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本设计系统中包括了语音音频的遍历，语音音频特征值提取，卷积神经网络模型训练，做出测试数据的时域图、频域图和语谱图，对测试语音数据集的预测，达到对语音情绪识别的效果。深度学习为语音的情绪识别打击了坚实的基础。比如：电话客服在接通电话时可采用人工进行语音情绪的识别，远程的学前教育，而且有的国家已经把语音情绪识别的技术用在了刑侦的犯罪嫌疑人的审问方面，用来破获犯罪分子的心理情绪，从而达到侦破犯罪案件的目

随着 Android 客户端 App 的飞速发展，简单的 MVC分层架构早已不符合当下开发的需求，现在的 App具有开发上线周期短，需求变化多，功能体量多跨度大，更新周期短，适配机型多，合作开发人员多等特点。那么，对于现在体积庞大的App，本文设计了一个立体的架构。本架构的设计从横向，纵向和延伸性上考虑。纵向主要分解流程；横向主要分解业务，和开发期间的功能复用；延伸性上本架构充分考虑了架构的升级和

本系统以YOLOv5目标检测算法为基础[5]，利用其进行表情分类，涵盖“愤怒”、“厌恶”、“恐惧”、“快乐”、“中立”、“悲伤”、“惊讶”七类表情。通过对不同表情特征的分析与提取，旨在提高表情识别的准确性和鲁棒性。面部表情作为人类非语言沟通的重要形式，能够传递情绪、意图等关键信息，因此，研究精准、高效的面部表情识别系统具有重要的理论价值和实际意义。另有10000+份项目源码，项目有java（包含s

本系统使用的手写数字数据集是MNIST数据集，该数据集分为三部分：55000行训练数据集、10000 行测试数据集、以及5000行的验证数据集。经过搭建、训练、使用两个模型，Softmax回归模型和卷积神经网络模型对手写数字的识别率分别为91.92%和99.13%，卷积神经网络的识别率已经达到了可以实际应用的程度。本文为人工智能的手写数字识别的发展提供了一定的理论价值和科研依据。问题的核心在于开发

从对课堂出勤统计的实际需求出发，以人脸检测与特征识别为基础，论文实现了一套基于嵌入式AI技术的课堂考勤系统。首先，利用IR-RGB双光谱摄像头获取出勤者人脸图像信息并送入嵌入式AI处理器K210芯片，经基于YOLO的人脸检测算法与近红外活体检测算法检测到活体人脸后，使用基于FaceNet的人脸识别算法对人脸图像进行特征向量映射，通过特征向量比对获取识别对象的身份信息，从而实现课堂出勤信息统计。传统

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本系统主要通过对系统的前台系统和后台管理系统进行了功能性需求分析，对系统的安全性和可扩展性进行了非功能性需求分析。在详细的需求分析的基础上，根据系统的功能设计确定了数据库结构，实现完整的代码编写。 购物系统 app 使用 node.js 语言以及 mysql 数据库 ，完成了系统的主要模块的页面设计和功能实现。本文展示了首页页面的实现效果图，并通过代码和页面介绍了用户注册功能、商品搜索功能、用户订

遗传算法具有全局搜索能力，本文通过遗传算法，将人脸的检测和识别进行算法优化，以减少计算量的方式提高人脸的识别效果，利用遗传算法对其特征值的提取运用遗传算法进行优化。通过对比实验结果表明，使用该算法进行优化的人脸识别方法在特征值没有明显的提升的情况下，较大的提高了人脸的检测率。【摘要】在日常生活中，有很多场景都会用到人的身份识别。人脸识别因为其普遍性，可采集性和接受程度都较高，成为了众多身份识别中的

基于当前社会对环境保护和资源回收的日益重视，特别是在垃圾分类方面的迫切需求。随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高，垃圾产生量不断增加，传统的垃圾处理方式已经无法满足现代社会对环境保护和资源利用的要求。因此，如何实现垃圾的高效、准确分类成为了一个亟待解决的问题。知识图谱作为一种强大的知识表示和推理工具，能够将大量的、异构的信息整合成一个结构化的网络，为智能系统的决策提供支持。在垃圾分类领域，知识