粮库过磅环节采用智能监控系统，通过多摄像头同步采集车辆照片，自动筛查不合格图像并识别异常情况（如同牌不同车）。系统实现车辆特征比对与实时预警，有效防范作弊行为，确保过磅数据准确，提升管理效率，保障粮食交易公平性。该方案将传统人工核验升级为智能识别，为粮库管理提供可靠技术支撑。

1.在智慧商超，系统识别“商品偷窃”后，不仅推送画面给保安，还同步触发货架区域的轻微震动提醒（不影响其他顾客），同时锁定嫌疑人支付账户的会员信息，形成“识别-干预-追溯”闭环，处理效率提升80%；2.在物流仓库，当AI发现“货物堆叠倾斜”，立即联动叉车调度系统，自动分配最近的叉车进行整理，同时将数据同步至库存管理系统更新货位状态，让仓储效率提升30%；构建的业务联动生态，让监控系统成为“效率中枢”

本智能合同审查分析系统致力于解决法律领域中复杂文档与信息处理的难题，采用最先进的深度学习与自然语言处理（NLP）技术，提供精准的实体识别与关系抽取功能。系统基于BERT、GPT等主流模型，实现自动识别和关联法律文档中的当事人、案件要素、时间线等复杂关系。借助高效的关系抽取算法，用户能够快速获取信息的关联脉络，从而提升文档处理和分析效率。客户反馈称，系统有效减少了手工比对时间，大幅降低了风险。系统采

处理后的数据，包括事件记录和预警信息，会被存储在数据库中。- 用户界面（UI）允许用户与系统交互，创建监控任务，查看监控结果和预警信息。- 视频数据被送入数据处理层，在这里，系统利用AI算法对视频内容进行分析和处理。- 视频数据通过网络传输。通过这种构架和原理，思通数科AI视频监控卫士能够为用户提供一个全面、实时且智能化的视频监控解决方案。- 前端服务将处理后的数据和预警信息展示给用户，使用户能够

系统特别针对医疗场景进行了定制优化，能够快速识别医生与患者的对话内容，将信息精准记录下来，从而大幅减少传统手动录入的时间和误差。思通数科通过其开源免费的语音识别平台有效解决了这些痛点，并且支持用户自定义设置，满足各类医疗场景需求，帮助医生高效管理医疗数据，提升患者满意度。思通数科的ASR系统支持多方对话识别功能，可以将患者陈述、医生问询等信息分别记录下来，自动生成结构化的医疗记录，便于事后跟踪病情

思通数科的AI能力引擎是一个集成了多种AI技术的开放式平台，它不仅提供了自然语言处理、情感分析、实体识别等接口服务，还支持本地化部署，以满足不同机构的个性化需求。思通数科开发的多模态AI能力引擎，以其强大的自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别等能力，为案件处理提供了一种全新的优化方案。随着技术的不断进步，我们可以预见，AI将在未来的执法工作中扮演越来越重要的角色。开源项目地址：AI多模态能力

地面清洁度分析：构建多材质自适应检测框架，针对地砖、大理石等不同地面类型训练专用污渍模型，可识别0.5cm²级油渍、粘胶残留，污染区域分割精度（IoU）达0.85。1. 前端感知层：部署800万像素广角摄像头，支持0.1Lux低照度环境监控，搭配UWB厘米级定位基站（±10cm精度），实现保洁人员与设备的全域追踪。- 在岗状态核验：通过人脸识别闸机与电子围栏技术，实现跨楼层考勤联动，误识率低于0.

处理后的数据，包括事件记录和预警信息，会被存储在数据库中。- 用户界面（UI）允许用户与系统交互，创建监控任务，查看监控结果和预警信息。- 视频数据被送入数据处理层，在这里，系统利用AI算法对视频内容进行分析和处理。- 视频数据通过网络传输。通过这种构架和原理，思通数科AI视频监控卫士能够为用户提供一个全面、实时且智能化的视频监控解决方案。- 前端服务将处理后的数据和预警信息展示给用户，使用户能够

这一系统不仅提高了事故防控的能力，还通过自动化监测和数据分析，大幅度降低了安全管理的成本和事故发生的风险。系统的智能化、自动化使燃气安全的监管更加全面和高效，有效减少了事故发生，保障了工作场所的生命安全。通过这些智能算法，系统能够自动识别安全隐患，如施工中的挖掘机误操作，及时发出预警，保障燃气管道安全。AI智能监控系统基于高质量的训练数据，结合多步骤的数据处理和增强技术，能够实现高精度的场景识别。

本文将探讨如何结合思通数科大模型和先进的传感器技术，实现对道路状况的实时监测，包括路面湿滑、积雪等，为驾驶员和交通管理部门提供及时的信息反馈。在某地区的冬季，通过部署基于思通数科大模型的路况监测系统，成功实现了对路面积雪和湿滑情况的实时监测。通过实时监测和分析道路状况，可以及时向驾驶员和交通管理部门提供关键信息，从而提高道路安全性和交通效率。路况监测技术是通过各种传感器和图像识别技术，实时收集和分