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

1、项目具体功能模块包含3大核心模块：①树莓派4B硬件控制模块（负责小车动力、转向的指令输出）；②纯视觉场景标识识别模块（处理操场环境视觉数据）；③场景决策与动作执行模块（根据识别结果输出操作指令）。2、项目主要功能描述：以树莓派4B为控制核心，搭载视觉设备采集操场环境信息，实时识别操场跑道线并实现

图像采集与预处理模块核心缺陷检测与分类模块缺陷管理与人机交互模块系统控制与通信模块在高分辨率下扫描整个晶圆表面，在图像中检测出各个缺陷并进行分类。得到缺陷检测分类结果后画出mapping图和密度图、生成报告.

1.Todolist日常事项处理2.基于MAB功能的虚拟好友货币交友竞拍功能3.交友模块，可以实现P2P的交流沟通，4.利用AI语意训练模块，猜测用户下一个todo要做什么.