本文设计并实现了一个基于Django框架的可视化人工智能科普平台，旨在提升公众对AI技术的认知水平。系统采用Python+Django+MySQL技术栈，包含知识分类、科普文章、学习记录、论坛等核心功能模块，支持用户学习互动和管理员信息管理。平台通过图形化界面直观展示AI概念、技术原理及应用场景，解决了传统科普方式效率低、互动性差的问题。研究采用需求分析、系统设计、实现与测试的方法论，最终开发出一

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本文设计并实现了一种基于CNN算法的智能网络安全威胁检测系统。系统采用KDDCUP99数据集，构建了包含用户管理、数据管理、统计分析和监控预警四大功能模块的完整架构。创新性地运用CNN深度学习模型进行网络入侵检测，实现了对复杂攻击模式的精准识别，F1值达到100%。测试表明，该系统能有效提升威胁检测准确率，满足网络安全防护需求。系统采用Python+Flask+MySQL技术栈，通过可视化图表展示

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近年来，我国大气污染较为严重，许多区域的空气质量时不时的亮起红灯，不但影响人们的出行，还会给人们的生命财产造成严重的威胁。造成大气污染的因素较多，既有自然因素，也有人为因素造成，其中最为主要的原因是人们对煤炭、工业、汽车等过度依赖等造成的。调整城市工业的产业结构，减少污染气体的排放是城市应对大气污染的主要策略，而如何找出工业中的污染源，及时进行处理称为环保部门最为关心的问题。随着人工智能技术的发展

近年来，我国大气污染较为严重，许多区域的空气质量时不时的亮起红灯，不但影响人们的出行，还会给人们的生命财产造成严重的威胁。造成大气污染的因素较多，既有自然因素，也有人为因素造成，其中最为主要的原因是人们对煤炭、工业、汽车等过度依赖等造成的。调整城市工业的产业结构，减少污染气体的排放是城市应对大气污染的主要策略，而如何找出工业中的污染源，及时进行处理称为环保部门最为关心的问题。随着人工智能技术的发展

随着全球互联网的快速发展，特别是当前移动互联网的大量普及，人们在社交平台、短视频平台等应用中大量的利用网络来表达自己的情感与观点，并且能迅速的发酵形成大规模的舆情事件，例如农夫山泉与娃哈哈的事件。目前网络舆情已经成为了一个重要的研究领域。因此，如何有效地分析和识别网络舆情中的情感倾向，成为了一个重要的研究问题。传统的情感分析方法往往基于词典或者规则来判断文本的情感倾向。而深度学习模型可以自动学习数

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