MOMENT是一个开源时间序列基础模型的家族，旨在支持各种时间序列任务，具有模块化架构，便于定制和扩展。
无需训练即可进行时间序列预测，就像给时间序列数据拍个“快照”，就能预知未来趋势，节省大量时间和精力
本项目研究了无监督模型选择技术，以检测时间序列数据中的异常情况，提供了一种有效的方法来识别和处理时间序列中的异常点，适用于多种应用场景。
OpenOs是一个基于AI的数据和财务分析平台，集成了数据库、支付网关和机器学习模型，提供自然语言接口，用户可以通过自然语言创建报告、编写查询和进行预测。
Qdrant是一个高性能的向量数据库，专为支持下一代AI应用而设计，能够高效处理高维向量，适用于推荐系统、先进搜索和异常检测等场景。其云原生架构和基于Rust的性能确保了可靠性和可扩展性。
