变声工具普遍存在音质失真严重、操作门槛高、灵活性差等问题，无法满足高质量、低延迟的实时变声需求。RVC（Retrieval-based Voice Conversion）作为一个基于VITS框架的AI变声系统，旨在通过深度学习技术实现高质量的声音克隆与实时变声，让用户以极低的数据量（推荐10分钟低底噪语音）即可训练出个性化声纹模型，同时杜绝音色泄漏问题，即使在较差的显卡上也能快速训练推理，真正降低AI变声技术的使用门槛。 2、软件功能、核心功能模块的介绍 本产品核心功能包括三大模块：一是声音克隆训练模块，支持用户上传少量语音样本进行模型微调训练，通过top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏，并支持模型融合以改变音色；二是实时变声推理模块，实现端到端低延迟（最低可达90ms）的实时语音转换，支持直播场景下的动态音色切换；三是音频处理辅助模块，内置UVR5人声伴奏分离模型与RMVPE音高提取算法，可快速完成素材预处理。 3、业务流程、功能路径描述 用户首次使用时，通过运行go-web.bat启动WebUI训练推理界面，或运行go-realtime-gui.bat启动实时变声图形界面。在训练流程中，用户需准备10分钟以上的低底噪语音素材，通过UVR5功能分离人声与伴奏，在WebUI中配置模型参数并启动训练。训练完成后，生成的.pth模型文件和.index特征索引文件存放于weights目录，可被实时变声界面调用。在实时变声场景下，用户选择目标模型并连接麦克风输入，系统通过流式处理实现实时语音转换并输出至虚拟音频设备供直播软件使用。