本文提出了一种基于知识图谱的个性化学习路径推荐系统，旨在解决传统教育模式中存在的资源匹配低效、路径单一、知识碎片化等问题。系统采用Spring+Vue技术架构，整合Neo4j知识图谱、MySQL、Redis等多种数据库，并融合Ollama本地大模型与RAG技术构建智能问答模块。 系统通过多源数据采集构建学习领域知识图谱，实现知识点间的关联关系可视化。核心功能包括：1）基于DAG和拓扑排序算法的个性

本文设计了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能汽车座椅系统。系统集成了温湿度检测、重量感知、语音控制、蓝牙通信等功能模块，实现了座椅加热/散热自动调节、久坐提醒、语音按摩控制等功能。测试表明：DHT11传感器温度误差≤±1℃，湿度误差≤±5%RH；温控系统可在18-28℃范围内稳定调节，响应时间约3分钟；语音识别准确率达92%，蓝牙通信距离达10米。该系统有效提升了汽车座椅的舒适性和智能

本文摘要：本研究设计并实现了一款基于协同过滤算法的新闻推荐系统，采用Python编程语言开发，前后端分离架构（前端Vue.js+后端Flask/Django）。系统包含三大用户角色：游客、普通用户和管理员，分别提供新闻浏览、个性化推荐、热点追踪及后台管理等功能。通过MySQL数据库存储用户行为数据和新闻内容，系统实现了响应时间3秒内、支持100+并发请求的性能目标。测试结果表明，该系统能有效提升新

本文设计并实现了一种基于STC89C52单片机的家庭智能监控系统，通过集成传感器、继电器、步进电机和蓝牙模块，实现对家居设备的远程控制与自动化管理。系统采用模块化设计，具备照明控制、空调调节、热水器加热、门锁开关、加湿器控制和窗帘开关等功能。用户可通过按键或手机APP远程操控设备，系统根据环境变化自动调节，提高了家居舒适性和安全性。测试结果表明，各功能模块运行稳定可靠，满足智能家居应用需求。该系统

基于STM32的人脸识别智能门禁系统设计与实现 摘要：针对传统门禁系统安全性不足和使用不便的问题，本研究设计了一种基于STM32F103RBT6微控制器的智能门禁系统。系统集成人脸识别、蓝牙解锁和按键输入等多重身份验证方式，采用HILINK人脸识别模块实现高精度身份认证，结合LCD12864显示屏提供友好的人机交互界面。硬件设计包括主控电路、电源模块、显示模块和人脸识别模块等关键部件，软件部分采用

该系统利用了大规模的皮肤病图像数据集，其中包含了各种常见和罕见皮肤病的图像样本。通过采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，系统能够学习和理解图像中的特征，并自动进行分类和诊断。在系统的训练阶段，使用了数据增强技术和迁移学习方法，以提高模型的泛化能力和准确性。为了评估系统的性能，进行了一系列实验和验证。结果表明，该系统在诊断常见皮肤病和少见病例方面表现出色，其诊断准确性和稳定性明显优于传统的诊断

主要阐述了BP 神经网络在直流电动机故障诊断方面的应用。内容包括BP 神经网络的建立, 基于Matlab simulink的网络仿真三相异步电动机的运行状况直接影响到生产的正常进行，因此研究电机故障诊断技术，具有重大的理论意义和社会经济效益。针对三相异步电动机的接地短路的外部故障，提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法,然后利用FFT 分析, 将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。

一、本课题的目的及意义，研究现状分析（1）目的及意义本文深入研究了基于YOLOv8的自动驾驶目标检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行自动驾驶目标检测，可上传不同训练模型（

摘要：本文研究了基于BP神经网络的直流电动机故障诊断方法。通过MATLAB/Simulink建立三相异步电动机仿真模型，采集不同电压条件下的转子转矩电流数据，利用FFT分析提取特征参数作为神经网络的输入。针对7种典型故障模式，构建三层BP神经网络进行训练和测试。结果表明，该方法能有效识别电动机故障类型，准确率达95%以上。研究为电机故障诊断提供了智能化解决方案，具有重要的工程应用价值。 关键词：三

本文摘要： 本文设计并实现了一个基于协同过滤算法的旅游推荐系统，旨在解决传统旅游推荐方式个性化不足的问题。系统采用Python+Django框架开发，包含用户管理、景点展示、论坛交流、个性化推荐等核心功能模块。通过收集用户浏览、收藏、评论等行为数据，系统利用协同过滤算法分析用户相似性和景点相似性，实现精准推荐。数据库采用MySQL存储用户信息、景点数据和交互记录，并优化索引提升查询效率。系统测试表