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

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

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

摘要：本研究针对台风年际变化分析中传统统计模型存在的特征提取不全面、非线性拟合能力弱等问题，提出了一种基于改进卷积神经网络（TC-CNN）的分析系统。系统整合了近40年全球台风观测数据、海温数据等多源气象信息，通过引入时序卷积模块和注意力机制，实现了台风生成频数、强度等级等核心特征的自动化提取和预测。实验表明，TC-CNN模型在台风预测任务中平均误差较传统方法降低15%-22%，具有更好的泛化能力

正文：🧠 数据库课程知识点庞杂、逻辑关联强，传统答疑难以覆盖所有疑问？这套基于知识图谱的「数据库课程智能问答系统」带你用AI技术重塑智慧教学体验！💻 硬核技术栈系统采用 Python + Flask 框架搭建后端服务，底层深度整合 Neo4j 图数据库。结合自然语言处理（NLP）技术，实现了从知识抽取、图谱构建到智能交互的全链路闭环，非常适合AI开发者与教育科技从业者参考！📈 核心功能全解析

🚨 **项目简介**：本项目是一套完整设计并实现的多模态轻量化暴力行为识别系统，专为解决城市公共场所暴力事件频发、传统安防体系响应滞后等痛点打造。采用“云-边-端”分层协同架构，技术栈前沿，代码规范，非常适合算法工程师、AI开发者、安防从业者作为实战练手、企业级项目参考或二次开发。🛠️ **核心功能模块**：1. **多模态数据融合**：融合视频流、音频信号与上下文情景信息，构建了覆盖12类典

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