描述：102391python预算2000 时间一个月    数据与计算机通信课程知识图谱设计与应用 具体设计要求： 1.了解知识图谱构建的步骤，确定需要构建的数据。（可提供） 2.爬取相关网站，获得基础数据。（可提供数据） 3.知识抽取：通过实体识别、关系抽取、属性抽取等，建立基础数据集。 4.知识表示与建模：利用知识表示方法形成RDF数据三元组库和属性图的图数据库，并建立知识图谱模型。 5.知识图谱可视化：通过网页对知识图谱内容进行可视化展示。（用neo4j上的图都欧克） 

描述： 1.客服--最近通话删除 把收藏放到和微信一样的聊天位置 新建私密聊天功能删除2.注册这里使用邮箱接收验证码 注册+填写手机号码3.更换名字不及时更新，4.群管理里面 点击禁止发送链接  禁止发送二维码 一直跳5.更换个人图像的时候会先出现 带名字的图像 然后才更新新的图像 然后选择相册的时候不能选分相册，显示不出来，聊天的时候发 图片和视频也是一样6.添加好友搜索的时候会出现很多一个名字的 其实就是一个号  图像会先显示名字的第一个字 然后在变回实时的7.语音视频问题处理 2个人给同一个人打会怎么样8.发送消息离线通知问题，打语音视频弹提示问题9.分享好友功能有问题10.添加好友的时候必须对方确认才能添加好友，而且好友请求要显示在通讯录里面11.群聊修改为 我的群组  我的好友   新的好友12.关于我们里面 把 官网网站  功能介绍  意见反馈删除  就留版本号在加一个 logo和APP名字放上面13.通用里面回车键发送消息删除14.探索里面的都删除就留朋友圈 把朋友圈放到探索这里   朋友圈的评论要显示出来，朋友圈好友的都显示出来15.好友聊天弄成和微信一样 显示双方图像 可以查看对方资料16.群新建的时候生成一个群号，链接 只有群主才能生成群链接和二维码    扫二维码点击加群没反应，群投诉这里删除，用户修改我在群里的称呼没反应    群在群搜索搜不到18.通迅录里面点击好友名字 弄得和微信一样可以查看 昵称 账号  设置权限 和朋友圈  不是直接点进去发消息  修改备注19.登陆密码输入错误提示无效的密码后台功能强制注销没反应批量注册没反应清空群聊天记录失效群添加虚拟号失效版本管理                  

描述：以单片机（stm32）为控制器核心，建立反馈控制系统，设计自动化装置，实现仓储环境中的货物识别、抓取和定向运输过程。其中，根据仓储地面循迹线和惯性传感器建立电子地图，同时通过图像视觉对仓储内物品进行分类标记，设定始位置和终点位置，根据预定目标，实现对物品进行抓取并进行路径规划，将物品送到指定地点。

描述：ins爬虫就是登录ins 然后记录客户发的story预算2000 时间不是特别着急要考虑多账户和代理的问题同账号和同IP 肯定爬不了几个 

描述：预算800 时间半个月基于高光谱图像的滨海湿地地物分类python，就用几种机器学习方法就行svm、深度学习之类的都可以有数据集 

描述：过使用这个实时情绪分享系统，可以进行情绪的宣泄以及情感的交流，主要实现的功能有互动功能，用户可以对其他用户发送的弹幕进行点赞、评论，并且可以使用图片（表情包）进行评论，增强用户之间的互动和交流。发送消息功能，促进更自由的交流氛围，同时确保用户隐私和安全。用户界面设计功能，情绪与颜色对应，不同的情绪对应不同的弹幕颜色，比如红色代表生气，蓝色代表哀伤，以此类推。通过颜色的视觉传达，增加弹幕的直观性和情感表达力。用户在发送弹幕时，与已发送的弹幕会产生碰撞效果，增加视效和趣味性，提升用户体验。情绪监控功能：当用户发送的弹幕呈现相同的色系或大部分为同一色系时，后台管理员应加强对该用户的监控，及时弹出正能量提示，推送积极向上的心情弹幕，以引导用户保持积极健康的情绪状态。字眼监控功能 ：加强对用户评论内容的管控，自动屏蔽带有辱骂性和嘲讽性的词语，维护良好的社区氛围和用户体验。该设计旨在提升用户参与度和互动体验，同时注重情绪管理和社区文明，营造积极健康的在线交流环境。月底之前把只要代码预算1000内

描述：1)课题拟研究主要内容(本课题要解决的主要问题) ;题目:基于MATLAB的物联网微压力传感器数据分析与处理随着物联网技术的飞速发展，各种传感器网络在实时监测和数据采集方面发挥着越来越重要的作用。其中，微压力传感器作为一类广泛应用于气体和液体压力监测的关键传感器，其在医疗、工业自动化、环境监测等领域都得到了广泛的应用。然而，随着传感器网络的扩展和数据规模的增加，对于微压力传感器数据的高效、准确的分析与处理变得至关重要。在这一-背景下，本课题旨在利用MATLAB这一强大的数据分析和处理工具，深入研究物联网微压力传感器数据的挖掘、分析和应用。本课题拟解决的主要问题:1、数据噪声异常值处理:传感器数据可能受环境噪声、设备故障影响或其他异常情况影响，导致数据中存在噪声和异常值。2、数据校准和校验:传感器可能存在校准偏差或不稳定性，确保数据的准确性和稳定性。3、数据可视化和分析:需要对可能传感器数据进行可视化和分析，以便于更好理解和利用数据。2)系统拟实现的基本功能;1、MATLAB读取传感器数据:MATLAB设计一个能读取传感器传输数据的函数。2、数据预处理和清洗:实现MATLAB脚本用于数据清洗，包括去除噪声和处理异常值，确保传感器数据的质量。3、数据校验和验证:利用MATLAB的工具，开发校准算法，修正传感器数据并进行实时验证，以提高数据的准确性和可信度4、数据可视化和分析:利用MATLAB的统计分析和可视化功能，创建用户友好的界面，展示压力数据的趋势和模式，帮助用户更好地理解和分析数据。 

描述：用python写一个算法来判断网络象棋对弈中对手是不是AI1．目的及意义（含国内外的研究现状分析） 当今的网络象棋对弈中，已经有着大量的AI下棋工具的使用。很多象棋主播也开始使用AI软件下棋，玩家体验感非常糟糕，连特级大师王天一面对AI软件也是十有九输。很显然这些AI工具的滥用已经严重影响到了象棋比赛的公平性，因此网络象棋对弈中AI对手判别算法的研究对于提高游戏公平性和用户体验具有重要意义。   根据以上研究分析，本毕业设计将基于对当前人类象棋比赛中AI对手的使用状况和特点进行有效的信息提取和深入分析，总结归纳AI对手表现的基本特征和规律，根据特征进行深度学习等技术设计出快速稳定的AI识别算法，以达到有效识别出网络象棋对弈中的AI对手的目的，最大程度上保证网络象棋的公平性和玩家的体验感。国内外研究现状分析：   在网络象棋对弈中，AI对手判别算法的研究现状主要涉及基于行为特征、玩家评级、机器学习以及棋局分析等方面。国外研究主要集中在使用深度学习、卷积神经网络和循环神经网络等技术来从对手走棋历史中提取特征进行判别。例如Google DeepMind提出了一个基于卷积神经网络的算法，从对手的移动序列中学习并进行对手判别；牛津大学的研究者使用基于强化学习的算法，通过分析AI对手的移动选择和棋局评估来进行判别；麻省理工学院的研究者使用深度学习模型，通过与人类大师对弈并分析其决策模式，进行对手判别。而国内研究者使用基于决策树的算法、玩家评级预测等方法来判断对手是否为AI。例如中国科学院计算技术研究所的研究者提出了一种基于决策树的算法，利用玩家走棋过程中的行为特征进行对手判别；浙江大学的研究者使用神经网络模型来预测对手的评级，以判别对手是否为AI。此外，还有部分研究者通过分析棋局特征和评估函数得出结论，或者基于人类国际象棋大师的经验进行对手判别。总之，AI对手判别算法的研究尚处于不断发展之中，未来可能会有更多新的方法和算法用于判别AI对手。     2．研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施研究基本内容：   收集大量网络象棋对弈数据，从对局数据中提取特征建立对应深度学习的模型，反复改进和提升算法，获得精确的判别算法，并应用于实际网络象棋对弈中。 目标：​设计准确率较高的判别算法，尽量减少不同环境下带来的误差，最终使得算法能够在实际网络象棋对弈中得到有效应用，提高玩家体验和竞技公平性。​​拟采用的技术方案及措施:​1.数据收集和预处理：收集网络象棋对弈的数据，包括对弈记录、对手的走棋策略等。对数据进行预处理，例如去除噪声、标准化等。2.特征提取：从对弈数据中提取有用的特征，例如棋子开局走势、棋局的评估值、棋子的位置、棋局的发展趋势等。可以使用传统的特征提取方法，也可以使用深度学习模型进行端到端的特征学习。3.构建训练集和测试集：将提取的特征划分为训练集和测试集。训练集用于训练AI模型，测试集用于评估模型的性能。4.AI模型选择和训练：选择适合网络象棋对弈中AI对手判别的模型，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、深度神经网络、Alpha-Beta剪枝、​​​​​Alaph-zero中的深度神经网络和通用算法​​​等。使用训练集对模型进行训练，优化模型的参数和权重。5.模型评估和调优：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。根据评估结果进行模型的调优，例如调整模型的超参数、增加训练数据等。6.对手判别算法应用：将训练好的AI模型应用于网络象棋对弈中，通过输入对手的走棋策略等信息，使用模型进行对手判别，判断对手是人类玩家还是AI玩家。7.算法改进和优化：根据实际应用中的反馈和需求，对对手判别算法进行改进和优化，提高判别的准确性和鲁棒性。 

描述：Python 预算700 时间尽快做一个基于bert的中文医疗问答系统，要求找一个标注好的医疗文本微调官方模型让问答系统能的回答医疗方面的问题，不用太复杂简单一点，弄一个用户界面用来进行提问和回答

描述：是在hustoj基础上添加mongodb命令判题https://github.com/zhblue/hustojhttps://gitee.com/zhblue/hustoj就像牛客网对sql命令的判题那样主要是要设计对应mongo命令的题库，不用太多