随着智能化管理和人工智能技术的快速发展，传统的物业管理逐渐向自动化和智能化方向发展。本论文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的物业管理清扫作业监测与语音报警系统，旨在实现对物业清扫作业的自动化监控，提升物业管理效率，确保清扫任务的及时性与质量。系统主要包括图像采集、物体检测、作业状态分析、语音报警等模块。通过采集清扫现场的实时图像，利用YOLOv8深度学习模型对图像进行处理，自动识别清扫工作人

随着人工智能与计算机视觉的发展，植物叶片识别逐渐成为农业信息化与智能化研究的重要方向。本文基于迁移学习方法，设计并实现了一套植物叶片识别系统。系统采用预训练的 AlexNet 模型作为特征提取网络，并利用迁移学习策略在自建叶片图像数据集上进行微调，从而有效提升分类精度。为了增强用户体验，本文在 MATLAB 平台上开发了图形化界面（GUI），实现了模型加载、图像选择、叶片识别与结果展示等功能。实验

随着人工智能与计算机视觉的发展，植物叶片识别逐渐成为农业信息化与智能化研究的重要方向。本文基于迁移学习方法，设计并实现了一套植物叶片识别系统。系统采用预训练的 AlexNet 模型作为特征提取网络，并利用迁移学习策略在自建叶片图像数据集上进行微调，从而有效提升分类精度。为了增强用户体验，本文在 MATLAB 平台上开发了图形化界面（GUI），实现了模型加载、图像选择、叶片识别与结果展示等功能。实验

随着农业产业的现代化，自动化分级系统在烟草产业中的应用逐渐成为研究热点。本研究提出了一种基于 HSV 颜色直方图 和 BP 神经网络 的烟叶成熟度自动识别系统。该系统首先通过图像处理技术对烟叶图像进行预处理，包括灰度转换、中值滤波和二值化操作，以消除噪声并突出叶片特征。接着，提取了基于 HSV 颜色空间 的颜色直方图特征，这些特征能够有效描述烟叶的颜色分布和纹理信息。然后，利用 BP 神经网络 对

本文研究了超强激光场中电子的运动与电离过程，采用元胞自动机（Cellular Automaton，CA）模型对电子的动力学行为进行了数值模拟。为了准确描述强场下的电离过程，本研究结合了Ammosov-Delone-Krainov (ADK) 电离模型与元胞自动机方法，对电子的运动轨迹、能量分布以及电离概率进行了详细分析。通过对不同场强（F/Fb）的扫描，研究了电离概率随电场强度的变化，并与Tong

本研究面向微博评论的情感分析任务，设计并实现了一个基于深度学习的文本情感分析系统。我们选取公开数据集 weibo_senti_100k 作为实验数据源，并针对其中的积极与消极情感进行二分类任务。在数据预处理阶段，通过对微博文本进行清洗和分词，将文本映射为 input_ids 与 attention_mask 等输入特征；随后结合 BERT 预训练模型的强大文本表示能力和 LSTM 网络的时序特征提

近年来，随着人工智能与计算机视觉技术的发展，人脸识别在人机交互、安防监控、身份认证等领域得到了广泛应用。本文提出了一种基于 MATLAB 平台，结合 肤色检测与卷积神经网络（CNN） 的人脸识别方法。该方法首先利用肤色模型对输入图像进行预处理，快速定位可能的人脸区域；随后通过 CNN 对检测到的人脸进行特征提取与分类识别。本文构建了一个包含多张标准人脸图像的数据库，并在 GUI 界面中实现了图像选

该系统利用YOLOv8深度学习模型，结合先进的计算机视觉技术，自动识别并检测工地上工人的各种工作状态。通过训练模型，系统可以实时分析工地视频或图像，准确判断并分类工人所执行的具体任务，帮助提高工地管理的效率和安全性。

随着电力设施的日益增多，电力线的安全性成为了电力系统运行中的关键问题。传统的人工检查方法存在效率低、成本高以及无法实时监控等缺点。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的电力线缺陷检测系统，利用无人机拍摄的电力线图像进行自动缺陷检测。该系统结合了YOLOv8模型的高效性与准确性，能够快速定位并识别电力线图像中的缺陷，包括裂纹、破损、松动等常见问题。

本文设计并实现了一个基于 MATLAB 的图像分割图形用户界面系统，集成了三种常用的聚类算法：模糊C均值聚类（FCM）、K-Means 聚类以及改进的二分K-Means 聚类。系统通过 GUI 形式提供用户交互支持，允许用户加载任意图像，指定聚类数，快速对图像进行分割，并可视化分割结果与运行性能（包括耗时与迭代次数）。FCM 算法通过软聚类方法有效处理图像中的模糊边界，K-Means 提供了高效的