本课题针对传统历史学习中场景感薄弱、交互性不足、知识传递单一等问题，设计并实现基于Android的AI历史模拟交互系统。课题以“场景沉浸式体验、AI智能交互、趣味化学史”为核心目标，依托Android的移动终端适配优势与AI大模型的自然语言交互、场景生成能力，搭建轻量化、高交互的移动端历史模拟平台，解决传统历史学习中依赖文字记忆、缺乏情境代入、互动反馈滞后等痛点。系统采用“Android客户端+A

本课题针对传统船舶避碰系统决策滞后、复杂海况适配性差、多船交互预判不足等问题，设计并实现基于强化学习和大模型的船舶避碰系统。课题以“智能预判、精准决策、安全通航”为核心目标，依托强化学习的动态决策优势与大模型的复杂场景理解能力，结合Python技术栈搭建高效智能的避碰决策平台，解决传统避碰系统中依赖固定规则、对突发场景响应迟缓、多因素耦合分析不足等痛点。系统采用B/S架构设计，支持岸船协同访问，核

基于 SpringBoot 的游泳用品专卖店系统，聚焦游泳爱好者的装备选购与消费需求，构建 “商品展示 - 智能推荐 - 便捷交易” 的线上零售平台，解决传统专卖店 “品类有限、选购场景单一、售后响应慢” 的痛点。系统核心功能：前端展示按 “专业竞技 / 休闲娱乐 / 儿童专用” 分类的商品（泳衣、泳镜、浮板等），每件商品关联参数详情（如泳衣面料弹性、泳镜防雾等级）、用户评价及使用场景视频；支持按

本课题针对传统在线挂号系统分诊不精准、预约流程繁琐、就医提醒不智能等问题，设计并实现基于微信小程序的智能在线预约挂号系统，构建智能化就医服务体系。系统以 “智能分诊、精准预约、高效就医” 为核心，涵盖智能症状分诊、科室 / 医生精准匹配、分时段号源预约、智能就诊提醒、挂号数据智能分析、医生排班智能优化等功能，适配患者、医护人员、医院管理员多角色需求。技术上采用微信小程序原生框架开发前端，后端依托

本课题针对经典名著资源繁杂、读者需求匹配低效的问题，设计并实现基于深度学习的经典名著推荐系统，聚焦读者画像构建、名著特征提取、个性化推荐、阅读数据可视化等核心功能。系统以Python为核心开发语言，前端采用Vue.js结合Element UI打造沉浸式交互界面，后端通过SpringBoot提供稳定数据服务，依托MySQL存储名著元数据、读者行为记录及阅读偏好数据。核心算法层基于TensorFlow

基于Android的智能旅游管家，专为解决游客“行程乱、信息杂、遇事慌”痛点而生，依托Android系统GPS定位、语音交互优势，搭配SpringBoot后端架构，打造“全程陪伴式”旅游服务。后端存储目的地攻略、实时交通等数据，前端适配各类安卓手机，支持指纹快捷登录，数据云端同步，让规划与出行无缝衔接。核心亮点是“个性化指导与智能纠错”，用户输入身高、体重及目标（减脂、增肌等）后，系统生成专属计划

基于Android的智能健身助手，精准破解传统健身“计划盲目、动作失准、进度模糊”的痛点，依托Android系统的摄像头识别、传感器联动及后台提醒能力，搭配SpringBoot后端架构，构建“健身者-专业教练”双向服务体系。后端存储海量动作库与用户数据，前端适配手机、平板等设备，支持与智能手环、体脂秤蓝牙同步，实现数据实时更新。核心亮点是“个性化指导与智能纠错”，用户输入身高、体重及目标（减脂、增

基于Android的智能健身助手，精准破解传统健身“计划盲目、动作失准、进度模糊”的痛点，依托Android系统的摄像头识别、传感器联动及后台提醒能力，搭配SpringBoot后端架构，构建“健身者-专业教练”双向服务体系。后端存储海量动作库与用户数据，前端适配手机、平板等设备，支持与智能手环、体脂秤蓝牙同步，实现数据实时更新。核心亮点是“个性化指导与智能纠错”，用户输入身高、体重及目标（减脂、增

一、系统概述“基于Java+SpringBoot的Spark汽车行业大数据分析系统”是一个综合运用多种技术的创新系统，主要服务于汽车行业的数据分析需求。二、功能模块数据采集与存储：从多个汽车数据源（如销售记录、用户反馈、维修信息、市场调研等）采集数据，存储在大数据存储系统中，如HDFS或其他分布式存储。可支持不同数据格式，确保数据的完整性和准确性。数据处理与分析：利用Spark进行数据清洗、转换和

基于 Python + Django 的足球数据分析与可视化系统，是专为足球领域打造的智能分析平台。后端 Django 搭建起稳定的服务框架，利用 Python 强大的数据处理能力，从各类数据源（如比赛数据统计网站、体育数据库等）采集足球比赛数据，包括球员表现数据（进球数、助攻数、传球成功率等）、球队战术数据（控球率、进攻次数、防守强度等）以及比赛结果数据等，并存储于如 MySQL 或 Mongo