基于深度学习+Vue+Flask的水果识别分类系统源码+模型+项目操作说明 1、本项目使用迁移学习技术，对在ImageNet数据集上带有预训练权重VGG16、ResNet50、MobileNetV2、DenseNet121模型进行微调，然后将其用在水果数据集上。最终训练后的模型能够准确对输入图片进行分类，并且最高准确率达到93.08%。 2、设计并实现前后端分离系统，前端Vue，后端Flask 后端模型对输入图片识别并返回用户。

物流人工智能_机器学习

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cpc_json 将CPC XML转换为JSON。 合作专利分类（CPC）是一种专利分类系统，由欧洲专利局（EPO）和美国专利商标局（USPTO）共同开发。[1] CPC基本上基于先前的欧洲分类系统（ECLA），而欧洲分类系统本身是国际专利分类（IPC）系统的更具体和详细的​​版本。 可以从批量获取CPC XML文件

糖尿病性视网膜病变 一种基于人眼图像的系统，使用图像处理和机器学习方法对糖尿病性视网膜病进行分类。 这是Kaggle竞争的解决方案。 可以在找到具有完整方法描述的论文。 图像处理 形态学图像处理方法用于提取特征性疾病的特征，例如渗出液和红色病变。 机器学习 XGBoost库用于将疾病分为五类。

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人工智人-家居设计-电子邮件智能分类系统的设计与实现.pdf

目 录 第一章 绪 论 1 1.1研究背景 1 1.2国内外研究现状 1 1.3目的及意义 2 第二章 相关技术介绍 4 2.1 微信开发者工具 4 2.2微信小程序 4 2.2.1微信小程序简介 5 2.2.2微信小程序生命周期 5 2.2.3微信小程序特点 5 2.3 云开发技术介绍 6 2.4 Javascript介绍 7 第三章 需求分析 8 3.1可行性分析 8 3.1.1经济可行性 8 3.1.2技术可行性系 8 3.2解决重点问题分析 9 3.3 系统功能需求 9 3.4 业务流程分析 10 3.5系统用例图 11 3.6数据流程图 12 3.7数据字典 14 第四章 系统总体设计 15 4.1结构功能设计 15 4.2系统总体结构图 15 4.2.1总体结构图 15 4.2.2后端结构图 16 4.3 系统数据库设计 16 4.3.1 系统E-R实体图设计 16 4.3.2数据库逻辑结构设计 17 第五章 系统功能实现 19 5.1 微信主界面功能实现 19 5.2 文字搜索功能实现 20 5.3拍照识别功能实现 21 5.4课堂功能实现 24 5.5帮助功能实现 2