基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点

# 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：

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chatgpt、gpt-4与aigc生成式人工智能操作实战

中文医疗语料数据集下载

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I 前 言 虽然我们已经可以开始用 ChatGPT 进行聊天，写出一些让人想不到的东西。但如果想了 解开源人工智能，想了解 ChatGPT 完整的内容时。我们还需要看各方面的报告，将信息进行 拼图。 从这一角度看，人工智能要走的路还很多。 我从各种渠道采集了各种的报告，希望能从一个较客观我的角度来写一份报告。让系统 了解这一技术进步，以及这处技术给技术发展、产品发展、人工智能的解决方案及各种应用 场景带来哪些好处。对于普通的公司与普通人有什么样的影响呢？ 结合这些年的工作，以及从 2020 年开始展开的认知对抗的经历，给大家尽可能呈现出 一个客观我的场景。 客观来讲，ChatGPT 这一次热潮本身就是由 AIGC 技术本身操纵出来的。他在与大家聊天 的同时，也在生成着大家关注的文章，带着节奏。过去人工智能技术是由人帮人工智能技术 去宣传与推广。而这一次是人工智能自己为自己炒作。 当结合从去年底开始硅谷的裁员潮，可以看出传统领先的企业已开始采用新技术为自己 提升生产力。但这并没有止步于高科技公司。带来的影响将是社会级的变化。 对于传统的人类来讲，是一次机会，同时也是一次挑战

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