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逆向期末课程设计，ollyDbg+ce做的，软件工具现成的报告都有，很通俗易懂

# 基于人工智能-作业批改信息管理系统的毕业设计实现 本篇毕业设计旨在实现一个基于人工智能的作业批改信息管理系统。该系统将利用机器学习和自然语言处理的技术，对学生提交的作业进行自动批改和评估，并对批改结果进行管理和记录。以下是该系统的实现步骤和功能： ## 实现步骤 1. 设计系统架构和数据结构：确定系统的逻辑和数据存储方式，包括学生信息、作业信息、批改结果等。 2. 收集训练数据：收集大量的作业样本和批改数据，用于机器学习模型的训练。 3. 训练机器学习模型：使用机器学习算法对训练数据进行训练，生成能够自动批改作业的模型。 4. 设计评估算法：根据教师制定的评分标准，设计评估算法，对作业进行评分和评估。 5. 开发系统界面和功能：设计系统的用户界面，实现用户登录、作业提交、作业批改和评估等功能。 6. 测试和优化系统：对系统进行测试和优化，确保系统能够稳定运行和准确批改作业。 ## 系统功能 1. 学生管理：包括学生信息的录入、修改和删除等功能。 2. 作业管理：包括作业的发布、提交和查看等功能。 3. 批改管理：包括作业批改结果的管理、查看和统计等功能。 4. 评估管理：

一、（1）实现计数式数字频率计和测周式数字频率计的功能； （2）静态 6 位 LED 数码管显示 8 位数字，分两屏显示，由按键SHIFT切换; (3) 测量频率：1Hz~99.999999MHz。 二、（1）实现交通灯信号灯自动控制循环功能； （2）静态 6 位七段 LED 显示器的最左 2 位和最右 2 位分别显示主道和次道当前状态所剩余时间； （3）用 LEDR0-LEDR9 的不同点亮组合表示道路四种通行状态； （4） 黄灯亮时，发出声响，进行报警提示。用 500Hz 的音频信号来驱动耳机，并采用间歇方式发出报警音，即以 1 秒为周期，前 0.5 秒发音、后 0.5 秒静音，最后一声报警音则输出 1kHz 音频信号。

线性系统理论和设计-仝茂达(中科大) 线性系统理论和设计-仝茂达(中科大) 考研专用

这个外骨骼旨在帮助患有瘫痪的患者更快地康复。 硬件组件: Arduino UNO和Genuino UNO× 1 用于Arduino Mega UNO R3板的Adafruit Phenovo 16通道伺服电机驱动器屏蔽I2C× 1 高扭矩伺服电机× 3 SparkFun无线游戏杆套件× 1 3d打印部件× 7 电缆× 1 手套× 1 OpenBuilds Gear背包× 1 铝板× 1 尼龙搭扣带× 10 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE circuito.io 手动工具和制造机器: 钳子 多功能工具，螺丝刀 剥线钳和切割器，18-10 AWG /0.75-4mm²容量线 烙铁（通用） 热胶枪（通用） 人类的肢体运动是进化发展的结果，但是由于中风或者意外事故的伤害，会导致运动受到限制，残障人士需要进行大量的康复运动才有可能勉强恢复到正常行动中来，因此，我们在这个项目中的目标是开发一种新型的外骨骼，以便于行动受限的手臂轻松移动，并使他们能够以自己的效率工作，包括日常琐事。随后，我们首先开发原型模型。用手臂和手来检查我们的概念是否有效。我们的两个概念是线技术和用于为外骨骼提供运动的连杆机构。最终模型是使用3D打印生成的，该模型为模型提供了强度，可以作为一个刚体来承受高负荷，同样容易由同一个人或任何其他人操作。使用高扭矩伺服电机使用四杆连杆机构为整个系统提供扭矩。使用Arduino和操纵杆完成操作和控制。通过上述行动，外骨骼能够令人满意地满足规定的要求。 通过设计和制造项目的整个过程，我们推断并基本理解扭矩对于正确选择电机以驱动整个系统的重要性和作用。Exo手套表现出相当令人满意的效果，平均运动范围为0到47 度，足以抓住日常物体。可以施加的力量大约是9.3 N. 唯一的挫折是物体无法由于两者之间没有摩擦，所以保持不当。 对于臂部分，发现角度为00至1000，用于提升日常活动所需的习惯物体。因此，电动机的使用可以确保传递足够的扭矩以满足所需的任务。平均效率为80％，随着提升负荷的增加而降低至近59％。这个问题的潜在解决方案可能是使用更强大的高扭矩马达。一个四杆机制被用于使其半灵活并取得预期结果的安排。由于导线缺乏刚性，因此对导线部分进行初步试验并未证明其有效。此外，Bowden Cable变速器需要更大的扭矩。高扭矩电机和用于传输的鲍登线缆的组合可以使外骨骼完全灵活，而不会影响卓越的性能。

在系统表单设计中经常用到下拉复选框，下拉复选列表用于展示可选标签，并允许用户选择多个标签，那么该如何利用Axure RP9制作一个下拉复选框呢？本文总结了设计过程的所需元件和整体思路，通过对关键步骤的讲解，希望对你有所帮助。

杨老师-COM组件设计与应用-文档（mht及pdf）和源代码（5，6，8，9，11-13，15，17，18）.zip

python 实现 神经网络 课程设计 代码 2层隐藏层神经网络（2 Hidden Layers Neural Network） 激活函数（Activation Functions） 指数线性单元（Exponential Linear Unit） 反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network） 卷积神经网络（Convolution Neural Network） 输入数据（Input Data） 感知器（Perceptron） 简单神经网络（Simple Neural Network） 神经网络（Neural Network）是一种计算模型，受到人类神经系统的启发。它由多个人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接（权重）相互传递和处理信息。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以包含多个层。

主要为大家详细介绍了23种设计模式之java原型模式，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下