毕业设计是高等教育阶段学生在完成学业前所进行的一项重要学术任务，旨在检验学生通过学习所获得的知识、技能以及对特定领域的深刻理解能力。这项任务通常要求学生运用所学专业知识，通过独立研究和创新，完成一个实际问题的解决方案或者开展一项有价值的项目。 首先，毕业设计的选择通常由学生根据个人兴趣、专业方向以及实际需求来确定。学生需要在导师的指导下明确研究目标、问题陈述，确立研究的范围和深度。毕业设计可以包括文献综述、需求分析、方案设计、实施与测试等多个阶段，以确保整个过程的科学性和系统性。 其次，毕业设计的完成通常需要学生具备一定的独立思考和解决问题的能力。在研究过程中，学生可能需要采用各种研究方法，如实验、调查、案例分析等，以获取必要的数据和信息。通过这些活动，学生能够培养扎实的专业技能，提升解决实际问题的实际能力。 第三，毕业设计的撰写是整个过程的重要组成部分。学生需要将研究过程、方法、结果以及结论等详细记录在毕业论文中，以展示其研究的全貌和成果。同时，撰写毕业设计还有助于提高学生的学术写作水平，培养清晰、逻辑的表达能力。 最后，毕业设计的评价通常由导师和相关专业人士进行。评价标准包括研究的创新性、实用性、方法的科学性以及论文的质量等方面。学生在毕业设计中获得的成绩也将直接影响其最终的学业成绩和学位授予。 总的来说，毕业设计是高等教育中的一项重要环节，通过此过程，学生不仅能够巩固所学知识，还能培养独立思考和解决问题的能力，为将来的职业发展奠定坚实的基础。

自己撰写的几篇自认为还可以的网络规划师论文。23年一次性通过考试后，发现论文都没用上，就提供给大家分享了。23年一共准备了9篇，分别是： 1.（定稿）论某单位的存储网络改造设计0811 2.（定稿）论某单位的网络安全设计0718-改2 3.（定稿）论某单位的网络结构升级及安全设计0402 4.（定稿）论某公司的IPv6网络升级设计0914 5.（定稿）论某XX省某工业园区的无线网络设计1009 6.（定稿）视频监控系统建设0824 7.（定稿）数据中心升级规划设计0630-改1 8.（定稿）论某XX集团二级数据中心改造升级0902 9.（定稿）论某高校的园区网络升级设计0418 后面几篇我再上传

本项目专注于医疗领域内的命名实体识别任务，具体目标是处理并分析大量包含关键医疗信息的电子病历文本。这些文本经过专业人员的标注，总共600份，它们不仅包含了丰富的临床信息，还涉及对解剖部位、疾病名称、药物名称以及其他相关的医学术语进行识别。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一种自然语言处理技术，旨在从非结构化的文本数据中识别出具有特定意义的实体，并对其进行分类。在医疗领域，这项技术可以极大提升对电子健康记录（Electronic Health Records，简称EHR）的处理能力，从而有助于医疗研究和临床决策。 项目中涉及的电子病历文本，作为医疗领域重要的数据来源，承载了大量的患者信息，包括但不限于病人的症状、诊断结果、治疗方案以及疗效反馈等。这些信息的准确抽取和分析，对于医疗质量的改进、新药的研发以及疾病传播模式的研究等方面，都具有重要的应用价值。尤其在当前的大数据时代，如何高效地从海量病历中提取有用信息，成为了医疗信息系统研究的热点。 为达成项目目标，项目团队需要利用高级的计算机算法和编程技巧，尤其是熟练掌握Python编程语言。Python因其简洁易学、功能强大，在数据科学、机器学习和人工智能领域广受欢迎。在本项目中，Python不仅用于数据处理和分析，还可能涉及到自然语言处理库，如NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、gensim等，以及机器学习框架，如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等。这些工具和库的使用，将有助于开发出高效的命名实体识别模型，能够准确地从电子病历文本中识别出关键的医学实体。 项目的另一个重点是处理和分析数据集。由于数据集规模相对较大，因此需要对数据进行预处理，包括清洗、格式化以及标注等步骤。预处理是后续分析工作的基础，直接关系到模型训练的效果和质量。在标注工作中，需要专业的医疗知识以确保标注的准确性，这通常是通过聘请医疗专业人员或者与医疗领域的研究机构合作完成。 此外，为了验证模型的性能和准确性，可能还需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分。利用训练集对模型进行训练，使用验证集进行调参，最后通过测试集对模型进行最终评估。评估过程中，通常会使用诸如准确率、召回率、F1分数等指标来衡量模型对医疗实体识别的效能。 本项目旨在通过命名实体识别技术，从电子病历文本中高效、准确地提取医学信息，为医疗研究和临床应用提供有力的数据支持。通过深度学习、自然语言处理等技术的应用，本项目不仅有助于提高医疗数据的处理能力，也体现了人工智能技术在医疗领域的巨大潜力和应用前景。

随着科技的不断进步，深度学习技术在图像识别领域的应用愈发广泛，其中水果图像识别作为一个重要研究方向，受到了学界和产业界的高度重视。基于深度学习的水果图像识别算法的提出和研究，旨在通过先进的技术手段提高识别的准确性和效率，这对于智慧农业的精准管理以及数字医疗中营养成分的分析都具有重要的现实意义。 水果图像识别的核心在于如何借助算法准确判断出图像中的水果种类。在智慧农业的场景中，这项技术可以帮助农户快速准确地识别果树的种类，进而实现果园管理的自动化，提高水果采摘的效率和精度。而在数字医疗领域，通过识别水果图像，能够为病人提供科学的营养建议，使膳食计划更加个性化和合理。 深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），在处理图像识别任务上显示出了显著的优势。由于其能够自动提取图像特征，并通过多层神经网络结构来模拟人脑的认知功能，深度学习在水果图像识别中表现出了远超传统机器学习算法的能力。 本论文着重探讨了基于深度学习的水果图像识别算法的研究。在算法选择上，我们选择了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）这两种深度学习算法作为主要的研究模型。CNN擅长处理图像数据，能够从图像中提取空间层次的特征；而RNN则在处理序列数据时表现出色，能够处理与时间相关的数据。 为了训练和测试这些深度学习模型，我们构建了一个包含多种水果图像的数据集。该数据集中的图像涵盖了不同种类的水果，它们分别在不同的光照、角度和背景条件下拍摄，以确保模型在尽可能多的场景下都能保持良好的识别效果。通过对数据集进行预处理、归一化以及增强等操作，我们为模型提供了充分且多样的学习材料。 模型训练和测试是验证算法有效性的关键步骤。本文使用所建立的数据集对CNN和RNN模型进行训练，并通过测试集来评估模型的性能。实验结果表明，基于深度学习的水果图像识别算法能够达到较高的准确率，验证了算法的有效性，并且模型对于未知图像也展示出良好的泛化能力。 实验结果的可靠性和模型的泛化能力是水果图像识别研究中的重要考量。本论文还深入讨论了实验设计、模型选择和数据集构建等因素对结果的影响。在此基础上，论文对未来水果图像识别技术的发展趋势进行了展望，提出了进一步研究的方向，例如如何增强模型在复杂环境下的识别能力，如何减少模型训练所需的时间和资源，以及如何将模型应用到移动端，实现更加便捷的识别服务。 最终，本文得出结论，基于深度学习的水果图像识别算法不仅提高了识别的准确性，还提升了识别的速度，为智慧农业和数字医疗领域的发展提供了有力的技术支持。这不仅是一个技术上的突破，更是对深度学习在实际应用领域一次重要的探索和实践，为后续研究奠定了坚实的基础。

可以使用自己的数据集，若使用自己的数据集，需要先对label进行voc格式转换，代码位于tools文件夹下voc.py，使用流程为使用train脚本训练网络，使用prediction脚本输出分割结果。图片位于data文件夹下，可以更换为自己的数据集，但需要保持图片为灰度图片，详情见：https://blog.csdn.net/qq_52060635/article/details/134148448?spm=1001.2014.3001.5502 初始任务为医学图像分割，可以用于其他图像处理。 详情见：https://blog.csdn.net/qq_52060635/article/details/134149072?spm=1001.2014.3001.5502 包含滑窗操作，具有层级设计的Swin Transformer滑窗操作包括不重叠的local window，和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中，一方面能引入CNN卷积操作的局部性，另一方面能节省计算量。

龙兵AI智能名片小程序是一个集成了人工智能技术的商务交流工具，旨在通过智能化的方式改善商务人士之间的名片交换和信息管理。该小程序的版本号为5.99.21，这是一个包含前端代码的压缩包文件，意味着它可能包含了小程序的前端用户界面和交互逻辑。 此类小程序通常利用微信等社交平台的开放API，实现用户之间的即时通讯和名片信息的快速交换。智能名片小程序通过读取用户的名片信息，并将之数字化存储在云端，使得用户可以随时随地通过手机访问和管理自己的名片资料。同时，通过AI技术的应用，这些名片小程序能够自动识别和整理联系人信息，为用户提供更加高效的商务沟通体验。 前端部分通常负责展示用户界面，处理用户的输入，并与后端服务器进行交互。在这一压缩包中，可能包含了HTML、CSS和JavaScript代码，这些是构建一个现代化网页前端的基本技术。HTML用于构建页面的结构，CSS用于页面的样式设计，而JavaScript则提供了动态的交互功能。 该小程序可能还包含了响应式设计，以确保在不同尺寸的屏幕上都有良好的显示效果，这在移动互联网时代尤为重要。此外，前端代码中可能还嵌入了AI算法，比如机器学习模型，用于名片识别、信息抽取以及提供智能建议等功能。 标签中的“整站源码”表明这可能是一个完整的项目，提供了网站从后端到前端的所有代码。对于开发者来说，这意味着他们可以获取到构建整个应用程序所需的所有资源，而不仅仅是前端部分。此外，“毕业设计”、“论文模板”和“学校实训”标签显示这个项目可能被用于学术目的，作为学生在学习期间完成的实践性项目，或者是教学中使用的模板。对于商业项目，这个小程序可以作为一个实际案例，用于教学或公司内部的开发参考。 龙兵AI智能名片小程序5.99.21+前端.zip这个文件是一个包含了构建智能名片小程序所需前端代码的压缩包。它可能集成了AI技术，并提供了用户友好的交互体验。这个项目不仅适用于商业应用，同时也适合教学和学术研究使用。

龙兵智能名片4.99.22.zip文件包含了智能名片系统的整站源码及相关开发资源，这一资源包对于需要构建个性化名片应用的开发者而言，是极为重要的。智能名片系统的开发涉及到多种技术的综合运用，包括但不限于前端界面设计、后端服务器编程、数据库管理、移动设备适配等。开发者可以利用此套系统源码，快速搭建出具有名片分享、信息管理、客户追踪等功能的应用。 该系统除了提供基础的名片信息存储与展示外，还可能集成了数据分析模块，以帮助用户追踪名片分发效果，优化人际网络的构建。在设计上，智能名片可能采用了现代而简洁的用户界面，以提升用户体验。开发者在使用这套源码时，不仅可以得到实用的功能模块，还能够学习到关于网站构建与维护的宝贵经验。 标签中提到的“整站源码”意味着该压缩包内含网站开发所需的全部源代码，这对于希望进行毕业设计的学生来说是一大福音，因为这可以作为他们完成项目设计的坚实基础。而“毕业设计”、“论文模板”、“商业项目”、“学校实训”等标签表明该源码既可以用于学术研究，也适用于实际商业开发的场景。这表明其功能设计和代码质量可能都经过了精心打磨，以适应不同层次的开发需求。 在项目开发过程中，开发者可以依据自己的需求对源码进行相应的修改和扩展。例如，他们可以添加新的特性，如社交网络集成、在线编辑名片、名片模板设计、多语言支持等，以满足不同用户群体的需求。此外，该系统还可能具备较强的可扩展性，允许开发者通过插件或模块化的方式，轻松地添加新功能，从而不断丰富系统的功能和应用场景。 在移动应用日益普及的今天，智能名片系统必须支持跨平台使用，以确保用户无论在什么设备上都能顺畅使用。开发者在集成移动适配功能时，需要关注用户体验的一致性，确保名片信息在不同设备上的展示效果都能达到最佳。此外，安全性也是开发此类系统时不可忽视的一个方面，开发者需要确保用户数据的安全，采取加密传输、权限控制等措施，防止数据泄露。 龙兵智能名片4.99.22.zip不仅是一套功能丰富的名片管理软件，其背后所蕴含的技术和设计理念，对于开发人员而言是一笔宝贵的财富。通过使用这套源码，开发者不仅能够快速搭建起自己的名片管理系统，还能够在实践过程中深入学习和掌握网站开发的各项技能。

毕业设计-龙兵平台智能名片项目是针对移动互联网时代开发的小程序应用，它融合了前端界面设计与后端服务器逻辑，旨在为用户提供一个智能化的电子名片交互平台。该平台不仅包含基本的名片展示功能，还可能集成社交网络连接、名片信息管理、名片信息交换等高级特性。通过这个平台，用户可以方便地创建、存储和分享自己的电子名片，同时能够管理联系人信息并进行有效沟通。 在技术实现上，项目采用了流行的开发语言和技术栈，如PHP和Java。PHP在后端开发中以其快速、跨平台和易于部署的优势被广泛使用，而Java则以其强大的跨平台能力和丰富的生态系统在企业级应用开发中占据重要地位。项目还可能运用了多种后端模板，以提供快速开发的框架和工具，使得开发者可以高效地构建应用程序并提高开发效率。 商业源码的提供意味着该平台经过了精心设计和开发，已经具备了上线运营的条件。商业源码不仅包括前端代码，还包含后端代码以及可能的数据库设计等。用户可以购买这些源码，并根据自己的业务需求进行定制和二次开发。这对于想要快速上线小程序的企业和个人来说是一个极大的优势，因为它省去了从零开始开发的时间和成本，同时也意味着用户可以依赖一个经过实践检验的稳定系统。 项目文件的命名遵循了版本号命名规范，"8.3.1"表明这是该系列软件的第8个大版本的第3个次版本的第1个修订版本，这样的命名方式便于追踪和管理软件的更新历程。而"小程序前端+后端"则清晰地说明了项目内容包含的部分，即前端用户界面和后端服务器逻辑。 项目的主要文件结构可能包括前端代码、后端代码、数据库脚本、配置文件、API文档、使用说明和开发指南等。前端代码主要负责用户界面的设计与实现，可能涉及到HTML、CSS、JavaScript以及小程序专用的开发框架。后端代码则处理服务器端逻辑，包括业务逻辑处理、数据存储、API接口实现等，通常涉及PHP、Java或其它后端技术栈。数据库脚本负责数据的持久化存储，可能使用MySQL、Oracle等数据库系统。配置文件用于设置项目的运行参数，API文档用于指导如何访问和使用后端接口，而使用说明和开发指南则帮助用户更好地理解和部署整个平台。 龙兵平台智能名片项目是一个完整的小程序前后端解决方案，具备商业应用的潜力。它适用于需要电子名片交换和管理功能的用户，并可为开发者提供二次开发的基础。通过购买该项目的商业源码，用户可以获得一个成熟稳定的平台，快速地进入市场并提供服务。

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高速公路收费管理系统是在高速公路建设和管理中不可或缺的一部分，它涉及到计算机软件开发的多个方面，包括系统设计、数据库管理、网络通信、用户界面设计等。在本毕业设计中，提出的高速公路收费管理系统，以166SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）为技术框架，全面展示了如何构建一个高速、高效、易于维护的收费管理平台。 该系统以166SSM框架为基础，结合高速公路收费的实际业务需求，通过分层的设计模式，将业务逻辑与表现层分离，从而提高了代码的重用性和系统的可维护性。在数据库设计上，系统采用了关系型数据库管理系统，如MySQL或Oracle，用来存储高速公路收费的各项数据，包括车辆信息、收费记录、账户信息等，为数据的查询和统计提供了强有力的支撑。 在功能实现方面，高速公路收费管理系统通常包含了车辆检测、收费计算、电子支付、票据打印、数据统计等核心模块。其中，车辆检测模块负责快速准确地识别过往车辆信息，并实时记录车辆通行数据。收费计算模块根据车辆类型、通行距离、通行时间等因素动态计算应缴费用。电子支付模块支持多种支付方式，如现金、信用卡、移动支付等，方便快捷地完成交易。票据打印模块在交易完成后打印收费票据，供车主凭证。数据统计模块则负责收集和分析收费数据，为管理和决策提供依据。 在用户体验方面，该系统注重界面友好性和操作便捷性，使工作人员能够快速上手，减少操作错误，提高工作效率。同时，系统还具备良好的扩展性和兼容性，可以适应未来高速公路业务的发展和技术的更新。 系统安全性是高速公路收费管理系统设计中不可忽视的一环。设计时要考虑到数据安全和网络安全两方面。数据安全措施包括对敏感数据加密存储、定期备份、操作日志记录等，确保数据不会因意外丢失或被非法访问。网络安全措施包括部署防火墙、实施访问控制、定期进行安全扫描和漏洞修补等，保障系统不受外部攻击。 从技术角度来看，166SSM框架的使用对系统的性能和稳定性有显著提升。Spring框架作为系统的基础，负责依赖注入和事务管理，简化了企业级应用的开发；SpringMVC作为表示层框架，有效地处理了HTTP请求和响应，实现了前后端的分离；MyBatis作为数据持久层框架，优化了数据库操作的性能，使得数据访问更加灵活和高效。 在实施该系统时，还需要对高速公路现场的硬件设备进行合理布局和配置，比如安装车牌识别系统、设置专用的服务器和工作站等，确保系统的流畅运行。此外，系统还需要定期进行维护和更新，以适应不断变化的政策法规和业务需求。 毕业设计-166SSM高速公路收费管理系统的设计和实现，不仅为高速公路管理提供了一套完善的解决方案，同时也展示了如何利用现代软件开发技术，来应对复杂的业务需求。该系统具备高效性、稳定性和安全性，是未来高速公路收费管理信息化的重要方向。