本文研究构建了一个基于大数据技术的医疗机构智能分析平台，采用Vue.js+Flask前后端一体化架构，整合了多源医疗数据处理全流程。系统通过爬虫技术获取标准化医疗数据，运用随机森林算法构建疾病分类模型，准确率达86.4%。创新性地集成生成式大语言模型开发智能问答模块，实现医疗咨询的自动化响应。平台包含数据采集、可视化分析、机器学习预测和智能问答等功能模块，经测试验证了其在症状识别和医疗决策支持方面

摘要：本文研究基于数据驱动的智慧教学平台设计与实现，采用SpringBoot和MyBatis框架构建系统架构。平台包含视频推荐、学生档案、协作学习和后台管理四大核心模块，通过个性化标签推荐和关联规则算法实现精准教学资源匹配。研究详细阐述了系统需求分析、数据库设计、功能实现及测试验证过程，测试结果表明各模块均达到预期效果。该平台有效提升了教学效率和学习体验，为智慧教育发展提供了实践参考。未来可引入智

【摘要】本文针对教育领域"信息过载"问题，设计并实现了一个基于大数据技术的个性化学习推荐系统。系统采用协同过滤算法为核心推荐技术，结合SpringBoot、Vue和Hadoop等技术框架，构建了包含学习资源推荐、智能问答、互动社区等功能的B/S架构平台。通过余弦相似度计算用户行为特征相似性，实现了精准的学习资源个性化推荐。系统测试表明，该方案能有效提升用户学习资源获取效率，改善

摘要：本文设计并实现了一个基于人脸识别的智能考勤系统，采用Django+Vue框架构建，包含用户管理、课程管理、人脸识别考勤等核心功能模块。系统通过OpenCV结合深度学习算法实现高效人脸识别，较传统考勤方式显著提升了准确性和效率。测试结果表明系统功能基本满足需求，但在复杂环境下的识别准确率和系统并发性能方面仍需优化。研究为教育信息化提供了创新解决方案，未来可通过算法改进和架构优化进一步提升系统性

当前基于NLP的文本生成系统面临可解释性不足与个性化效果欠佳的问题。传统方法依赖人工规则或单一模型，难以有效捕捉用户需求与内容之间的深层语义关联。知识图谱技术因其结构化表达能力与语义推理能力，为提升NLP的文本生成的可解释性和准确性提供了新思路。本研通过构建知识图谱与混合检索机制，探索大模型文本生成的实现路径，旨在为用户提供兼具逻辑性与个性化的文本生成的服务，同时为知识驱动型NLP系统的设计提供实

目前，家庭监控大多数都是人工进行操作，并不能够自动的检测和识别出人员跌倒的情况。针对这一问题，本研究提出了一种基于人工智能和物联网融合的方法，开发了一套能够实时检测并准确判断人员跌倒情况的监控系统，并能够及时发出警报。该系统采用了YOLOv8和OpenCV相结合的技术，以香橙派5作为主控制器，利用海康威视USB摄像头进行视频数据的采集，并通过EC20通信模块实现4G无线通信，进行报警功能。实验结果

【摘要】本文针对教育领域"信息过载"问题，设计并实现了一个基于大数据技术的个性化学习推荐系统。系统采用协同过滤算法为核心推荐技术，结合SpringBoot、Vue和Hadoop等技术框架，构建了包含学习资源推荐、智能问答、互动社区等功能的B/S架构平台。通过余弦相似度计算用户行为特征相似性，实现了精准的学习资源个性化推荐。系统测试表明，该方案能有效提升用户学习资源获取效率，改善

摘要： 本研究基于YOLOv8深度学习框架构建了一套融合检测与论坛功能的鱼类识别系统。针对传统方法在复杂水下环境中效率低、精度不足的问题，系统通过优化网络参数和数据增强策略，在包含10种淡水鱼类的2848张图像数据集上实现了89%的mAP50检测精度。技术架构采用Django+Vue前后端分离设计，集成异步任务队列处理检测请求，支持用户注册登录、文章发布、评论互动等功能。测试结果表明系统在保持实时

摘要：本文设计并实现了一个基于人脸识别的智能考勤系统，采用Django+Vue框架构建，包含用户管理、课程管理、人脸识别考勤等核心功能模块。系统通过OpenCV结合深度学习算法实现高效人脸识别，较传统考勤方式显著提升了准确性和效率。测试结果表明系统功能基本满足需求，但在复杂环境下的识别准确率和系统并发性能方面仍需优化。研究为教育信息化提供了创新解决方案，未来可通过算法改进和架构优化进一步提升系统性

5.1 研究总结本研究针对异构复杂多智能体网络的非光滑协调控制问题，通过创新性的理论分析与算法设计，为电力系统与自动化领域的分布式网络控制系统研究提供了重要的理论支撑和技术储备。主要贡献体现在以下三个层面：本研究针对异构复杂多智能体网络的非光滑协调控制问题，提出了一系列创新性解决方案，为电气工程及其自动化的分布式系统研究提供了重要贡献。研究成果主要体现在以下三个方面：异构网络建模与非光滑控制设计：