本课题聚焦基于SpringBoot的无人机推荐及使用一体化系统，针对无人机领域“选机难、操作不规范、数据管理低效”等核心痛点，通过智能算法与全流程服务提升用户体验。系统采用SpringBoot+Vue3前后端分离架构，后端基于SpringBoot提供高并发RESTful API，前端利用Vue3实现动态交互界面，数据库选用MySQL存储设备与用户数据，MyBatis实现高效数据持久化。核心功能模块

随着垃圾分类政策的全面推进，传统人工分类模式存在效率低下、分类准确率低、居民认知不足等问题，难以满足城市环境治理的智能化发展需求。本课题旨在设计并实现基于图像识别的智能垃圾分类系统，融合计算机视觉与深度学习技术，采用“前端采集+后端识别”的架构模式。系统前端支持图像采集上传（移动端/摄像头端），后端依托深度学习框架构建图像识别模型，实现对常见垃圾品类的精准识别，结合数据库存储垃圾属性、分类标准等核

当前月季种植中，养护依赖人工经验，存在明显痛点：病虫害（如黑斑病、蚜虫）早期难识别，易延误防治；生长状态（如缺水、缺肥）判断主观，难精准施策；新手种植者缺乏专业指导，成活率低。基于深度学习的月季养护系统，依托深度学习在图像识别（如 CNN 模型识别病虫害、生长异常）、数据建模（分析环境与生长关联）的优势，结合环境数据采集技术，实现智能化养护。系统核心功能包括：月季状态图像采集（用户上传或设备自动拍

当前房地产市场中，房价受区位、面积、配套等多因素影响，传统预测依赖人工经验，存在主观性强、准确性低、难捕捉复杂关联的痛点，难以满足购房者决策、开发商定价、研究者分析市场的需求。基于机器学习的房价预测系统，依托机器学习算法（如线性回归、随机森林、梯度提升树）对多维度数据的建模优势，结合 Python 数据处理能力，实现精准房价预测。系统核心功能包括：房价数据采集（爬取区域房源信息，含区位、户型、面积

当前航运中，船舶避碰依赖人工观测雷达、AIS 数据，存在复杂海域（多船交汇、恶劣天气）下决策滞后、应对方案单一的痛点，易引发碰撞事故。基于强化学习和大模型的船舶避碰系统，融合两者优势：强化学习通过模拟海量航行场景训练决策模型，实现动态避碰策略优化；大模型则高效处理多源数据（AIS、雷达、气象、海图），提取关键信息并理解复杂航行态势。系统核心功能包括：多源数据实时采集与融合、航行场景动态建模、强化学

**基于SpringBoot的微服务教材征订系统**采用微服务架构设计，以SpringBoot为核心框架，将传统单体教材征订业务拆分为用户管理、教材信息、订单处理、库存统计等独立服务模块，各模块通过RESTful API通信，实现高内聚、低耦合，便于系统灵活扩展与独立部署。系统利用SpringCloud生态中的服务注册与发现组件（如Eureka），保障服务间动态调用与容错；通过Spring Dat

本课题聚焦游客宁波旅游个性化、便捷化的需求，设计开发基于Hadoop的宁波旅游推荐周边商城系统。项目以Hadoop生态体系为核心大数据处理架构，结合SpringBoot实现后端服务支撑，搭配MySQL与HBase实现用户基础信息、宁波旅游资源数据（景点、美食、民俗等）、用户出行偏好数据、周边商品信息、订单记录等的分层持久化存储，依托MapReduce、Spark实现海量旅游与消费数据的分布式计算与

本课题聚焦金融机构信贷风险评估精准化、可视化的需求，设计开发基于Hadoop的信贷风险评估的数据可视化分析与预测系统。项目以Hadoop生态体系为核心大数据处理架构，结合SpringBoot实现后端服务支撑，搭配MySQL与HBase实现用户信贷档案、征信数据、交易流水、资产负债信息、历史信贷违约记录等的分层持久化存储，依托MapReduce、Spark实现海量信贷数据的分布式计算与风险特征挖掘，

本课题聚焦公众健康饮食个性化、科学化的需求，设计开发基于Hadoop的健康饮食推荐系统。项目以Hadoop生态体系为核心大数据处理架构，结合SpringBoot实现后端服务支撑，搭配MySQL与HBase实现用户基础信息、健康档案（体质、病史、过敏原等）、食材营养数据、食谱数据、饮食历史记录等的分层持久化存储，依托MapReduce、Spark实现海量饮食与营养数据的分布式计算与挖掘，前端采用We

本课题聚焦城市出行智能化、个性化的需求，设计开发基于Hadoop大数据的出行方式推荐系统。项目以Hadoop生态体系为核心大数据处理架构，结合SpringBoot实现后端服务支撑，搭配MySQL与HBase实现用户基础信息、出行历史数据、实时交通数据、POI信息等的分层持久化存储，依托MapReduce、Spark实现出行数据的分布式计算与挖掘，前端采用Web端及移动端适配框架构建简洁易用的交互界