JalOS
AI驱动的预测式水资源管理平台，通过需求预测模型和水量续航估算，将水资源监控从被动查看转向主动规划，面向住宅小区物业管理场景
时间轴 (近 90 天)
JalOS是一个AI驱动的预测式水资源管理平台，由Jai Singh Bisht和Tanishka Rawat在WeBuildDevs组织的'Bharat Builds Tour: Environmental Hacks'黑客松期间开发
JalOS由三个主要组件构成：后端服务、管理员门户和居民移动端
JalOS后端采用Python与FastAPI，负责提供API接口并承载水资源管理逻辑，包括水箱读数处理、库存管理、水量续航计算和预测模型集成
JalOS管理门户基于React和TypeScript构建，居民端使用Flutter开发
JalOS采用Ridge Regression（岭回归）模型，基于结构化的时间序列数据来估算未来用水需求
JalOS的技术栈使用Docker应用打包、Terraform基础设施即代码、GitHub Actions做CI/CD，部署在Amazon Web Services上
JalOS在AWS侧使用EC2托管、IAM访问控制、Systems Manager Parameter Store管理配置、S3存储部署产物与模型文件、CloudWatch收集日志、Systems Manager Run Command执行部署
JalOS的GitHub Actions工作流通过OpenID Connect（OIDC）获取短时效的AWS临时凭证，而非存储长期有效的访问密钥
JalOS当前原型使用合成的用水需求数据，预测模型仅在留出的合成测试集上评估，尚未用真实住宅水表读数和传感器数据验证
JalOS的异常分析指标可支持早期检查，但不能独立确认是否存在漏水或设备故障
还有 1 条时间轴事件
全部知识事实 (11)
JalOS是一个AI驱动的预测式水资源管理平台，由Jai Singh Bisht和Tanishka Rawat在WeBuildDevs组织的'Bharat Builds Tour: Environmental Hacks'黑客松期间开发
50%待验证JalOS由三个主要组件构成：后端服务、管理员门户和居民移动端
50%待验证JalOS后端采用Python与FastAPI，负责提供API接口并承载水资源管理逻辑，包括水箱读数处理、库存管理、水量续航计算和预测模型集成
50%待验证JalOS管理门户基于React和TypeScript构建，居民端使用Flutter开发
50%待验证JalOS采用Ridge Regression（岭回归）模型，基于结构化的时间序列数据来估算未来用水需求
50%待验证JalOS的技术栈使用Docker应用打包、Terraform基础设施即代码、GitHub Actions做CI/CD，部署在Amazon Web Services上
50%待验证JalOS在AWS侧使用EC2托管、IAM访问控制、Systems Manager Parameter Store管理配置、S3存储部署产物与模型文件、CloudWatch收集日志、Systems Manager Run Command执行部署
50%待验证JalOS的GitHub Actions工作流通过OpenID Connect（OIDC）获取短时效的AWS临时凭证，而非存储长期有效的访问密钥
50%待验证JalOS当前原型使用合成的用水需求数据，预测模型仅在留出的合成测试集上评估，尚未用真实住宅水表读数和传感器数据验证
50%待验证JalOS的异常分析指标可支持早期检查，但不能独立确认是否存在漏水或设备故障
50%待验证JalOS的水量续航估算功能会根据预期消耗量，估算可用水量在触及临界储备或完全耗尽之前还能维持多久
50%