业务和功能介绍
1、本系统是一套面向语音转文字场景的 ASR 应用，旨在为用户提供便捷、高效的音频转写与实时语音识别能力。系统界面简洁直观，主要包含“文件转写”和“实时语音转写”两大功能模块，覆盖离线音频处理与在线实时识别两类典型需求。
2、在文件转写方面，系统支持选择本地音频文件进行转写，兼容 WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、WEBM 等多种主流音频格式，用户点击“选择文件”后即可上传待处理音频，再点击“开始转写”按钮，系统便会自动完成识别并将结果展示在“转写结果”区域。例如上传 sample.wav 后，可得到“我想问我在滨海新区有房”这样的文本输出，整个过程操作简单、反馈直观。
3、在实时语音转写方面，系统支持调用麦克风进行在线识别。用户点击“开始录音”按钮后，系统即可实时采集语音并持续转换为文字，界面下方会同步显示转写内容，适用于会议记录、语音输入、现场访谈等需要即时转写的场景。未开始录音时，区域会提示“点击‘开始录音’以开始实时转写…”，引导清晰。
2、在文件转写方面，系统支持选择本地音频文件进行转写，兼容 WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、WEBM 等多种主流音频格式，用户点击“选择文件”后即可上传待处理音频，再点击“开始转写”按钮，系统便会自动完成识别并将结果展示在“转写结果”区域。例如上传 sample.wav 后，可得到“我想问我在滨海新区有房”这样的文本输出，整个过程操作简单、反馈直观。
3、在实时语音转写方面，系统支持调用麦克风进行在线识别。用户点击“开始录音”按钮后，系统即可实时采集语音并持续转换为文字，界面下方会同步显示转写内容，适用于会议记录、语音输入、现场访谈等需要即时转写的场景。未开始录音时，区域会提示“点击‘开始录音’以开始实时转写…”，引导清晰。
项目实现
系统采用前后端分离架构，后端基于 Golang 语言开发，使用 Gin 框架构建 HTTP 服务与接口路由。Gin 提供轻量高效的路由、中间件与参数绑定能力，便于快速实现文件上传、录音流接收与结果返回等接口。前端提供文件上传、录音控制与结果展示界面，后端负责音频接收、格式解析、语音识别与文本返回。
文件转写模块通过 Gin 路由接收上传的音频文件，服务端对 WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、WEBM 等格式进行解码与重采样，统一为识别模型所需的音频格式，再调用 ASR 引擎完成转写，最终将识别文本以 JSON 形式返回前端展示。为提升兼容性，服务端需处理不同采样率、声道数与编码格式的音频，必要时借助 FFmpeg 进行转码与切分，保证长音频也能稳定识别。
实时语音转写模块基于 WebSocket 或流式接口实现，在 Gin 中注册 WebSocket 路由。前端通过浏览器 MediaRecorder 或 AudioContext 采集麦克风音频，按固定时间片切分并持续发送至后端；后端接收音频流后，调用流式 ASR 引擎进行增量识别，并将中间结果与最终结果实时推回前端，实现“边说边转”。为降低延迟，通常采用分段识别与结果拼接策略，并结合静音检测（VAD）判断语音起止，减少无效计算。
在模型层面，选用开源ASR引擎，支持中文及多语种识别，并结合热词、语言模型优化专业术语与业务词汇的准确率。系统还需考虑并发处理、音频缓存、任务队列与错误重试，保证多用户同时使用时的稳定性。通过文件转写与实时转写双通道设计，系统能够覆盖离线与在线两类场景，为后续与大模型、知识库结合提供高质量文本输入。
文件转写模块通过 Gin 路由接收上传的音频文件，服务端对 WAV、MP3、M4A、FLAC、OGG、WEBM 等格式进行解码与重采样，统一为识别模型所需的音频格式，再调用 ASR 引擎完成转写，最终将识别文本以 JSON 形式返回前端展示。为提升兼容性，服务端需处理不同采样率、声道数与编码格式的音频，必要时借助 FFmpeg 进行转码与切分，保证长音频也能稳定识别。
实时语音转写模块基于 WebSocket 或流式接口实现，在 Gin 中注册 WebSocket 路由。前端通过浏览器 MediaRecorder 或 AudioContext 采集麦克风音频，按固定时间片切分并持续发送至后端；后端接收音频流后，调用流式 ASR 引擎进行增量识别，并将中间结果与最终结果实时推回前端，实现“边说边转”。为降低延迟，通常采用分段识别与结果拼接策略，并结合静音检测（VAD）判断语音起止，减少无效计算。
在模型层面，选用开源ASR引擎，支持中文及多语种识别，并结合热词、语言模型优化专业术语与业务词汇的准确率。系统还需考虑并发处理、音频缓存、任务队列与错误重试，保证多用户同时使用时的稳定性。通过文件转写与实时转写双通道设计，系统能够覆盖离线与在线两类场景，为后续与大模型、知识库结合提供高质量文本输入。
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1. 学校教务处/学工处：统一制定综合素质评价指标、发布测评任务、审核学生申报材料，汇总全院测评数据，导出报表用于评奖评优、推优入党、毕业鉴定。
2. 辅导员/班主任：查看班级学生申报记录，审核学生提交的活动证明、奖惩材料，给学生打分评语，快速统计班级测评结果。
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推优评价系统
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软件功能
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业务流程：
学生登录——上传材料——系统自动计算得分
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功能路径描述：
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团支书：登录 ——录入成绩 ——选择班级 ——填写思政课成绩/群众评议/缺勤 ——24 小时内可修改
登录 ——首页（查看排名）——选择班级 ——查看排名 ——导出 CSV
登录 —— 管理首页 ——用户管理 / 班级填报管理 / 数据中台同步 / 孤儿文件清理 / 审计日志
智衍·岗位能力图谱平台
一、立项背景与目标
从"人口红利"转向"人才红利"的关键期，数字经济增速远超人才培养周期，劳动力市场出现严重结构性矛盾：企业端新兴岗位招不到合适的人，求职者端职业路径模糊、技能需求动态性强，技术端传统关键词匹配无法回答"技术A爆发会导致岗位B产生哪些新技能需求"。
核心痛点集中在三个难题：新兴岗位发现与定义、数据质量与幻觉防控、精准匹配与差距分析。
项目目标是构建一套数据驱动的智能决策系统，以岗位和能力为核心实体、以知识图谱为知识载体、以大模型为推理引擎，实现"新岗位发现、能力图谱动态更新、全景可视化、人岗匹配诊断、改进建议与学习路径"的全链路闭环。
服务对象覆盖三类：求职者获得匹配度诊断与个性化提升路径，企业HR实现岗位能力可视化与JD结构化管理，平台运营方完成多源数据治理与图谱演化追踪。
二、软件功能与核心模块
系统采用双角色权限模型，普通用户与管理员登录后导航菜单动态渲染，共九大模块。
普通用户与管理员共同开放六个模块。首页门户是品牌落地页，展示平台价值、六大核心能力、技术架构与数据处理五步链路。工作台是数据总览入口，聚合核心指标卡、岗位-能力图谱、能力雷达、演化时间轴、技能热度趋势、新兴技能前十、热门技能排行、岗位对比。知识图谱以岗位、技能、知识三类节点与带权关系边构成领域图谱，支持多维筛选、四种布局切换、节点详情查看。演化分析回答哪些技能在兴起、哪些在衰退、岗位能力如何随时间迁移，含趋势曲线、演化历史、兴衰前十、事件时间线、迁移桑基图。对比分析支持两岗位横向量化对比，含信息卡、五维雷达、技能差异表、薪资对比、转型路径。岗位匹配完成上传简历、AI提取技能、匹配度打分、能力雷达对比、技能差距分析、学习路径推荐的完整闭环。仅管理员可见三个模块。数据管理覆盖文档管理、网站管理、岗位采集、城市管理、城市代码映射、数据质量评估、操作日志七个页签。实体消歧将原始实体名归一化为标准名称加别名，覆盖岗位、技能、公司三类。系统设置配置AI模型、图数据库、通知与系统信息。
三、业务流程
端到端主流程为：多源数据采集、信息抽取、实体消歧、图谱构建、动态演化分析、人岗智能匹配。
文档入库流程为：上传文档、服务端解析、质量评估、确认入库、进入图谱数据源。招聘采集流程为：配置网站、选择省市与岗位、发起采集生成批次、爬虫抓取JD、质量评估、沉淀为图谱输入。人岗匹配流程为：上传简历选岗位、解析提取技能、多维度打分、输出匹配度与学习路径。
四、功能路径描述
普通用户路径为：登录后浏览知识图谱，筛选布局并点击节点看详情；分析技能演化，切换粒度查看兴衰前十与桑基图；对比两岗位，选A与B查看雷达与差异表；进行人岗匹配，上传简历选岗位查看匹配度与学习建议。
管理员路径为：进入数据管理，上传入库文档并质量评估；岗位采集选网站省市查看批次详情；实体消歧维护标准名称与别名；操作日志审计。
在线选课系统
面向学生与教务管理场景的在线选课系统，解决传统线下选课效率低、课程信息不透明、人工排课易出错的问题。核心功能包括：课程浏览与检索、在线选退课、选课规则校验、个人课表可视化、课程推荐。业务流程为：学生在选课开放周期内查看课程余量，提交选课申请，系统自动校验学分上限、先修课程与时间冲突，通过后写入个人课表并实时扣减课程容量；退课后容量自动回补，支持多轮补选
“华研慧学”小程序
一、立项背景和目标
本项目属 K12 教育科技 / AI 智慧教育 / 家校共育赛道。在"教育数字化""AI 赋能教育"趋势下，教育平台由"卖课"转向"数据驱动的个性化学习服务"。"华研慧学"即在此背景下构建的 AI 学习平台，本项目是其面向学生家长的微信小程序端。
立项旨在解决家长对孩子学习「**看不见、看不懂、跟不上**」的痛点：学情不透明、报告黑盒化、错题难沉淀、缺乏规划闭环、触达门槛高。目标是让家长实时、清晰、可执行地掌握孩子学习情况，打通"学生学→平台诊断→家长监督"的家校协同闭环，提升平台用户粘性与付费转化。
服务对象：K12 学生家长，覆盖小学/初中/高中全学段（一至高三 12 个年级）及语文、数学、英语、物理、化学等全学科。
二、软件功能与核心模块
共 7 大核心模块，采用主包 + 分包架构：
1. 首页（学习情况）：以「周对比/周环比」呈现数据采集、规划练习、新增错题、学习视频四项指标，并提供四大分析入口。
2. 学生管理：学生列表、扫码添加、绑定/解绑/切换学生。
3. 诊断报告：列表 + 详情，含个人情况、能力总评、答题情况、掌握状态、提升建议五维度。
4. 学习报告：列表 + 详情，含学习总评、学情诊断、发展追踪三维度。
5. 学习规划：列表 + 新旧两版详情，结合错题/试卷生成个性化规划。
6. 错题集：按来源/题型/难度/时间多维筛选，解析页支持数学公式（TeX/MathML）渲染。
7. 个人信息：家长信息查看修改、头像上传。
三、业务流程与功能路径
主流程：学生完成学校作业/试卷、平台练习 → 平台 AI 诊断与知识图谱分析（待下载→待提交→待批改→已批改）→ 家长微信登录、扫码绑定学生 → 查看学情数据与报告 → 依提升建议规划练习 → 形成"诊断→规划→练习→批改→再诊断"闭环。
典型路径：首页 → 选择学生 → 点选模块入口 → 报告/规划/错题集列表 → 详情页（筛选、公式解析）→ 返回总览。
登录路径：微信 `uni.login` 获取 code → 请求 `/parent-login/quick/register` → 缓存 token；接口返回 9/11/12 时自动重登。
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