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本项目主要开发设计了基于yolov11+SE的垃圾分类系统，本系统集成yolo模型以及引入se注意力机制，开发了一款app，界面简约，功能完善。可以用来学习如何调用yolo模型！以下是摘要介绍： 在当今这个城市化快速发展的时代，城市里的生活垃圾产量一直在持续不断地攀升，传统的人工进行垃圾分类的方式，它的效率特别低下，而且分类的准确性也不怎么高，很难契合现在资源循环利用以及环境保护方面的需求。本系统专门设计并且实现了一个基于深度学习的生活垃圾分类目标检测系统，这个系统借助了比较先进的图像识别技术，能够实现垃圾的自动化精准分类。凭借这样的分类方式，就可以提高垃圾分类的效率，还可以降低对环境的污染，促进资源的循环利用，在系统开发的过程当中，凭借多种不同的渠道去收集数据，把公开的数据集进行整合，收集到的数据经由去噪、标准化以及数据提高等一系列的预处理操作之后，按照7:2:1的比例划分成训练集、验证集和测试集，系统选用了YOLOv11模型，并且结合SE注意力机制来进行特征提取和模型训练，还利用Pytorch库对特征选择进行优化。在系统架构方面，前端是基于Vue.js框架来构建交互界面的，后端运用Flask框架来处理业务逻辑，搭配MySQL数据库来管理数据，这样就能实现实时检测、结果统计展示以及用户交互等功能，经由测试可以得出，这个系统对四类垃圾的分类精确度能够达到88%以上，就算是在复杂的环境之下，它仍然可以保持比较高的检测稳定性，有效地推动了垃圾分类智能化的发展，有很不错的应用前景。

1.一份眼底照片的数据集（取自ODRI-5k），分为正常眼底和白内障眼底。 2.对数据集进行划分，使用TensorFlow训练两个网络resnet-18和mobilenet-v1分别训练两个模型。测试集上正确率分别达到95%。 3.本地部署一个基于neo4j数据库和医疗问答数据集的KGQA（知识图谱问答）项目。 4.使用Django构建一个本地网站，具备（人脸）注册/登录功能；上传眼底图像，后台对样本进行预测，页面显示诊断结果的功能；诊断结果在QA系统中进行查询， 给出医疗建议的功能；医疗问答页面功能，服务器根据用户输入的疾病相关问题，返回并显示相关答案，同时进行语音播报。

基于深度学习的Web云端皮肤疾病识别工程是一个具有重要意义的项目，以下是关于该工程的一些信息： ### 技术实现 - **深度学习模型**：通常使用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，如ResNet、DenseNet、Inception等。这些模型能够自动学习皮肤图像中的特征，从而实现对皮肤疾病的分类和识别。 - **数据处理**：需要对大量的皮肤图像数据进行收集、标注和预处理。预处理可能包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。 - **Web云端架构**：利用云计算平台的强大计算能力，将深度学习模型部署在云端。用户可以通过Web界面上传皮肤图像，云端服务器接收图像后，调用深度学习模型进行识别，并将结果返回给用户。 ### 优势与特点 - **高效便捷**：用户无需安装复杂的软件或具备专业的技术知识，只需通过Web界面上传图像即可快速获得诊断结果。 - **准确性高**：深度学习模型在大规模数据上进行训练，能够学习到丰富的特征，从而提高皮肤疾病识别的准确性。 - **可扩展性强**：云端架构使得系统能够方便地进行扩展，以应对更多的用户请求和更复杂的模型。 ### 应用场景 - **医疗辅助诊断**：帮助医生快速筛选和初步诊断皮肤疾病，提高诊断效率。 - **远程医疗**：为偏远地区或医疗资源不足的地区提供远程诊断服务。 - **个人健康管理**：用户可以自行上传皮肤图像，及时了解自己的皮肤健康状况。

基于YOLO V5的西红柿品种检测平台是一个高效、用户友好的软件，它能够快速上传和处理图像，准确识别西红柿的不同品种，并通过直观的界面展示识别结果。平台支持批量处理和数据导出，同时平台具有百科全书，通过各种方法来向用户展示西红柿的各种科普知识、前世今生、品种分布、销售统计，此外，它还具备易于集成的API接口和全面的客户支持服务。 采用先进的YOLO V5深度学习模型，该模型以其快速、准确的目标检测能力而闻名，特别适合于图像识别任务。通过训练和优化模型，实现了对西红柿品种的高准确率识别，减少了误判和漏判的可能性。

本项目面向学生,使用相关AI技术完成对学生的考试评估,以及与AI智能对话 提供智能绘图 帮助学生定位自己薄弱知识点,也能够出相关题目,帮助巩固自己薄弱的知识点.还有视频课拱学生学习. 还具备先进的拍照解题功能,只需上传题目照片,便可得到答案.

1、本项目通过已有的历史数据，对未来的数据进行分析和预测 2、本项目使用的项目栈：python、pandas、flask、机器学习、神经网络结合前端bootstrap框架 3、本项目基于机器学习和神经网络的知识，对历史数据先进行分类训练，提取训练模型后进行数据预测，并最终生成excel文件

我是一名专注于深度学习和人工智能领域的软件工程师，拥有丰富的实践经验和扎实的技术背景。我擅长使用 Python 进行编程，并在图像处理和自然语言处理领域有着深入的研究和实践。我曾成功应用深度学习模型于新闻文本分类、人体姿态识别项目以及图像分类检测等任务。 项目经验 新闻文本分类系统： 行业应用：媒体、出版、内容分析 功能实现：自动化新闻内容分类，个性化新闻推荐，内容审核 技术亮点：利用预训练模型 BERT 提升分类准确性，支持多类别文本分类 人体姿态识别系统： 行业应用：健康监测、运动分析、安全监控、人机交互 功能实现：运动训练分析，老年人跌倒检测，异常行为识别 技术亮点：实时数据处理，高准确性的姿态识别算法，易于集成的 API 设计

通过大量数据分析实现最适合的方案，决策支持系统（Decision Support System, DSS）是一种信息系统，它结合了计算机科学、数据管理和人工智能技术，旨在帮助决策者收集和分析信息，从而做出更好的决策。DSS通常包括以下组件： 数据管理：用于存储和管理数据的系统，包括数据库管理系统（DBMS）和其他数据仓库技术。 模型管理：包括用于处理和分析数据的统计和数学模型。 用户界面：使用户能够与系统交互，输入参数、查询信息以及查看结果的界面。 在您的工作中，如果涉及到植物科研测量和数据分析，一个决策支持系统可以帮助您更有效地管理数据、分析结果，并基于这些信息做出更明智的决策。

自动完成发票查验，无需输入验证码，提供发票查验界面和webapi接口，方便于现有系统集成，查验速度2秒以内，可以免费体验，有任何需求和建议可以发给我。

某企业AI智能客服项目旨在利用人工智能技术，为企业打造一个高效、智能的客户服务系统。该项目通过模拟人类客服的对话方式，与用户进行实时交流，解答用户的问题、提供帮助和建议，从而提升企业服务效率、降低运营成本，并增强用户的满意度和忠诚度。 一、模块组成 智能问答模块：基于自然语言处理、深度学习等技术，对用户的问题进行识别、分析和回答。该模块能够准确理解用户意图，提供精准的答案和解决方案。 用户交互模块：负责与用户进行实时对话，包括语音、文本等多种形式的交互。该模块通过语音识别、语音合成等技术，实现与用户的语音交互；同时，也支持文本输入和输出，方便用户进行文字交流。 知识库管理模块：存储和管理企业的各类知识、常见问题及解决方案。该模块支持知识的动态更新和维护，确保智能客服系统能够随时提供最新、最准确的信息。 数据分析模块：对用户行为、问题类型、服务效果等数据进行收集和分析，为企业提供有价值的业务洞察和改进建议。 二、使用到的技术 自然语言处理技术：用于将用户的语言转化为机器可理解的形式，从而能够准确理解用户的需求和问题。通过分词、词性标注、句法分析等处理，提取出用户问题中的关键信息。 深度学习技术：通过训练大规模神经网络模型，使智能客服系统具备强大的语言理解和生成能力。深度学习技术能够不断优化系统的回答准确性和效率，提升用户体验。 语音识别与合成技术：实现与用户的语音交互。语音识别技术将用户的语音转化为文本，供系统进行处理；语音合成技术则将系统的回答转化为语音，方便用户听取。 大数据技术：通过对用户行为、问题类型等数据的收集和分析，为企业提供有价值的业务洞察和改进建议。大数据技术可以帮助企业更好地了解用户需求和市场趋势，优化产品和服务。 机器学习技术：使智能客服系统能够不断学习和优化。通过机器学习技术，系统可以从用户反馈和交互数据中提取有用的信息，自动调整回答策略和优化模型参数，提升服务质量和效率。

网页是构成网站的基本元素，通常是HTML格式的文件，需要通过浏览器来阅读。一个网页主要由结构、表现和行为三部分组成。结构部分由HTML语言来定义，它描述了网页的内容和语义。HTML文件包含了网页的头部信息和主体内容，头部信息中包含了网页的标题、编码、引入的静态资源等，而主体部分则包含了几乎所有的网页内容，如文本、图片、链接等。 表现部分则使用CSS（层叠样式表）来控制页面中元素的样式，对结构进行美化。CSS可以定义元素的布局、颜色、字体等属性，使得网页在视觉上更加美观和易于阅读。 行为部分则涉及到网页的交互性和动态性，通常通过JavaScript等脚本语言来实现。JavaScript可以响应用户的操作，如点击按钮、填写表单等，并动态地修改网页内容或发起网络请求。 除了这些基本的组成部分，网页还可以包含其他多媒体元素，如音频、视频等，以丰富网页的内容和用户体验。同时，随着技术的发展，现代网页也更加注重响应式设计和可访问性，以适应不同设备和用户的需求。 总之，网页是互联网上信息展示和交流的重要载体，通过HTML、CSS和JavaScript等技术的综合运用，可以实现丰富多彩、交互性强的网页效果。

1.作品按客户要求，给出各地机票画像，并做对应的预测。功能模块主要有：数据查询模块，数据预测模块，图形展示，多媒体，天气 2.作品几乎是独立完成

python angular redis mysql nginx linux 作品分类（1-5个分类）（必填）： 机器学习/深度学习 脚本编程语言 网络爬虫 日志分析和统计 项目构建 添加标签，按回车确认 HTML5开发相关文件管理器其他jQuery插件Chrome插件/扩展论坛系统BBS作业/任务调度网络爬虫日志分析和统计图形和图像工具Emoji 表情相关终端/远程登录搜索引擎项目构建REST/RESTful项目嵌入式操作系统

系统分为两个部分，分别是手术器材服务订单系统和医疗器械服务订单系统。手术器材部分包括了从手术医生下单到企业辅助技术员跟进，以及公司仓库配货并回收器材的整体业务流程。医疗器械部分则从生产车间开始，将医院需求和企业生产深度结合，围绕着医疗设备从安装、保养、维修、到迁移的一整套业务体系，极大的提升了企业管理水平和医院方的服务体验。

开发教程帮助更多AI小白创建自己/企业的专属机器人： 1. 根据企业/个人自身的数据，将数据存入向量数据库； 2. 使用链接框架LangChain将向量数据库与大模型做链接； 3. 使用Streamlit进行对话演示； 4. 使用API接口对于问答进行理解与回答。

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