本文研究了基于FPGA的无线信道质量预测与仿真技术，重点分析了多径衰落和频率选择性衰落等信道特性。通过构建调制信道模型，运用MATLAB/Simulink和FPGA硬件平台进行信道仿真，实现了对加性高斯白噪声、频率选择性衰落和瑞丽衰落等信道特性的模拟验证。研究结果表明：FPGA平台能有效模拟不同环境下的信道质量变化，FSK通信系统对高斯噪声具有较强的抗干扰能力，但频率选择性衰落会导致信号失真。该研

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

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 本研究针对工业铸件X射线图像中微小多态缺陷检测难题，对比分析了YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11和RT-DETR等深度学习模型的性能。通过数据增强与迁移学习优化模型，实验表明：RT-DETR在综合检测精度（mAP@0.5=0.775）和复杂场景适应性上表现最优，YOLOv8在速度与精度平衡（F1=0.72）方面突出，YOLOv11对关键点缺陷检测效果最佳（AP=0.764）。研究解决

摘要随着智能交通系统快速发展，车辆身份自动识别技术成为关键支撑环节。针对传统车牌识别方法在复杂光照、污损遮挡等场景下适应性不足的问题，本研究构建了基于BP神经网络的智能识别系统。通过融合数字图像处理技术与深度学习算法，设计包含图像采集、预处理、定位分割、字符识别四大功能模块的系统架构。重点优化灰度变换与边缘检测算法提升图像质量，采用改进型投影法实现字符精准分割，构建三层BP神经网络分类器完成字符特

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

本文研究了基于FPGA的无线信道质量预测与仿真技术，重点分析了多径衰落和频率选择性衰落等信道特性。通过构建调制信道模型，运用MATLAB/Simulink和FPGA硬件平台进行信道仿真，实现了对加性高斯白噪声、频率选择性衰落和瑞丽衰落等信道特性的模拟验证。研究结果表明：FPGA平台能有效模拟不同环境下的信道质量变化，FSK通信系统对高斯噪声具有较强的抗干扰能力，但频率选择性衰落会导致信号失真。该研

交通流量预测模型虽然在实验当中取得了较好的效果，然而“数据孤岛”、隐私保护、通信开销等问题使得这些技术难以落地应用。现有的基于联邦学习的交通流量预测系统应用场景有限，仍存在以下几个问题：目前模型的预测精度难以满足实际应用；虽然使用了联邦学习，但仍然可以通过模型参数反推原始数据；随着通信次数增加，客户端和服务器之间通信开销增大，在通信资源有限的情况下，容易出现传输数据丢失。为解决这些问题，本文提出了

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