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：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：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：基于深度学习的微博用户兴趣识别系统设计与实现 基于微博平台的相关数据，将深度学习的某一常用模型应用于微博用户兴趣挖掘，进而设计微博用户兴趣识别系统，可视化呈现微博用户的兴趣主题。 1.微博用户相关数据的收集（爬取平台真实数据）； 2.基于深度学习具体模型的微博用户兴趣挖掘算法的代码实现； 3.微博用户兴趣识别系统的设计与代码实现，包括数据库设计、数据处理模块设计、可视化界面设计等。 4.论文撰写，查重低于30%。 

描述： 我有一个python代码，模拟的直流电机，ue5里有一个电机模型，我想让py输出的一个数值做ue5电机轮子的转速，可是ue5不能直接连接py，但是可以通过json连接py实现数字孪生，实现这个功能

描述：二、题目简介本设计旨在基于人工智能技术设计和实现一个智能客服系统。该系统利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等技术，能够自动处理用户的问题和需求，提供高效准确的客户服务。通过智能问答、智能推荐和智能对话等功能，该系统能够实现与用户的自然交流，解决用户的问题和提供相关信息。智能客服系统可以广泛应用于各行各业，提升客户服务质量和效率，降低企业的运营成本。三、设计任务1.分析智能客服系统的需求和应用场景，确定设计目标和功能需求。2.构建自然语言处理模型，用于理解用户的提问和需求。3.开发机器学习算法，用于对用户问题进行分类和匹配。4.设计并实现智能推荐系统，用于根据用户的需求提供相关的产品或服务推荐。5.实现智能对话功能，能够与用户进行自然交流和解答问题。6.进行系统性能优化和测试，验证系统的准确性和效率。 四、主要内容、功能及技术指标1.自然语言处理模型：文本分词和词性标注语义理解和意图识别问题分类和匹配2.机器学习算法：文本分类和情感分析问题匹配和相似度计算用户行为分析和个性化推荐3.智能推荐系统：基于用户历史行为和个人兴趣的推荐根据问题类型和用户需求的相关推荐推荐结果的实时更新和优化4.智能对话功能：自然语言理解和生成问题解答和指导对话流程控制和上下文管理5.技术指标：使用人工智能技术进行开发利用自然语言处理和机器学习库实现功能系统的准确率、响应时间和用户满意度等性能指标五、设计完成提交的成果1.完整的移动应用程序源代码2.设计文档，包括需求分析、系统设计、技术实现等详细内容3.用户手册，介绍平台的使用方法和功能介绍4.测试报告，验证系统的正确性和性能指标5.演示视频，展示平台的功能和特点六、毕业设计的基本要求1.设计并实现一个具有一定规模和复杂程度的智能客服系统2.能够独立进行需求分析、系统设计和开发工作3.具备良好的编码规范和代码质量4.撰写规范的设计文档和实验报告5.具备基本的系统测试和性能优化能力

描述：要求:会Python视觉算法,用奥比中光多个摄像头(有sdk)拍摄人脸前左右,后生成三维头像,然后贴合眼镜三维模型,准确佩戴眼镜。实现虚拟配镜功能。工期10天,预算5000 ,做完跟APP开发人员对接即可