以下项目保留技术方法与实验结果，不公开客户名称或机密数据。点击图片控件查看完整图组。
面向加工设备附近的手部安全问题，建立危险区域、手部轮廓与安全状态识别链路，用真实现场画面完成检测、分割、纠错和告警策略验证。
针对企业现场夜间、低照度和复杂背景中的早期火情识别，构建数据整理、目标检测、失败样本复核和部署验证流程。
围绕工程吊杆在自然激励条件下的响应分析，组织数据处理、模型训练、预测对比、敏感性分析与收敛检查，为结构状态研究提供可复核的计算资产。
不仅是桌面应用，账号、模型网关、知识库和管理服务也可以部署到客户环境。
本地模型与运行依赖齐备时可采用离线方案；如选择外部模型 API，则需要按企业网络策略配置出网范围。也支持客户自有云账号与专有网络。
以下是可按项目建设的方向，不是即买即用的行业成品。
明确要解决的问题、现有系统、数据授权和网络限制，决定先做验证还是进入开发。
确认测试集、业务指标、人工复核方式、接口和交付材料。
完成模型或应用开发，在客户目标环境中连接账号、数据与业务系统。
核对实际任务、性能和异常处理，交付文档、运行记录与维护方案；需要时继续迭代。
可以。先选一个明确任务和一组样本，交付原型与测试结果，再判断后续建设范围。也可以按项目进行系统开发、私有化交付或长期技术合作。
不必。可使用 Mint 独立账号，也可按项目接入企业身份、组织和权限体系。已有系统的接口能力需要先评估。
需要在内网具备本地模型及所需运行依赖。选择外部模型或第三方服务时，相应请求仍需要出网。我们会在部署方案中明确这部分范围。
业务目标、少量脱敏样本、现有系统与部署要求。数据保存、成果归属、交付范围和验收标准会在项目启动前确认。
