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

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电池管理方案介绍: 该穿戴设备 BMS（电池管理解决方案）的参考设计基于TI公司的TIDA-00712开发板完成，适用于低功耗可穿戴设备，比如智能手表应用。此设计包括超低电流单节锂离子线性电池充电器、符合 Qi 标准的高度集成无线电源接收器、经济实惠的电压和电流保护集成电路、配备集成感测电阻器的 system-side(tm) 电池电量监测计，以及适用于 LCD 类型显示设备的输出电压高达 28V 的升压器。 此设计在一个小尺寸 (20mm x 29mm) PCB 中实现；其输入电源可引自 Micro-USB 接口或者符合 Qi 标准的无线电源发送器；当检测到来自 Micro-USB 接口的 5V 电源时，无线电源发送器将会关闭。 低功耗可穿戴设备电池管理开发板特性: 带降压功能的充电器和可针对系统进行编程的 LDO 输出 手动重置计时器输出，可用于系统重置 经过优化的无线接收器，可提供 93% 的效率（只需一个 IC） 在 1.9mm x 3.0mm 尺寸下符合 WPC（无线电源联盟）V1.1 标准 具有 Impedance Track 电量监测功能的电量监测计，几乎即插即用。 电池保护 IC 是提供电压和电流充电放电全面保护的最经济高效的解决方案 可穿戴设备电池管理系统框图: 可穿戴设备电池管理电路板展示: 可穿戴设备管理电路截图:

# 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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