2024毕业设计精选集

初中信息技术项目化学习的项目设计与选择——指向核心素养的深度学习实现策略研究.pdf

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论文画图工具：25个常用Matplotlib图的Python代码总结 博士生在没有导师指导的情况下，该如何自己选题发 CVPR ？ 对自己深度学习方向的论文有idea，可是工程实践能力跟不上，实验搞不定怎么办？ 在做算法工程师的道路上，你掌握了什么概念或技术使你感觉自我提升突飞猛进？ 发了6篇SCI的师兄告诉我的秘密：科研工具推荐大合集！ 21张让你代码能力突飞猛进的速查表（神经网络、线性代数、可视化等） 美国老姐看完200+中国学生SCI论文，怒写超详细“中国人英文论文写作指南”，还被推上了B站热门… 在计算机领域的科研中，最初的创新点从何而来？ 深度学习中创新点比较小，但是有效果，可以发（水）论文吗_ 研究生第一篇科研论文常犯问题总结 从选题到答辩：优秀博士论文写作最全面的经验分享 北京大学施柏鑫：从审稿人视角，谈谈怎么写一篇CVPR论文 如何摆脱对翻译软件的依赖？高效阅读英文文献方法总结 2022 AAAI 投稿体会 一名博士后出站前反思：若能重读博士，我定会注意这20件事！ 论文写作注意细节总结 用LaTex写论文经验分享 计算机顶会论文投稿指南

手动整理了1500多个及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题，比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广泛，有点科学研究的味道，如果真的去做，还是比较有技术含量的。因为其下一步的应该是具有广阔前景的。还有部分项目可能需要大量的数据集，收集的收集和整理比较麻烦。另外对自己电脑的要求也比较高。 大家在选择机器学习、深度学习算法应用的项目作为自己的毕业设计题目时确实可以避免自己编程能力不强的缺点，但是一定要根据现实情况进行合理选择。个人建议选择现有算法应用实践类题目，这样可以不用创新于算法模型的优化。而是去探索相关算法模型在某个领域的具体应用问题。这样以来：既研究了该算法的原理，业对其进行了实践探索。还是可以展现很多工作量的。

【项目实战】Python实现深度神经网络RNN-LSTM分类模型(医学疾病诊断) 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)项目背景； 2)收集数据； 3)数据预处理； 4)探索数据分析； 5)特征工程； 6)LSTM建模； 7)模型评估； 8)临床应用。

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该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。 本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载 thchs 数据集并解压至 data，运行 test.py，不出意外能够进行识别，结果如下： the 0 th example. 文本结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xian1 huo2 xiu4 mei4 shi1 yi4 ang4 ran2 原文结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xi

一个关于深度学习模型在移动端(安卓)实现的毕业设计 功能简介 使用expert-graph模型实现手写数字识别 使用mobilenet_v1和mobilenet_v2模型实现相册图片的图像分类 使用tensorflow_inception_graph模型实现实时图像分类 使用graph-tiny-yolo-voc模型实现实时图像目标检测 使用stylize_quantized模型实现图像风格迁移 使用conv_actions_frozen模型实现简单单词的语音识别

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智能排班系统是一款专门为广大的中小型零售业者提供智能排班系统，避免负责人因不了解业务，预估错销量等原因造成人员浪费或者人员短缺问题。 1.在排班系统中加入深度学习算法，预测下一阶段的交易量，并通过这个交易量计算劳动工时，并进行最终的排班 2.这套系统保证了劳动的合规性，输出的排班结果在不违反硬性规则的前提下尽量减少软性规则的违反。 3.自动化预测，通过配置排班周期等信息自动生成排版结果 4.可配置规则模型，包括排班合规性、员工匹配属性、组合规则、拆分规则等，使得最终的排班结果更加合理。 POS值预测模块 本模块主要使用了一种加权平均方法和三种时序预测模型prophet、LSTM、Seq2Seq模型对POS进行预测，从startDate到endDate每15分钟一个预测值。 劳动力工时预测模块 解析公司id、预测类型、开始结束时间、任务数组等参数，根据第一阶段输出（POS预测模块）预测出的POS数据和劳动力标准计算出所需的劳动力工时。 劳动力人数预测模块 1.解析参数获得预测需要的各项参数，比如公司id、预测类型、班次模板、预测开始结束日期、组合规则、拆分规则等； 2.处理各种规则等。

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毕业设计：python基于深度学习的音乐推荐方法研究系统（源码 + 数据库 + 说明文档） 2深度学习的算法研究 8 2.1卷积神经网络介绍 8 2.1.1卷积神经网络特性 8 2.1.2卷积的方式 8 2.2基本内容推荐算法 8 2.3基于协同过滤的推荐算法 9 2.4深度学习技术相关概念 10 2.5深度学习技术推荐算法 10 2.6KNNBaseline算法 11 3基于深度学习的音乐推荐系统算法需求 12 3.1需求设计 12 3.2可行性分析 12 3.2.1技术可行性 12 3.2.2经济可行性 12 3.2.3操作可行性 12 3.3其他功能需求分析 13 4系统设计 14 4.1系统的整体设计 14 4.2数据库的设计 14 5系统的实现 16 5.1系统的首页 16 5.2音乐播放界面的实现 16 5.3音乐推荐功能的实现 17 5.4后台管理系统的实现 18 6系统的测试 19 6.1测试的目的 19 6.2测试的内容 19 6.3测试的结果 19

毕业设计：python基于深度学习的交通标志识别系统（源码 + 数据库 + 说明文档） 2 开发工具及技术 2 2.1 B/S结构的介绍 2 2.2 PYTHON技术的介绍 2 2.3 HTML技术的介绍 2 2.4 MYSQL数据库的介绍 3 2.5 深度算法的介绍 3 2.6 开发环境的介绍 3 3 需求分析 4 3.1 可行性分析 4 3.2 功能需求分析 4 3.3 非功能需求分析 4 4 总体设计 6 4.1 系统总体结构设计 6 4.2 系统的数据库设计 6 5 系统功能实现 6 5.1 登录及注册 6 5.2 首页展示 6 5.3 个人信息 6 5.4 用户管理 6 5.5 修改密码 6 5.6 图片识别 6 5.7 摄像头识别 6 5.8 天气识别 6 6 系统测试 6 6.1 测试目的 6 6.2 测试内容 6 6.3 测试总结 6

本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法 本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法 本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法 本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法本科毕业设计——基于python flask框架构建的人脸识别项目，调用face-recognition模块，深度学习算法本科毕业

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【资源介绍】 基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip基于Springboot+Vue+Python深度神经网络学习算法水质管理预测系统+毕业设计+源码案例+课程设计.zip 【备注】 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 欢迎下载，欢迎沟通，互相学习，共同进步！提供答疑！

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本科毕业设计

基于Python+TensorFlow深度学习的噪声抑制与语音识别系统源码（python毕业设计）.zip已获导师指导并且高分通过项目，代码完整下载可用，确保可以运行。只需将项目下载至本地，运行ASRT文件下的GUI.py即可 系统功能如下 1、噪声抑制： （1）提供对音频进行转换成频谱图，让用户分析起来更加直观。 （2）可以进行录音，并将录进的音频内容保存到指定的文件夹中。 （3）同时可以对录进的音频进行添加噪音，添加研究内容。 （4）可以对录制的音频进行降噪处理，使录进的音频听起来更加清晰。 （5）可以将处理后的音频播放出来。 2、语音合成： （1）提供对用户想输入的两段文字的编辑功能。 （2）可以将用户输入的两段文字合成为一段文字并将文字转换为音频信息。 （3）可以存取转换后的音频，也可以存取任意一段文字所转换的音频。 （4）可以将存取的音频播放出来 3、语音识别： （1）提供对于用户输入的音频进行录制。 （2）可以将用户录入的音频存储到指定路径中并进行播放。 （3）将存储的音频识别成文字的方式进行输出。 以下为系统使用说明 主界面 当用户进入主界面时，题目为噪声抑制实

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毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。 毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦除源码(含模型和操作说明).zip代码完整下载可用，确保可以运行。毕业设计基于深度学习开发的试卷手写文字擦

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为加强本科实践教学管理，贯彻落实科技学院教字［2006］1号文件精神，扎实做好本科毕业设计（论文）工作，保证毕业设计（论文）质量，特制订《本科毕业设计（论文）撰写规范》。官方文档

电子排版系统的出现给印刷出版业带来了一场革命，利用电子计算机及各种辅助设备，可以完成从文稿、图表的录入、编辑、修改、组版，直至得到各种不同 用途、不同质量的输出结果。利用电子排版系统，可以减轻劳动强度，缩短出版周期。亲测可以使用

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最近在网上找了不少针对中期答辩（节省时间）的模板，也确实有很多免费网站，但是针对性很差，费时间，要么就是针对毕业论文的，但是很少，不喜欢。索性去下了个收费的（文末是原下载网址），希望可以帮助到其他人，互惠互利。

开题报告模板，主要用于毕业论文开题报告 开题报告作为毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业论文工作前期内完成，经指导教师、教研室签署意见审查后生效

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