[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-JulietMirambo--Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform":3,"tool-JulietMirambo--Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":81,"languages":82,"stars":87,"forks":88,"last_commit_at":89,"license":90,"difficulty_score":23,"env_os":91,"env_gpu":92,"env_ram":93,"env_deps":94,"category_tags":101,"github_topics":102,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":114},2254,"JulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform","Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform","   Production-Grade ML System for Automated Unit of Measure Error Detection | 88-92% Accuracy | 94% Autonomy | KNIME Workflow","Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform 是一款基于 KNIME 构建的生产级机器学习系统，专为自动化检测和纠正计量单位（UOM）错误而设计。在制造与采购领域，因单位混淆（如将公斤误作磅）或小数点错位引发的订单灾难、库存混乱及巨额财务损失屡见不鲜。传统人工审核效率低且准确率仅为 70%，而本平台通过融合机器学习与物理规则验证，将检测准确率提升至 88%-92%，自动化程度高达 94%，处理速度更达每分钟 3300 条记录，有效阻断数据错误带来的连锁风险。\n\n该平台适合数据工程师、供应链分析师及企业运维团队使用，无需复杂编码即可部署。其核心亮点在于集成了 XGBoost 分类引擎与符合 NIST 标准的物理转换规则，并引入强化学习代理不断优化决策。此外，系统内置交互式可视化仪表盘，能实时展示错误识别、置信度评分及自动修正过程，让数据质量治理变得透明可控。无论是处理 CSV 还是 Excel 数据，它都能将繁琐的人工核对转化为高效可靠的自动化流程，是提升供应链数据准确性的得力助手。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# Units of Measure Harmonization Intelligence Platform\n\n### Production-Grade ML System for Automated UOM Error Detection\n\n[![License: MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT)\n[![GitHub release](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Frelease\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Freleases)\n[![GitHub stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.svg?style=social&label=Star)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fstargazers)\n[![GitHub forks](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.svg?style=social&label=Fork)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fnetwork)\n[![KNIME](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FKNIME-4.5%2B-orange.svg)](https:\u002F\u002Fwww.knime.com\u002F)\n[![PRs Welcome](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg)](CONTRIBUTING.md)\n\n**88-92% Accuracy** | **94% Autonomy** | **3,300 Records\u002Fmin** | **95%+ Success Rate**\n\n[Quick Start](#quick-start) | [Demo](#see-it-in-action) | [Features](#key-features) | [Docs](#documentation) | [Contribute](#contributing)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## The Million-Dollar Problem\n\n**Manufacturing and procurement organizations lose millions annually** due to Unit of Measure (UOM) errors.\n\nA single misplaced decimal or wrong unit causes:\n- Order fulfillment disasters (50kg vs 50lbs)\n- Inventory chaos (overstocking\u002Funderstocking)\n- Supply chain disruptions (wrong quantities shipped)\n- Financial losses (incorrect billing, waste)\n- Compliance issues (regulatory violations)\n\n**Traditional manual review**: 70% accuracy, 500 records\u002Fhour, 40% autonomy  \n**This platform**: 88-92% accuracy, 3,300 records\u002Fmin, 94% autonomy\n\n**This platform stops the bleeding.**\n\n---\n\n## The Solution\n\nAn intelligent **KNIME-powered ML system** that automatically detects and corrects UOM errors with enterprise-grade accuracy.\n\nBuilt on proven machine learning and physics-based validation, this platform transforms error-prone manual processes into automated, reliable data quality assurance.\n\n---\n\n## See It In Action\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![Visual Dashboard Demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJulietMirambo_Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform_readme_851fda907c45.gif)\n\n*Real-time visual dashboard showing UOM error detection, classification, and correction in action*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### Dashboard Features\n\nThe **interactive visual dashboard** provides:\n- Real-time error detection - See UOM issues as they're identified\n- Confidence scoring - ML probability (0-100%)\n- Auto-correction tracking - Watch the system fix errors\n- Root cause analytics - Understand WHY errors occur\n- Intuitive visualizations - Color-coded, charts, statistics\n- Performance metrics - Speed, accuracy, autonomy\n\n**Built into the KNIME workflow** - zero additional setup needed!\n\n**[Full Dashboard Guide](docs\u002Fdashboard-guide.md)**\n\n---\n\n### System Architecture\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![KNIME Workflow Architecture](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJulietMirambo_Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform_readme_670d7cf0a19e.png)\n\n*Complete KNIME workflow showing data pipeline, ML engine, and automation components*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### Key Components\n\n- **Data Ingestion** - CSV\u002FExcel with validation\n- **ML Classification Engine** - 60+ features, XGBoost\n- **Physics Validation** - NIST-compliant conversion rules\n- **Reinforcement Learning** - Q-learning autonomy agent\n- **Interactive Dashboard** - Real-time visualization\n\n**[Detailed Architecture](docs\u002FARCHITECTURE.md)**\n\n---\n\n## Quick Start\n\n**Get running in under 5 minutes:**\n\n```bash\n# 1. Clone repository\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.git\ncd Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\n\n# 2. Import into KNIME Analytics Platform (4.5+)\n# File -> Import KNIME Workflow -> Select 'workflow' folder\n\n# 3. Execute with sample data\n# Right-click workflow -> Execute -> Select data-sample\u002Fsample_10k.csv\n# Results in 2-3 minutes!\n```\n\n**[Detailed Installation Guide](docs\u002FINSTALLATION.md)**\n\n---\n\n## Key Features\n\n### Performance Metrics\n\n| Metric | Value | vs Manual | Improvement |\n|--------|-------|-----------|-------------|\n| **Accuracy** | 88-92% | ~70% | **+26%** |\n| **Autonomy** | 94% | ~40% | **+135%** |\n| **Speed** | 3,300\u002Fmin | ~500\u002Fmin | **+560%** |\n| **Success Rate** | 95%+ | ~80% | **+19%** |\n\n### Technology Stack\n\n- **ML Engine**: 60+ engineered features, XGBoost classifier, 5-fold cross-validation\n- **Processing**: 3,300 records per minute throughput\n- **Validation**: NIST-compliant physics-based conversion engine\n- **Autonomy**: Q-learning reinforcement learning agent (94% automation)\n- **Dashboard**: Interactive JavaScript visualization with real-time updates\n- **Platform**: KNIME Analytics 4.5+\n\n### What Makes This Special\n\n- **Visual Intelligence**: Watch errors being caught and corrected in real-time\n- **Enterprise-Ready**: Handles millions of records with consistent performance\n- **Self-Learning**: ML model improves accuracy over time with feedback\n- **Zero Configuration**: Works out of the box with sensible defaults\n- **Production-Tested**: Battle-hardened on real manufacturing data\n- **Open Source**: Free for commercial use under MIT license\n\n---\n\n## Usage\n\n### Basic Workflow\n\n1. **Import your data** (CSV\u002FExcel with UOM column)\n2. **Execute the workflow** (one-click execution)\n3. **View results** in the interactive dashboard\n4. **Export corrections** to apply to your system\n\n### Example Results\n\n```\nInput:  \"50 KG\" (should be \"50 EA\")\nOutput: Detected | Corrected | Confidence: 94%\n\nProcessing: 10,000 records\nTime: 3 minutes\nErrors Found: 847 (8.47%)\nAuto-Corrected: 796 (94%)\nManual Review: 51 (6%)\n```\n\n### Supported Formats\n\n- CSV files (UTF-8, any delimiter)\n- Excel files (.xlsx, .xls)\n- Tab-separated values\n- Pipe-delimited files\n\n### Error Types Detected\n\n- **Decimal Errors** - 50.0 vs 50 EA\n- **Unit Mismatches** - KG vs EA, LBS vs KG\n- **Conversion Issues** - Imperial\u002FMetric confusion\n- **Format Problems** - Spacing, capitalization\n- **Missing Units** - Blank or null UOM fields\n\n**[More Examples & Use Cases](examples\u002F)**\n\n---\n\n## Documentation\n\n### Getting Started\n- [Installation Guide](docs\u002FINSTALLATION.md) - Setup in 5 minutes\n- [Quick Start Tutorial](docs\u002FQUICK_START.md) - Your first workflow\n- [Dashboard Guide](docs\u002Fdashboard-guide.md) - Using the visual interface\n\n### In-Depth Guides\n- [User Manual](docs\u002FUSER_GUIDE.md) - Complete feature guide\n- [Architecture](docs\u002FARCHITECTURE.md) - System design deep-dive\n- [ML Model Details](docs\u002FML_MODEL.md) - How the AI works\n- [Customization](docs\u002FCUSTOMIZATION.md) - Adapt to your needs\n\n### Support\n- [FAQ](docs\u002FFAQ.md) - Frequently asked questions\n- [Troubleshooting](docs\u002FTROUBLESHOOTING.md) - Fix common issues\n- [Roadmap](docs\u002FROADMAP.md) - Future plans\n- [Changelog](CHANGELOG.md) - Version history\n\n---\n\n## Use Cases\n\nThis platform solves UOM problems across industries:\n\n### Manufacturing\n- **Production Planning** - Prevent material ordering errors\n- **Inventory Management** - Clean SKU master data\n- **Bill of Materials** - Standardize component units\n\n### Supply Chain\n- **Order Fulfillment** - Fix quantity discrepancies\n- **Demand Forecasting** - Ensure data consistency\n- **Multi-vendor Integration** - Harmonize supplier data\n\n### Procurement\n- **Purchase Orders** - Validate unit specifications\n- **Contract Management** - Standardize terms\n- **Spend Analysis** - Accurate cost calculations\n\n### Data Quality\n- **Data Migration** - Clean legacy systems\n- **Healthcare** - Standardize medical units\n- **Research** - Ensure measurement accuracy\n\n**ROI**: Organizations report:\n- 60-80% reduction in UOM errors\n- 50%+ time savings on data quality tasks\n- 90%+ reduction in order fulfillment issues\n- Significant cost savings (millions in prevented losses)\n\n---\n\n## Contributing\n\nWe love contributions! This project thrives on community input.\n\n### Ways to Contribute\n\n- [Report Bugs](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fissues\u002Fnew?template=bug_report.md)\n- [Request Features](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fissues\u002Fnew?template=feature_request.md)\n- Submit Pull Requests\n- Improve Documentation\n- Star the Repository\n- Share Your Success Story\n- Join [Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fdiscussions)\n\n**[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)**\n\n---\n\n## License\n\nMIT License - **Free for commercial use!**\n\nThis means you can:\n- Use commercially without restrictions\n- Modify and distribute freely\n- Use privately in your organization\n- Sublicense as needed\n\n**[Full License Text](LICENSE)**\n\n---\n\n## Recognition & Citation\n\nIf you use this in your research or product:\n\n### Academic Citation\n\n```bibtex\n@software{mirambo2025uom,\n  author = {Mirambo, Juliet Bosibori},\n  title = {Units of Measure Harmonization Intelligence Platform},\n  year = {2025},\n  publisher = {GitHub},\n  url = {https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform}\n}\n```\n\n**[Download Citation File](CITATION.cff)**\n\n---\n\n## Support This Project\n\n**If this project saved you time or money:**\n\n### Free Ways to Support\n- Star this repository\n- Fork and customize it\n- Share with colleagues and on social media\n- Engage in discussions and issues\n- Improve documentation\n- Report bugs\n\n\n---\n\n## Contact & Support\n\n### Get Help\n- [GitHub Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fdiscussions) - Community Q&A\n- [Issue Tracker](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fissues) - Bug reports & features\n- Email: juliet.mirambo@example.com\n- LinkedIn: [linkedin.com\u002Fin\u002Fjulietmirambo](https:\u002F\u002Flinkedin.com\u002Fin\u002Fjulietmirambo)\n\n### Stay Updated\n- **Watch** this repo for updates\n- **Star** to bookmark\n- [Subscribe to releases](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Freleases)\n\n---\n\n## Project Stats\n\n![GitHub stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FJulietMirambo\u002F=social)\n![GitHub forks](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002FJulietMirambo\u002F=social)\n![GitHub watchers](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fwatchers\u002FJulietMirambo\u002F=social)\n![GitHub issues](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform)\n![GitHub pull requests](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-pr\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform)\n![GitHub last commit](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform)\n\n---\n\n## Roadmap\n\n### Current Version (v1.0)\n- ML-powered error detection\n- Interactive dashboard\n- KNIME workflow automation\n- Sample datasets\n\n### Upcoming Features\n- API endpoint for integration\n- Multi-language support\n- Mobile dashboard\n- Advanced RL algorithms\n- Cloud deployment options\n\n**[View Full Roadmap](docs\u002FROADMAP.md)**\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**Made with love by [Juliet Bosibori Mirambo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo)**\n\n[![GitHub followers](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Ffollowers\u002F=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo)\n\n**[Back to Top](#units-of-measure-harmonization-intelligence-platform)**\n\n---\n\n*Star this repo to stay updated!* | *Fork to customize for your needs!* | *Share with your network!*\n\n**Repository Topics:** machine-learning | data-quality | knime | automation | manufacturing | supply-chain | data-cleaning | unit-conversion | artificial-intelligence | production-ready\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 计量单位标准化智能平台\n\n### 用于自动检测计量单位错误的生产级机器学习系统\n\n[![许可证：MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FMIT)\n[![GitHub 发布](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Frelease\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Freleases)\n[![GitHub 星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.svg?style=social&label=Star)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fstargazers)\n[![GitHub 分支](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.svg?style=social&label=Fork)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fnetwork)\n[![KNIME](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FKNIME-4.5%2B-orange.svg)](https:\u002F\u002Fwww.knime.com\u002F)\n[![欢迎提交 PR](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg)](CONTRIBUTING.md)\n\n**88-92% 准确率** | **94% 自动化率** | **3,300 条记录\u002F分钟** | **95%+ 成功率**\n\n[快速入门](#quick-start) | [演示](#see-it-in-action) | [功能](#key-features) | [文档](#documentation) | [贡献](#contributing)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 百万美元级别的难题\n\n**制造和采购组织每年因计量单位（UOM）错误损失数百万美元。**\n\n一个小小的十进制点位置错误或单位使用不当就会导致：\n- 订单履行灾难（50千克 vs 50磅）\n- 库存混乱（库存过剩或不足）\n- 供应链中断（发货数量错误）\n- 财务损失（计费错误、浪费）\n- 合规问题（违反法规）\n\n**传统人工审核**：70%准确率，500条记录\u002F小时，40%自动化率  \n**本平台**：88-92%准确率，3,300条记录\u002F分钟，94%自动化率\n\n**本平台能够有效解决这一问题。**\n\n---\n\n## 解决方案\n\n基于 KNIME 的智能机器学习系统，可自动检测并纠正计量单位错误，达到企业级精度。\n\n该平台依托成熟的机器学习技术和物理验证方法，将容易出错的手工流程转变为自动化、可靠的数据质量保证流程。\n\n---\n\n## 实际应用展示\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![可视化仪表盘演示](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJulietMirambo_Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform_readme_851fda907c45.gif)\n\n*实时可视化仪表盘展示了计量单位错误的检测、分类和纠正过程*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 仪表盘功能\n\n**交互式可视化仪表盘**提供：\n- 实时错误检测 - 随时查看识别出的计量单位问题\n- 置信度评分 - 机器学习概率（0-100%）\n- 自动纠正跟踪 - 观察系统如何修复错误\n- 根因分析 - 了解错误发生的原因\n- 直观的可视化图表 - 彩色编码、统计图表\n- 性能指标 - 处理速度、准确率、自动化程度\n\n**内置于 KNIME 工作流中**，无需额外设置！\n\n**[完整仪表盘指南](docs\u002Fdashboard-guide.md)**\n\n---\n\n### 系统架构\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n![KNIME 工作流架构](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJulietMirambo_Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform_readme_670d7cf0a19e.png)\n\n*完整的 KNIME 工作流展示了数据管道、机器学习引擎和自动化组件*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 关键组件\n\n- **数据导入** - 带有验证功能的 CSV\u002FExcel 文件\n- **机器学习分类引擎** - 60 多个特征，XGBoost 模型\n- **物理验证** - 符合 NIST 标准的换算规则\n- **强化学习** - Q 学习自动化代理\n- **交互式仪表盘** - 实时可视化\n\n**[详细架构说明](docs\u002FARCHITECTURE.md)**\n\n---\n\n## 快速入门\n\n**5 分钟内即可运行：**\n\n```bash\n# 1. 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.git\ncd Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\n\n# 2. 导入到 KNIME Analytics Platform (4.5+) 中\n# 文件 -> 导入 KNIME 工作流 -> 选择 'workflow' 文件夹\n\n# 3. 使用示例数据执行\n# 右键点击工作流 -> 执行 -> 选择 data-sample\u002Fsample_10k.csv\n# 结果将在 2-3 分钟内显示！\n```\n\n**[详细安装指南](docs\u002FINSTALLATION.md)**\n\n---\n\n## 核心功能\n\n### 性能指标\n\n| 指标         | 数值   | 对比人工审核 | 改进幅度 |\n|--------------|--------|-------------|----------|\n| **准确率**   | 88-92% | ~70%        | **+26%** |\n| **自动化率** | 94%    | ~40%        | **+135%** |\n| **速度**     | 3,300\u002F分钟 | ~500\u002F分钟  | **+560%** |\n| **成功率**   | 95%+   | ~80%        | **+19%** |\n\n### 技术栈\n\n- **机器学习引擎**：60 多个工程化特征，XGBoost 分类器，5 折交叉验证\n- **处理能力**：每分钟处理 3,300 条记录\n- **验证机制**：符合 NIST 标准的物理换算引擎\n- **自动化**：Q 学习强化学习代理（94% 自动化）\n- **仪表盘**：交互式 JavaScript 可视化，实时更新\n- **平台**：KNIME Analytics 4.5+\n\n### 与众不同之处\n\n- **视觉智能**：实时观看错误被捕捉和纠正的过程\n- **企业就绪**：可稳定处理数百万条记录\n- **自学习能力**：通过反馈不断优化模型准确率\n- **零配置**：开箱即用，配备合理默认设置\n- **实战验证**：经过真实制造业数据的严格测试\n- **开源**：在 MIT 许可证下免费供商业使用\n\n---\n\n## 使用方法\n\n### 基本流程\n\n1. **导入您的数据**（包含计量单位列的 CSV\u002FExcel 文件）\n2. **执行工作流**（一键运行）\n3. **查看结果** 在交互式仪表盘中\n4. **导出修正结果** 应用于您的系统\n\n### 示例结果\n\n```\n输入:  \"50 KG\"（应为 \"50 EA\"）\n输出: 检测到 | 已纠正 | 置信度: 94%\n\n处理: 10,000 条记录\n时间: 3 分钟\n发现错误: 847 个（8.47%）\n自动纠正: 796 个（94%）\n手动复核: 51 个（6%）\n```\n\n### 支持的格式\n\n- CSV 文件（UTF-8，任意分隔符）\n- Excel 文件（.xlsx、.xls）\n- 制表符分隔文件\n- 管道分隔文件\n\n### 检测到的错误类型\n\n- **小数点错误** - 50.0 vs 50 EA\n- **单位不匹配** - KG vs EA，LBS vs KG\n- **换算问题** - 英制\u002F公制混淆\n- **格式问题** - 空格、大小写\n- **缺少单位** - 计量单位字段为空或 null\n\n**[更多示例与使用场景](examples\u002F)**\n\n---\n\n## 文档\n\n### 入门指南\n- [安装指南](docs\u002FINSTALLATION.md) - 5 分钟内完成设置\n- [快速入门教程](docs\u002FQUICK_START.md) - 您的第一个工作流\n- [仪表盘指南](docs\u002Fdashboard-guide.md) - 使用可视化界面\n\n### 深度指南\n- [用户手册](docs\u002FUSER_GUIDE.md) - 完整功能指南\n- [架构说明](docs\u002FARCHITECTURE.md) - 系统设计深度解析\n- [机器学习模型详解](docs\u002FML_MODEL.md) - AI 如何运作\n- [自定义指南](docs\u002FCUSTOMIZATION.md) - 根据您的需求进行调整\n\n### 支持\n- [常见问题](docs\u002FFAQ.md) - 常见问题解答\n- [故障排除](docs\u002FTROUBLESHOOTING.md) - 解决常见问题\n- [路线图](docs\u002FROADMAP.md) - 未来计划\n- [变更日志](CHANGELOG.md) - 版本历史\n\n---\n\n## 使用场景\n\n该平台可解决各行业的单位问题：\n\n### 制造业\n- **生产计划** - 防止物料订购错误\n- **库存管理** - 清理SKU主数据\n- **物料清单** - 标准化组件单位\n\n### 供应链\n- **订单履行** - 修复数量差异\n- **需求预测** - 确保数据一致性\n- **多供应商集成** - 统一供应商数据\n\n### 采购\n- **采购订单** - 验证单位规格\n- **合同管理** - 标准化条款\n- **支出分析** - 准确的成本计算\n\n### 数据质量\n- **数据迁移** - 清理遗留系统\n- **医疗健康** - 标准化医疗单位\n- **研究** - 确保测量准确性\n\n**投资回报率**：组织反馈显示：\n- UOM错误减少60%-80%\n- 数据质量任务时间节省50%以上\n- 订单履行问题减少90%以上\n- 显著降低成本（避免损失达数百万）\n\n---\n\n## 贡献\n我们非常欢迎贡献！本项目依靠社区的参与而蓬勃发展。\n\n### 贡献方式\n- [报告Bug](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fissues\u002Fnew?template=bug_report.md)\n- [请求功能](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fissues\u002Fnew?template=feature_request.md)\n- 提交Pull Request\n- 改进文档\n- 为仓库加星\n- 分享您的成功案例\n- 参与[讨论](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fdiscussions)\n\n**[贡献指南](CONTRIBUTING.md)**\n\n---\n\n## 许可证\nMIT许可证 - **可免费用于商业用途！**\n\n这意味着您可以：\n- 无限制地进行商业使用\n- 自由修改和分发\n- 在贵组织内私下使用\n- 根据需要进行再许可\n\n**[完整许可证文本](LICENSE)**\n\n---\n\n## 致谢与引用\n如果您在研究或产品中使用了本项目：\n\n### 学术引用\n```bibtex\n@software{mirambo2025uom,\n  author = {Mirambo, Juliet Bosibori},\n  title = {单位统一智能平台},\n  year = {2025},\n  publisher = {GitHub},\n  url = {https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform}\n}\n```\n\n**[下载引用文件](CITATION.cff)**\n\n---\n\n## 支持本项目\n**如果本项目为您节省了时间和金钱：**\n\n### 免费支持方式\n- 为本仓库加星\n- 分叉并定制\n- 与同事分享并在社交媒体上推广\n- 参与讨论和问题反馈\n- 改进文档\n- 报告Bug\n\n---\n\n## 联系与支持\n### 获取帮助\n- [GitHub讨论区](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fdiscussions) - 社区问答\n- [问题追踪器](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fissues) - Bug报告及功能请求\n- 邮箱：juliet.mirambo@example.com\n- LinkedIn：[linkedin.com\u002Fin\u002Fjulietmirambo](https:\u002F\u002Flinkedin.com\u002Fin\u002Fjulietmirambo)\n\n### 保持更新\n- **关注**本仓库以获取最新动态\n- **加星**以收藏\n- [订阅发布通知](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Freleases)\n\n---\n\n## 项目统计\n![GitHub星标数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FJulietMirambo\u002F=social)\n![GitHub分支数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002FJulietMirambo\u002F=social)\n![GitHub关注者数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fwatchers\u002FJulietMirambo\u002F=social)\n![GitHub问题数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform)\n![GitHub拉取请求数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-pr\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform)\n![GitHub最近一次提交](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform)\n\n---\n\n## 路线图\n### 当前版本（v1.0）\n- 基于机器学习的错误检测\n- 交互式仪表板\n- KNIME工作流自动化\n- 示例数据集\n\n### 即将推出的功能\n- 用于集成的API端点\n- 多语言支持\n- 移动端仪表板\n- 高级强化学习算法\n- 云部署选项\n\n**[查看完整路线图](docs\u002FROADMAP.md)**\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**由[Juliet Bosibori Mirambo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo)倾情打造**\n\n[![GitHub粉丝数](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Ffollowers\u002F=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo)\n\n**[返回顶部](#units-of-measure-harmonization-intelligence-platform)**\n\n---\n\n*为本仓库加星以保持更新！* | *分叉以根据需求定制！* | *与您的网络分享！*\n\n**仓库标签：** 机器学习 | 数据质量 | KNIME | 自动化 | 制造业 | 供应链 | 数据清洗 | 单位换算 | 人工智能 | 生产就绪\n\n\u003C\u002Fdiv>","# Units_of_Measure_Harmonization 快速上手指南\n\n本指南帮助中国开发者在 5 分钟内部署并运行 **Units of Measure Harmonization Intelligence Platform**。这是一个基于 KNIME 的生产级机器学习系统，用于自动检测和纠正计量单位（UOM）错误。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n*   **核心软件**：**KNIME Analytics Platform** (版本 4.5 或更高)\n    *   *下载地址*：[KNIME 官网](https:\u002F\u002Fwww.knime.com\u002Fdownloads)\n    *   *注意*：本项目完全基于 KNIME 工作流，无需单独安装 Python 或配置复杂的 ML 环境，所有算法已封装在工作流中。\n*   **版本控制**：Git (用于克隆代码库)\n*   **硬件建议**：建议内存 8GB 以上，以流畅运行交互式仪表盘和处理大规模数据。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目仓库\n\n使用终端或命令行工具克隆源代码：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform.git\ncd Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\n```\n\n> **国内加速提示**：如果访问 GitHub 速度较慢，可使用国内镜像源（如 Gitee 镜像，若有）或通过代理加速克隆过程。\n\n### 2. 导入工作流到 KNIME\n\n1.  启动 **KNIME Analytics Platform**。\n2.  点击菜单栏 `File` -> `Import KNIME Workflow...`。\n3.  选择 `From File System`，浏览并选中刚才克隆目录下的 `workflow` 文件夹。\n4.  点击 `Finish` 完成导入。此时您将在 KNIME 左侧的项目浏览器中看到完整的工作流节点。\n\n### 3. 验证依赖\n\n打开导入的工作流，确认所有节点均为绿色（无红色报错）。该项目内置了 XGBoost 分类器和强化学习代理，首次运行时 KNIME 可能会自动下载必要的扩展包，请保持网络连接畅通。\n\n## 基本使用\n\n### 运行示例数据\n\n项目自带样本数据，可直接测试系统性能：\n\n1.  在 KNIME 工作流界面中，找到数据输入节点（通常标记为 `CSV Reader` 或 `Data Sample`）。\n2.  确保其指向 `data-sample\u002Fsample_10k.csv` 文件。\n3.  右键点击工作流空白处或主执行节点，选择 `Execute` (或按 `F7`)。\n4.  等待执行完成（处理 10,000 条记录约需 2-3 分钟）。\n\n### 查看结果与仪表盘\n\n执行完成后，双击工作流末端的 **Interactive Dashboard** 节点（通常图标为网页或图表样式）：\n\n*   **实时监测**：查看被识别的 UOM 错误（如 \"50kg\" 误写为 \"50lbs\"）。\n*   **置信度评分**：查看 ML 模型对每个修正建议的概率评分（0-100%）。\n*   **自动修正**：观察系统自动修正的记录数量与人工复核建议。\n\n### 处理自有数据\n\n要处理您自己的业务数据：\n\n1.  准备包含计量单位列的 CSV 或 Excel 文件（支持 UTF-8 编码）。\n2.  在工作流中替换数据读取节点的文件路径，指向您的新文件。\n3.  重新执行工作流 (`Execute`)。\n4.  通过仪表盘查看分析结果，或使用 `CSV Writer` 节点导出修正后的数据。\n\n**示例输出日志：**\n```text\nProcessing: 10,000 records\nTime: 3 minutes\nErrors Found: 847 (8.47%)\nAuto-Corrected: 796 (94%)\nManual Review: 51 (6%)\n```\n\n现在您已成功运行该智能平台，可将其集成到您的制造、供应链或采购数据清洗流程中。","某大型跨国制造企业的采购部门每天需处理来自全球数百家供应商的数万条原材料订单数据，其中计量单位（UOM）的混乱一直是导致库存积压和发货错误的顽疾。\n\n### 没有 Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform 时\n- **人工审核效率极低**：团队依赖人工肉眼核对，每小时仅能处理 500 条记录，面对海量订单往往只能抽样检查，漏网之鱼频发。\n- **单位混淆引发灾难**：因\"kg\"与\"lbs\"、\"m\"与\"mm\"等单位误读，常导致订购量偏差数十倍，造成严重的库存过剩或产线停工待料。\n- **错误发现滞后**：通常在货物入库甚至财务结算时才发现单位错误，此时纠正成本高昂，且伴随巨大的合规风险。\n- **决策缺乏数据支撑**：无法量化分析单位错误的根本原因，难以针对性地优化供应商管理流程。\n\n### 使用 Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform 后\n- **自动化高速处理**：系统每分钟可自动清洗验证 3,300 条记录，将人工从繁琐核对中解放出来，实现 94% 的自动化率。\n- **智能识别与修正**：基于机器学习引擎，系统能以 88-92% 的准确率实时捕捉并自动修正单位错误（如将异常的\"50kg\"订单根据上下文逻辑校正），杜绝发货灾难。\n- **实时阻断风险**：在数据录入阶段即刻拦截异常，通过可视化仪表盘展示置信度评分，确保错误订单在进入供应链前被清零。\n- **深度根因分析**：内置的分析组件能自动生成错误热力图，帮助管理层精准定位高频出错的供应商或物料类别，持续优化采购策略。\n\nUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform 通过将原本高风险、低效率的人工核对转变为高精度的自动化智能防线，直接为企业挽回了因单位错误导致的数百万年度损失。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJulietMirambo_Units_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform_670d7cf0.png","JulietMirambo","Juliet_Bosibori_Mirambo","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FJulietMirambo_2a1dd3d4.png","Process optimization project lead | Supply Chain | Machine learning & AI",null,"bosiborijulie@gmail.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo",[83],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"PowerShell","#012456",100,850,800,"2026-04-02T13:01:17","NOASSERTION","Windows, macOS, Linux","未说明 (基于 KNIME 和 XGBoost，通常 CPU 即可运行)","未说明",{"notes":95,"python":96,"dependencies":97},"该工具主要依赖 KNIME Analytics Platform (4.5+ 版本)，无需单独配置 Python 环境或安装深度学习框架。用户需先安装 KNIME 软件，然后导入项目中的工作流文件 (.knwf) 即可运行。支持 CSV、Excel 等多种数据格式输入。","未说明 (依赖 KNIME Analytics Platform 内置环境)",[98,99,100],"KNIME Analytics Platform>=4.5","XGBoost","Q-learning (Reinforcement Learning)",[13,15,51],[103,104,105,106,107,108,109,110],"artificial-intelligence","automation","data-cleaning","data-quality","knime","machine-learning","manufacturing","supply-chain","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:13:37.602013",[],[115],{"id":116,"version":117,"summary_zh":118,"released_at":119},107610,"v1.0.0","# Units of Measure Harmonization Intelligence Platform\r\n\r\nProduction-grade ML system for automated Unit of Measure error detection achieving **88-92% accuracy** and **94% autonomy**.\r\n\r\n## Quick Start\r\n\r\n1. **Download** the workflow ZIP file\r\n2. **Import into KNIME**: File ? Import KNIME Workflow  \r\n3. **Run with sample data** included\r\n4. **View results** in interactive dashboard\r\n\r\n## What'\\''s Included\r\n\r\n- **KNIME Workflow** - Complete ML pipeline (24.79 MB)\r\n- **Sample Data** - Test dataset (0.29 MB) \r\n- **Documentation** - Comprehensive guides (66.52 MB)\r\n\r\n## Key Features\r\n\r\n- 88-92% accuracy in UOM error detection\r\n- 94% autonomous error correction\r\n- 3,300 records\u002Fminute processing\r\n- Physics-based validation rules\r\n- Interactive visualization dashboard\r\n\r\n---\r\n\r\n### Release Assets\r\n- `UOM-Harmonization-Workflow-v1.0.0.zip` - Complete KNIME workflow\r\n- `Sample-Data-v1.0.0.zip` - Test dataset for validation  \r\n- `Documentation-v1.0.0.zip` - Installation and usage guides\r\n\r\n### System Requirements\r\n- KNIME Analytics Platform 4.5+\r\n- 8GB RAM minimum, 16GB recommended\r\n- Windows 10\u002F11, macOS, or Linux\r\n\r\n### Getting Help\r\n- Check the documentation for detailed instructions\r\n- [Report issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fissues)\r\n- [Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJulietMirambo\u002FUnits_of_Measure_Harmonization-intelligence-platform\u002Fdiscussions)\r\n\r\n **Star this repository** if you find it useful!","2025-10-21T01:12:39"]