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 

描述：关键功能模块: 登录注册模块:本模块通过注册和登录机制实现用户身份的验证和认证。确保只有授权用户 才能访问系统，并记录每次用户登录的信息，便于未来的审计和追溯。数据管理模块有三权 分立进行管理，分别为系统管理员:业务系统，系统配置的所有权限;安全管理员:系统角 色、系统权限的管理、业务相关的安全审批权限;审计管理员:系统操作日志审计的权限。 数据存储模块:利用区块链技术，医院的敏感数据将被安全存储，通过哈希算法进行加密处 理。这保证了数据的安全性和不可篡改性。 脱敏算法模块:通过采用高效的数据脱敏、加密、过滤和混淆等技术手段，对敏感数据进行 处理，以防止未经授权的访问、泄露或篡改。 审计跟踪模块:本模块记录每一次数据访问和操作的详细信息，如访问者身份、访问时间、 访问方式等，方便后续的追踪和审计。 数据管理模块:该模块负责整个数据生命周期的管理，包括数据的采集、存储、处理、传输 和销毁等环节。通过高效的数据管理，数据安全得到有效保障，确保数据的机密性、完整性 和可用性。 区块链网络管理模块:负责区块链网络的管理，包括节点管理、链的管理和共识机制的调整， 以保证系统的稳定运行。 数据恢复模块:利用区块链的不可篡改性和分布式备份特性，提供数据丢失或损坏后的恢复 和重建功能。