基于深度学习的旅游推荐系统，聚焦游客个性化需求与旅游资源的精准匹配，构建 “多模态数据融合 - 深度特征挖掘 - 动态推荐” 的一体化框架，解决传统推荐中 “场景适配差、兴趣捕捉浅、体验同质化” 的痛点。系统核心包括：多源数据采集模块整合旅游目的地信息（景点类型、开放时间、用户评价）、用户行为（浏览轨迹、消费记录、社交分享）及环境数据（季节、天气、交通），通过 Python 爬虫与 API 接口获

基于微信小程序的博物馆文创系统，聚焦博物馆文化 IP 的活化与传播，构建 “文创展示 - 文化解读 - 线上交易” 的轻量化平台，解决传统文创文创 “线下局限、文化内涵传递不足” 的痛点。核心功能：小程序按 “馆藏主题”（如青铜器、书画）分类展示文创产品（复刻摆件、文具、数字藏品），每件商品关联 3D 文物模型与语音讲解（扫码收听展品即可跳转对应文创）；支持个性化定制（如在文创上印制文物纹样），集

本课题聚焦基于强化学习和大模型的船舶避碰系统设计与实现，融合强化学习的决策优化能力与大模型的语义理解、场景推理优势，构建智能避碰解决方案。系统通过传感器与 AIS 获取船舶位置、航向、航速等动态数据，利用大模型解析复杂航行场景（如狭水道、桥区、多船交汇），生成环境状态描述；强化学习模块以避碰规则（COLREGs）为约束，通过马尔可夫决策过程训练最优避碰策略，输出转向、减速等操作指令，支持实时动态调

基于微信小程序的咖啡店点餐系统聚焦线下门店与线上服务融合，构建集自助点餐、会员管理、订单追踪于一体的便捷平台。系统支持用户扫码进入小程序，查看菜单（含图文介绍、配料选择、冷热规格）、加入购物车、微信支付完成下单，同时提供到店自提或堂食座位预约功能；商家端可实时接收订单、更新餐品状态、管理库存与菜单，通过数据看板分析热销品与客流高峰。额外设计会员积分体系（消费累计积分兑换饮品）、优惠券发放及生日福利

基于大数据的影评情感分析可视化及推荐系统，聚焦影视内容与用户偏好的精准匹配，构建 “情感挖掘 - 可视化解析 - 智能推荐” 的全链路平台，解决传统影评分析中 “情感模糊、推荐同质化、价值挖掘不足” 的痛点。系统通过 Scrapy 爬取多平台影评数据（文本评论、评分、点赞数），结合用户画像（观影历史、类型偏好），经 Spark NLP 进行情感极性分析（正面 / 负面 / 中性），提取关键词（如

本课题设计开发基于 SpringBoot+Vue 的校园设备维护报修系统，整合设备信息管理、报修提交、工单分配、维修跟踪、评价反馈等功能，支持学生、教职工、维修人员、管理员多角色协作。系统采用前后端分离架构，前端通过 Vue 构建直观的报修与跟踪界面，后端依托 SpringBoot 实现工单流转与数据管理，适配校园设备分散、维护响应需及时的场景。意义在于：为师生提供便捷的在线报修渠道，缩短问题反馈

基于深度学习的蘑菇种类识别系统，聚焦野生蘑菇的快速分类与毒性初筛，构建 “图像采集 - 特征提取 - 种类判定” 的一体化框架，解决传统识别中 “依赖经验、误判率高、毒性难鉴别” 的痛点。系统核心包括：图像预处理模块通过 Python 的 OpenCV 实现蘑菇图像的去噪、裁剪与数据增强（旋转、缩放），构建包含 150 + 常见种类（含 30 种剧毒蘑菇）的图像数据集，标注菌盖形状、菌褶颜色等关键

本课题聚焦传统数码相机销售渠道分散、产品信息展示不直观、专业参数对比不便、售后保障不足等痛点，结合数码产品电商化发展趋势，设计开发基于 SpringBoot 的数码相机商城平台，构建 “产品展示 + 专业选型 + 在线交易 + 售后溯源” 一体化数码购物服务平台。当前传统销售模式依赖线下门店、线下参数查询繁琐、正品保障难确认、售后响应滞后等问题，难以满足摄影爱好者、专业从业者对精准选型、正品保障、

在高校餐饮市场规模扩大（2023 年中国校园餐饮市场达 3000 亿元）与学生消费习惯改变的背景下，传统校园外卖服务存在配送效率低（平均配送时间 30 分钟）、食品安全难保障（40% 的商家无正规资质）、服务时间受限（仅覆盖三餐高峰）等问题。据统计，超 70% 的学生对现有校园外卖服务不满意，商家平均月订单量不足 500 单，配送成本占订单金额的 20%。基于 SpringBoot 的校园外卖平台

基于微信小程序的设备报修系统聚焦设备故障快速响应与全流程管理，构建集报修提交、工单派发、进度追踪于一体的轻量化平台。系统核心功能包括：用户端支持上传故障设备照片 / 视频、填写故障描述、选择设备类型与位置，一键提交报修单并实时查看处理进度；维修员端接收派单通知、更新维修状态（接单 / 处理中 / 已完成）、上传维修记录与耗材使用情况；管理员端可分配工单、统计维修效率、管理设备台账与维修人员信息。结