機器畢業(yè)設計論文(畢業(yè)設計機器人方面)

本文將推薦5個機器學習畢業(yè)項目/demo下載，適合計算機專業(yè)的本科生。如果你想在你的畢業(yè)設計中做出一些創(chuàng)新，這篇文章將非常適合你。

1.【畢業(yè)設計】基于知識圖譜和人工神經網絡的簡歷推薦系統(tǒng)

技術棧前端使用echarts.js，后端基于PythonDjangao；特征處理階段，基于知識圖譜處理技能相關特征，使用neo4j進行圖構建；系統(tǒng)流程是先進行二分類篩選，然后對分類為正的樣本進行排序；二類分類模型基于DNN，并在Keras上進行訓練。在線分類時，直接調用已經訓練好的h5格式保存的模型文件；排序函數以隨機森林的特征重要性作為基本排序指標；系統(tǒng)演示如下：

2.【Demo】基于數據分析的智能美食推薦APP（含菜品識別）

基本技能：

登錄并注冊。輸入基本信息（身高、體重、性別、年齡）和附加信息（工作、平均每周運動時間、睡眠時間、病史）。對于沒有填寫附加信息的用戶：選擇減肥、增肌、塑形、保持形象。（自身信息與目標標準對比，根據以上選擇而變化）每日量（手環(huán)、手機計步器）、近幾天曲線推薦菜譜：兩個標簽，一個定制菜譜，一個隨機智能推送單菜推薦菜品組合，推薦一周的食譜（根據你每天添加的一些信息動態(tài)變化），如果填寫附加信息，建議藥膳（一周藥膳，正常星期二，星期三藥膳.）（注意，你可能不想減肥）什么的）百度api-動態(tài)輸入每頓飯的信息（防抖處理，這里吹牛算法，猜猜吃了多少卡路里）在烹飪過程中添加了美食幫手的所有功能，并針對特殊人群添加詳細的成分信息熱量等?；烊胪扑]，推送有利于健康的方法（黃瓜法）的信息。針對特殊患者群體每日相關事物攝入量的限定范圍。顯示OCR體檢單信息。分析照片中菜肴的數量。吃多少菜，包含多少?？防?.【畢業(yè)設計】利用pytorch訓練深度學習網絡模型，實現(xiàn)車輛模型識別

利用深度學習技術構建殘差網絡，利用CompsCars數據集訓練車型識別模型。將訓練好的模型移植到Android端，實現(xiàn)手機掃描識別車型的功能。該項目涉及技術點較多，要求開發(fā)人員具備一定的技術能力。比如：python語言的使用、深度學習框架pytorch的使用、爬蟲腳本的了解、Java語言的使用、Android平臺架構的了解等等。雖然是跨語言開發(fā)，但是要求并不高。只要達到入門級，就可以了解這個項目，并嘗試一些定制化的改造。至此，框架已經搭建完畢。您只需要修改數據源并重新訓練模型即可實現(xiàn)新的應用程序。

4.【Demo】基于深度學習的表情情感模型系統(tǒng)

本系統(tǒng)是通過tensorflow實現(xiàn)的表情識別模型，支持以下表情的識別（數據集為fer2013）

angerdisgustfearhappysadsurpriseneutral下載地址：https://www.ligongku.com/resource/1406請復制鏈接到瀏覽器下載，建議在PC上下載。

5、基于深度學習的圖像驗證碼解決方案

基于深度學習的圖像驗證碼解決方案-該項目可以快速消除字符粘連、重疊/透視變形/模糊/噪聲等各種干擾情況。足以解決市面上最復雜的驗證碼場景。目前也用于其他OCR場景。該項目基于TensorFlow1.14開發(fā)，旨在幫助中小企業(yè)或個人用戶快速構建圖像分類模型并投入生產環(huán)境，降低技術應用門檻。

正文結束

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