海洋生物系统，本项目基于深度学习技术，构建了一个集海洋生物识别、数据可视化和智能问答于一体的Web应用系统。系统采用TensorFlow框架搭建卷积神经网络模型，通过对22种常见海洋生物（包括海豚、鲸鱼、鲨鱼、珊瑚、海星等）数据集进行多轮迭代训练，最终获得高精度识别模型，并开发了功能完善的Web操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户

宠物识别系统，本系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法，构建了一个能够识别37种常见宠物品种的智能识别系统。所使用的数据集涵盖了多个猫犬品种，例如阿比西尼亚猫、布偶猫、柴犬、哈士奇等。经过多轮迭代训练，最终得到了识别准确率较高的预测模型，并部署于Web端实现可视化交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，

植物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物叶片图片数据集（涵盖广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏六类常见植物）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创

水果识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了10种常见的水果数据集（‘哈密瓜’, ‘椰子’, ‘樱桃’, ‘火龙果’, ‘猕猴桃’, ‘红苹果’, ‘芒果’, ‘葡萄’, ‘西瓜’, ‘香蕉’），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角

中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法（ResNet50算法）通过对10中常见的中草药图片数据集（‘丹参’, ‘五味子’, ‘山茱萸’, ‘柴胡’, ‘桔梗’, ‘牡丹皮’, ‘连翘’, ‘金银花’, ‘黄姜’, ‘黄芩’）进行训练，得到一个识别精度较高的H5格式模型文件，然后基于Django开发可视化的Web网页操作界面，实现用户上传一张图片识别其名称。TensorF

鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章

花朵识别系统，本系统结合当下人工智能热点，基于深度学习搭建算法对5种常见的花朵（‘雏菊’, ‘蒲公英’, ‘玫瑰’, ‘向日葵’, ‘郁金香’）数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。然后搭建了一个Web端的综合性操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编

动物识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了4种常见的动物数据集（猫、狗、鸡、马），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown

开发眼疾识别系统时，我们选择Python作为核心编程语言，并依托深度学习技术，特别是利用TensorFlow框架来构建ResNet50卷积神经网络。该系统通过训练包含四种眼疾图像的数据集——白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛——来提升模型的识别精度。随后，我们采用Django框架来创建一个Web界面，用户可以通过这个界面上传眼疾图像，系统将自动识别并返回眼疾的名称。

中草药识别系统，通过收集10种常见的中草药数据集，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后使用最新的Vue3+Element plus搭建界面，后端Django处理请求，实现前后端分离开发模式，实现一个完整的可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据