一套集行为识别、数据服务与可视化管理于一体的课堂智能分析系统，主要功能包括：课堂行为智能识别基于YOLOv8模型对课堂视频或图片进行目标检测支持识别抄袭、分享答案、东张西望、使用手机、睡觉等多种课堂行为提供单帧检测、视频检测及实时流检测能力实时与离线分析能力支持摄像头或RTSP视频流的实时行为检测支

1.智能产词模块(SmartKeywordGeneration)该模块解决的是**“买什么词”**的问题。作为NLP算法工程师，这是你的核心主场。语义拓词：利用BERT或Embedding技术，基于当前高转化词的向量相似度，从词库或App元数据中挖掘意图相近的候选词。竞品词挖掘：通过爬虫或第三方接口

1.模型训练提供轻量化、可配置的YOLOv8模型训练能力，支持n/s/m/l/x多尺寸模型选择，可自定义训练轮数、图像尺寸、批次大小等参数；自动检测GPU/CPU设备，优先使用GPU加速训练；针对Windows环境解决OpenMP库冲突问题，通过优化数据增强策略（降低mosaic、mixup概率）、

本项目基于B/S架构构建了一套综合视觉监测系统，主要包含以下具体功能模块：1.作物病害智能检测：利用YOLO11深度学习算法对视频流进行实时推理，精准定位并分类（如早疫病、细菌性斑点）番茄叶片病害，自动统计病害分布数据。2.人员安全与行为监测：基于YOLO-Pose姿态估计技术，通过检测框几何规则（

对此需求搭建了神经网络模型，用fab厂提供的工艺参数与传感器采集数据作为数据集，搭建神经网络预测在某工艺参数与实时传感参数下，会长出的晶体直径为多少，在具备足够的实时预测精后，应用于工业晶棒生产以获得具有稳定直径的晶棒

1、基于深度神经网络的reid技术​1.1)采用局部信息对齐技术进一步提高精度​1.2)Top1识别率达到89%，Top3达93%以上​，即匹配结果在前三名识别率93%1.3)自动区分幼体和成熟体，幼儿未发育完整，无明显特征，统一归为一类，一般通过其母进行跟踪2、QT开发的桌面软件通过XXX部海YY

在基于信号大数据的雷达辐射源调制研究中，利用MATLAB软件对目前已知的所有调制类型进行仿真建模。这是整个研究的基础步骤，为后续的图形处理和分类等操作提供数据支持。使用大量的图片对核心程序进行训练识别，让程序学习不同调制类型的特征。通过不断的训练，使程序能够准确地识别各种雷达信号的调制类型。

核心功能模块：AI识别引擎：基于MobileNetV2的迁移学习模型，支持6类水果状态实时分类RESTfulAPI服务：Flask框架提供标准化接口，支持HTTP/JSON通信图像预处理模块：自动尺寸调整、归一化、批量处理可视化测试界面：HTML5前端界面，拖拽上传即时反馈主要功能描述：单张/批量图

针对个性化图像生成需求，搭建基于DiffusionModel的生成式AI系统，解决特定风格下的小样本图像生成难题，实现高质量的“文生图”与“图生图”功能。

探索集成学习算法在处理高维、稀疏招聘数据时的适用性，特别是针对"职位描述"等非结构化文本特征，研究文本特征工程的优化方法，为薪资预测领域的算法改进提供实证依据。同时，通过SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）解释框架，增强黑盒模型的可解释性，为可解释人工智能（XAI）在人