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毕业党的福利,论文辅助神器-青柠AI论文查重网站

青柠AI论文查重网站(PaperWX)是一款多功能论文辅助工具,提供本科论文生成、答辩PPT制作和AIGC降重等服务。其本科论文功能可基于标题智能生成论文大纲和内容(3000-3万字);PPT功能支持一键生成多种场景的答辩幻灯片及自述稿;降重服务提供三种模式(5-8元/千字),适用于主流查重系统,支持中英文处理。平台还具备历史记录管理、格式保留和常见问题解答等功能,帮助用户高效完成论文写作全流程。

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#人工智能
学术家AI(PaperWW)——最新AI论文写作、AI降重、降低aigc的网站

摘要:学术家AI(PaperWW)是一款专注于学术辅助的智能平台,提供论文查重、降重、AIGC检测等核心功能。平台采用第六代A-NLP技术,基于9亿篇文献数据库实现精准查重,支持免费版、专业版和至尊版三种查重服务。其AIGC降重系统通过双重算法模型智能改写文本,价格5-8元/千字,10分钟可处理万字内容。论文生成功能支持10分钟生成千字初稿,涵盖各类学术需求。知网降重模块提供改写、续写和双擎三种模

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#人工智能#AIGC
springboot基于小程序的讲话稿共享及检索系统_813053yp

一、系统概述该系统旨在为用户提供一个便捷、高效的讲话稿共享和检索平台,助力提升工作和学习中的沟通效率与质量。通过Spring Boot后端框架与小程序前端的结合,实现了讲话稿数据的存储、管理和检索功能,同时提供了友好的用户界面和便捷的操作方式。二、技术架构1.后端框架:Spring Boot2.1.Spring Boot是Spring框架的扩展,提供了自动配置、嵌入式服务器、丰富的starter依

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#spring boot#小程序#后端
java基于SpringBoot的Gucci进销存系统

一、系统背景与目的该系统旨在满足Gucci品牌对商品进货、销售、库存等管理的复杂需求,提高运营效率和管理水平,为品牌的持续发展提供有力支持。二、技术架构与框架后端框架:SpringBoot。SpringBoot提供了丰富的功能特性,包括嵌入式Servlet容器(如Tomcat或Jetty),使得开发者可以直接“运行”应用程序,而无需部署WAR文件。此外,SpringBoot还包含自动配置特性,能

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#java#spring boot#开发语言
基于Android的校园零⻝配送APP 的设计与实现

校园零食配送APP开发(Java+Spring Boot+MySQL) 本项目基于Android平台开发校园零食配送APP,采用Kotlin语言、Spring Boot框架和MySQL数据库,实现用户、配送员和管理员三大功能模块。系统涵盖注册登录、零食展示、订单处理等功能,通过需求分析、系统设计、功能实现和测试优化等环节完成开发。测试表明APP基本满足需求,但高并发性能有待提升。后续计划优化后端代

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#android
基于深度学习的疲劳检测算法

【代码】基于深度学习的疲劳检测算法。

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#java
基于深度学习的宠物皮肤病识别系统

💗博主介绍:✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师,专注于Java/Python/小程序app/深度学习等计算机设计,主要对象是咱们计算机相关专业的大学生,希望您们都能前途无量!✨💗👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻计算机毕业设计设计精品实战案例✅🎈1.项目内容随着人们对宠物健康和福利的关注增加,对宠物皮肤病的早期诊断和治疗变得尤为重要。然而,准确识别宠物的皮

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#深度学习#宠物#人工智能
基于OpenCV和Python的人脸识别系统

基于OpenCV和Python的人脸识别系统是一种高效、准确的人脸识别解决方案,它结合了OpenCV的计算机视觉能力和Python的编程便利性,广泛应用于安全监控、门禁系统、移动支付、智能设备解锁等多个场景。以下是对该系统的详细介绍:一、系统构成1.OpenCV库:OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,提供了丰富的算法和数据结构,用于实时应用中的计算机视觉任务。它支持多种编程语言,包

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#opencv#python#人工智能
基于深度学习算法的垃圾分类图像识别

□□在科技发达、智能时代中,深度学习、机器学习以及人工智能成为了高频词。它们看似深不可测,但是又离不开我们的生活。深度学习和机器学习是一种技术、而人工智能一种是一种体现。使用深度学习和机器技术,使机器拥有人的某种大脑结构从而来实现人的某种行为,它不仅解决了很多即无聊又繁琐的工作,从而解放了很多工人每天反复并且厌倦的动作节,节省了大量的时间;而且它在每件工作当中,能够做到比人更加精确,并且不会像人类

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#java
基于深度学习的手势识别算法实现

基于深度学习的手势识别处理计算机视觉领域中的关键技术之一,深度学习技术在近20年得到了快速的发展,其中在2014年就提出了VGG和GoogleNet这两大高精度高准确率的网络模型。手势识别是在图像中捕抓到手部关键信息再通过手势给机器传达信息。手势识别大多数情况下都是在实时视频作为应用环境,这就对模型有着实时处理和准确性这两个基本要求。

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#java
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