该文介绍了一个基于AI的病虫害智能识别与管理系统，支持白星病、花叶病等4种常见病虫害检测。系统采用YOLO目标检测算法，结合DeepSeek、Qwen等大模型进行智能分析，提供实时对话功能。技术栈涵盖SpringBoot、Vue3等前后端框架，实现用户分级管理（管理员可查看所有记录，普通用户仅限个人数据）。系统提供完整YOLO格式数据集、训练权重、详细部署教程，并支持实时视频/图片检测功能。界面支

摘要：本文介绍了一个多模态文件管理系统，系统于2026年5月30日开发完成，采用前后端分离架构。主要功能包括：用户权限管理、多格式文件上传与预览、在线编辑、智能检索、AI分析（摘要/问答/标签）、格式转换、安全分享及回收站机制。管理员后台提供数据统计与全局管理。技术栈涵盖SpringBoot+Vue2+MySQL8.0，集成DeepSeek API实现智能文档处理。系统经严格测试可稳定运行，适用于

本文介绍了一个基于协同过滤算法的个性化推荐电商系统，采用Java SpringBoot和Vue3技术栈开发。系统包含用户端和管理端两大模块：用户端提供账号管理、商品浏览、智能推荐、购物车、订单服务和互动记录等功能；管理端具备数据看板、用户管理、商品管理、订单管理、评价管理和权限审计等功能。系统使用协同过滤算法实现个性化推荐，技术栈包括MyBatis-Plus、MySQL等，运行环境要求JDK21和

摘要：该系统基于Django+MySQL+Vue技术栈开发，包含用户和管理员两种角色。主要功能包括用户登录注册、电商行为数据可视化大屏展示、个性化商品推荐、公告资讯发布等前台功能；后台提供用户管理、商品信息维护、订单处理等管理功能。系统实现了完整的电商业务流程，涵盖商品浏览、购物车操作、下单支付、商品评价等核心环节，并通过数据可视化技术为运营决策提供支持，构建了一个功能完备的电子商务平台解决方案。

摘要：本项目构建了一个基于Python+Django的电商个性化推荐系统。采用K-means聚类算法实现用户分群，结合Pandas进行数据清洗和特征工程处理，Matplotlib完成消费行为可视化。系统包含完整的电商功能模块（用户管理、商品搜索、订单支付等），并通过多模型融合推荐算法提供精准商品推荐。MySQL数据库设计了用户、商品、订单三大核心表，支持高效查询和数据持久化存储。系统实现了从数据处

该系统采用前后台架构，前台提供用户注册登录、商品展示购买、排行榜及两种推荐算法（深度学习和关联规则）；后台包含管理员权限、商品订单支付管理、推荐算法配置及营业额统计等功能。技术栈使用Python3.8+Django框架，搭配MySQL数据库和HTML前端，支持远程调试服务（需付费）。系统完整包含源码和论文文档。

摘要 该系统采用YOLOv11目标检测模型实现鸟类识别功能，基于PyTorch框架构建。系统架构包含四大技术模块：1)人工智能模块采用YOLOv11+OpenCV实现图像处理；2)GUI模块使用PySide6开发交互界面；3)数据存储采用SQLite3+JSON；4)辅助模块包括Matplotlib可视化等。主要功能包括用户认证、图片/视频鸟类识别、历史记录管理、数据分析可视化以及管理员后台管理。

本文设计了一个基于YOLOv8的电动车头盔佩戴检测系统，包含1400+张标注图片数据集，涵盖佩戴头盔、未佩戴头盔及电动车三类目标。经过100轮训练，模型取得83%精确率和75%召回率。系统支持图片、视频和实时摄像头检测，可显示置信度、统计数量并保存结果。实验表明，YOLOv8在头盔检测任务中表现优异，mAP达84.3%，精确率83.5%，较YOLOv5有明显提升。该系统可辅助交通管理，提高道路安全

摘要：本文设计了一个基于SpringBoot+Vue的在线文献检索系统，采用前后端分离架构。系统提供文献检索（支持基础/高级查询）、分类浏览、详情展示等功能，集成Elasticsearch实现全文检索。后端使用SpringBoot+MyBatis+MySQL技术栈，前端采用Vue3+ElementPlus，通过JWT实现安全认证。系统特色包括用户个性化收藏、文献评论互动和智能推荐功能，有效提升学术

摘要：本研究设计了一种基于YOLOv8算法的智能汽车速度检测系统，通过对比YOLOv5和YOLOv8算法性能后选用YOLOv8，并引入IOU-Tracker提升目标追踪能力。研究构建了800张标注汽车图片数据集用于模型训练，开发了包含速度检测、超速截图、数据库存储和语音报警等功能的系统模块。测试表明，该系统能有效实现车辆速度检测，相比其他算法在准确率和召回率等指标上表现更优。系统源码经测试可完美运