本文摘要：本文探讨了基于Python语言和Django框架开发的机器学习新闻文本分类系统。随着互联网信息爆炸式增长，传统人工分类方式已难以应对海量新闻的处理需求。本研究采用自然语言处理技术，开发了一套能够自动识别和分类新闻内容的B/S架构系统。系统通过MySQL数据库存储数据，Tomcat服务器提供运行环境，实现了新闻分类、新闻管理和用户管理三大核心功能模块。测试结果表明，该系统能有效完成新闻文本

本文基于YOLOv5算法设计了一个口罩佩戴检测系统，旨在通过深度学习技术提升公共场景下的疫情防控效率。系统采用850张标注数据（包含佩戴口罩、未正确佩戴和未佩戴三类），通过数据增强和80/20划分训练集与验证集。详细阐述了YOLOv5网络结构、训练流程及预测实现，并展示了包括准确率、召回率等性能指标。实验结果表明，该系统能有效识别口罩佩戴状态，具有实际应用价值。最后通过PyQt实现了图形化交互界面

本文摘要：针对雷达小目标检测在低空安防、自动驾驶等领域的重要性，提出了一种基于深度学习的解决方案。研究通过整合RADDet和MSTAR数据集构建Radar-Small数据集（51,360张图像），经对比实验选定YOLOv11n作为基础模型，并在P3/P4特征层嵌入CBAM注意力模块。改进后模型mAP@0.5达0.861，推理速度仅下降3.2%。基于PyQt5框架开发的检测系统支持图像批量处理与结果

本文摘要：本研究针对工业机械零件表面缺陷检测需求，设计了一种基于YOLOv8深度学习算法的智能检测系统。通过构建包含2858张图像、涵盖8类缺陷的数据集，系统实现了对冲孔、焊缝等缺陷的高精度识别。研究对比了YOLOv8/v7/v6/v5等算法的性能（mAP达0.964），采用PyQt5开发了支持图片、视频及实时检测的多功能界面，显著提升了检测效率与准确性。实验表明，该系统较传统方法检测效率提升80

摘要： 针对农产品分拣与新零售商品识别中对水果自动化识别的需求，本研究设计了一款基于卷积神经网络（CNN）的轻量化水果识别模型。传统人工识别效率低、误差率高，而现有CNN模型存在覆盖不足、设备适配性差等问题。本研究通过构建多场景水果图像数据集，结合图像预处理与MobileNetV2迁移学习，优化模型训练流程，实现高精度识别。测试表明，模型在复杂光照与遮挡条件下对25类水果的平均识别准确率达90%以

本文开发了一种基于YOLOv8的钢筋混凝土裂缝智能检测系统，通过深度学习技术提升裂缝识别的精度与效率。研究采用2934张标注图像（含6类病害）进行模型训练，结合数据增强与多尺度特征提取优化性能。实验显示，YOLOv8n模型mAP达0.71，优于YOLOv5等对比模型。系统集成PyQt5实现交互界面，支持图片、视频及实时摄像头检测，并可导出结果至CSV/AVI格式。未来拟融合物联网与BIM技术，推动

本文提出了一种基于深度学习的自动驾驶目标检测系统，利用YOLOv8算法实现实时、高效的目标识别。系统支持摄像头实时检测、图片检测及视频文件检测，通过优化模型结构和数据处理流程，显著提升了检测精度与速度。实验结果表明，YOLOv8在mAP和F1-Score等指标上优于前代模型，尤其在交通信号灯和车辆检测任务中表现突出。系统界面友好，支持结果导出，为自动驾驶感知系统提供了可靠的解决方案。 关键词： 自

本文提出了一种基于YOLOv11深度学习框架的糖尿病视网膜病变智能诊断系统。研究针对传统人工检测效率低、主观性强等问题，通过收集1785张临床眼底图像构建数据集，采用数据增强技术优化样本，训练出能精准识别5类视网膜病变的目标检测模型。实验结果表明，模型mAP@0.5达到0.78，具备较高的检测精度。基于PyQt5开发的可视化系统支持图像、视频及实时摄像头检测，具有参数调节、结果标注与数据导出功能，

摘要 本文针对路面缺陷检测问题，提出了一种基于YOLOv8深度学习算法的目标检测系统。传统检测方法效率低且主观性强，而YOLOv8通过单次前向传播实现高效定位与分类，结合CSP网络结构和自适应标签分配策略，显著提升了检测精度与速度。系统通过2934张标注图像（含横向、纵向等裂缝类型）训练模型，并采用数据增强（亮度调整、旋转等）和归一化预处理优化性能。实验表明，YOLOv8在mAP指标上优于YOLO

这段代码展示了如何使用STM32标准外设库配置GPIOC的Pin13为推挽输出模式。首先通过RCC_APB2PeriphClockCmd()开启GPIOC时钟，然后定义GPIO初始化结构体，设置引脚为50MHz高速推挽输出模式。最后通过GPIO_ResetBits()将PC13置为低电平，程序进入空循环。代码注释中还包含了直接操作寄存器的备选方案。该示例适用于STM32F10x系列MCU的基本GP