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LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术，它可以通过分析人脸的表情和动作，来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法，对人脸图像进行处理和分析，从而准确地识别人的情感状态，包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析，LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面，它可以应用于人机交互和情感计算领域，例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中，通过识别用户的情绪状态，提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面，LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应，从而改进产品设计和市场营销策略。 此外，LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应，可以评估广告的效果和吸引力，为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域，LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估，帮助医生更好地了解患者的情感状态。

智能自习室项目是当年我的一个毕业设计，设计技术范围比较广，经过我这么长时间的完善项目也已经比较成熟，能独当一面！该毕业设计实现了软硬件相互结合，实现了硬件和软件之间实时通讯，实现了实时消费系统，RFID读卡系统，角色登录等，很多的常用功能，属于拿来即用的一个成熟的毕业设计。

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自1956年人工智能概念提出后，相关技术快速发展。近年来随着文言一心、new bing、chatGPT等人工智能新产品问世后，对各行各业产生了不同程度的影响。2023年3月，据统计美国已经有90%的学生使用chatGPT辅助完成作业。因此，本文将基于给出的人工智能相关调查问卷以及结果，对人工智能对大学生学习影响情况进行分析。 问题一，首先对于问卷结果进行分析。基于本文的研究侧重点，对调查问卷进行修改，剔除对研究没有太多意义的问题。对数据集，进行缺失值异常值判定，剔除异常数据样本。之后，对问卷进行效度信度检验。将调查问卷问题分为调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个部分进行分析。对于问卷结果进行编码，对不同的问题下，对应的问题回答设置不同的数值变量，完成调查问卷问卷结果的数值化处理。 问题二，根据问题一调查问卷的结果，设置调查者基本信息、调查者学习情况、调查者对人工智能态度、人工智能发展四个一级指标，对应的在一级指标下根据问卷设置二级指标。初步设置后，分析一级指标下，对应所属的二级指标之间的相关性、关联性，以论述指标选取的合理性。最终，根据分析结果，构建指

2023年电工杯：B题人工智能对大学生学习影响的评价

介绍了一种采用STC89C52、L298N和TCRT5000设计的智能循迹和红外遥控的小车。智能循迹采用红外传感器检测路面信息，传递给单片机自动分析处理，最后控制电机调节小车按预定轨道平稳行驶。红外遥控部分是手动模式，单片机解码遥控器发出的指令，控制电机操纵小车。液晶显示模块使操作更加简单、智能、人性化。实践表明，小车能够准确实现沿黑线轨道平稳行驶和接收遥控器指令。

其中包括(600张以上的细胞核图像分割数据集，为医疗图像人工智能等从事者提供数据集，包括json格式和coco格式的标注)