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基于人工智能放射组学的超声图像乳腺疾病分类方法研究与应用产品系统Vibe Coding

本系统采用前后端分离架构，主要包含前台用户交互端和后台管理分析端两大核心模块。1.智能诊断功能：支持用户上传乳腺超声图片，系统自动进行预处理（重采样、归一化），调用训练好的随机森林模型进行推理，实时输出良恶性预测结果及置信度概率。2.可视化分析看板：集成ECharts图表库，直观展示模型性能指标（如

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YOLO 鸟类检测与跟踪系统 (YOLO Bird Detector & Tracker)产品系统Vibe Coding

模块一：鸟类检测引擎基于YOLOv8/YOLOv11深度学习模型，支持对图像和视频流中的鸟类进行实时检测。•支持预训练COCO权重（通用鸟类检测）和自定义微调模型（特定物种识别）•GPU加速推理，单帧检测耗时

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