随着互联网技术的快速发展，高校大学生创新训练项目（简称“大创项目”）的申报管理也逐渐趋于信息化。本案例旨在设计并实现一套基于Springboot和Vue的大学生创新创业项目申报管理系统，以提高申报过程的效率和准确性。系统采用前后端分离的架构模式，后端基于Springboot框架开发，负责处理业务逻辑和数据交互；前端则使用Vue框架构建，负责用户界面展示和交互逻辑。 在系统设计中，后端作为核心部分，需要设计合理的数据库结构以存储项目申报相关的数据，包括项目基本信息、申报人信息、审核记录等。Springboot因其轻量级、快速开发的特点，能够帮助开发者快速搭建项目，并且易于集成各类开发组件，例如Spring Data JPA进行数据持久化操作，Spring Security进行安全控制，以及Spring MVC处理HTTP请求等。此外，Springboot还支持跨平台的部署，使得系统部署和维护更加便捷。 前端使用Vue.js，它是一个渐进式JavaScript框架，可以灵活地构建用户界面。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，可以通过Vue Router进行路由管理，Vuex进行状态管理，以及Element UI等UI库实现界面的快速搭建。这样的前后端分离设计，使得前后端开发可以并行进行，大大提高了开发效率。 对于一个完善的申报管理系统，除了基本的增删改查功能外，还应包括用户权限管理、数据报表统计、项目审核流程管理、消息通知等高级功能。权限管理模块需要确保数据安全，防止非法访问；数据报表统计则帮助管理者及时了解申报情况；项目审核流程管理是系统的核心，需要严格控制申报流程的每一步；而消息通知功能则保证了用户可以及时接收到系统消息，提高用户体验。 在部署方面，本系统可部署于云端服务器，利用Docker容器化技术进行部署，提高系统部署效率，并且保证了系统的可移植性和灵活性。同时，还可以结合负载均衡技术，提高系统的稳定性和可扩展性，适应不同规模的使用需求。 本案例设计的基于Springboot和Vue的大创项目申报管理系统，通过前后端分离、模块化设计等技术手段，实现了高校大创项目申报的信息化管理，极大地提升了管理效率，降低了人力成本，并且通过互联网技术增强了项目的透明度和公正性。

在本项目中，"大创项目：中医药知识图谱构建"是一个聚焦于信息技术与传统中医药领域结合的创新实践。知识图谱是一种结构化的知识表示形式，它能够将复杂的实体、概念及其关系以图形的方式清晰地展示出来，便于理解和分析。在中医药领域，知识图谱的应用有助于整理和整合海量的中医药文献资料，提升对中医药理论和临床实践的理解。 中医药知识图谱的构建通常包括以下几个关键步骤： 1. 数据收集：这是构建知识图谱的第一步，涉及收集各种中医药相关的数据，如药材信息、药方、疾病、治疗方法、经络穴位等。数据来源可以是权威的中医药书籍、古籍、医学论文、数据库等。 2. 预处理与清洗：数据收集后，需要进行预处理，去除噪声和不一致的数据，如纠正错别字、统一命名规范等。此外，还需处理数据格式问题，确保数据适合作为知识图谱的输入。 3. 知识抽取：这个阶段主要是从原始文本中提取出关键信息，构建实体（如药材、疾病）、属性（如药性、功效）和关系（如药方中的药材组合、疾病对应的治疗方法）。这通常涉及到自然语言处理（NLP）技术，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）等。 4. 图谱构建：将抽取的实体和关系组织成图结构，每个节点代表一个实体，每条边代表实体间的关系。可以使用图数据库（如Neo4j、OrientDB）来存储和管理知识图谱。 5. 验证与更新：构建完成的知识图谱需要通过专家评审或者自动化的验证方法进行质量检查，并根据新的数据或研究成果定期更新。 6. 应用开发：知识图谱可以应用于多个场景，如中医药信息查询、智能推荐系统、临床决策支持等。例如，医生可以通过查询知识图谱快速了解某种疾病的中医治疗方案，患者则能获取个性化的健康建议。 在提供的压缩包“大创项目：中医药知识图谱构建”中，包含了项目源码，这可能包括用于数据预处理、知识抽取的脚本，以及图谱构建和应用开发的相关代码。通过学习和研究这些源码，可以深入理解如何将现代信息技术应用于中医药知识的管理和传播，同时也能锻炼编程技能，提高在大数据时代解决复杂问题的能力。对于参与“大创”（大学生创新创业训练计划）的学生而言，这样的项目不仅有助于提升专业技能，也有助于培养创新思维和团队协作精神。

大创_基于FPGA的车牌识别大创项目分享

创新创业大赛优秀作品，项目计划书作品范例 国家级创新创业项目，省级创新创业项目，互联网＋项目共60多套 划重点60+ 划重点60+ 划重点60+

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matlab++显示代码行数 matlab_CNN_kinect 大创项目代码：利用CNN和Kinect进行动作识别 具体文件： 使用get skeleton data 获取骨架线数据，利用train skeleton net进行训练，使用recognition进行识别显示; deepth map是在深度图上绘制骨骼点; vid skeleton是动态显示骨架线; SkeletonView 是绘制骨架线的函数; 文件夹内的get_poin_data是直接得到骨骼点数据，存储并用来训练pb神经网络;

微信小程序云开发：大创+表情识别+日记记录+颜值测评+查询心情汇总

最终实现智能化的台灯，可在手机上远程监控和控制，拥有各种设置模式，并能 感应周围环境做出相应的反应。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于节能减排的智能环境优化台灯-参考

自己学习所用

项目结合边缘计算模 型 、Biomedical Informatics 领域相关的人体健康数据识别算法。预期对易发人群的常 见慢性病（糖尿病，心脏病，睡眠障碍）以及潜在的新冠感染导致的相关症状分析识别。基于 AWS FreeRTOs 标准下的 M5StickC 可穿戴设备和 AWS IoT Greengrass 服务，进行探索性的监控能力建设。应用 Amazon CloudWatch 服务完成数据监控、报警服务。利用 Amazon EC2 实例优化 CPU 使用率、磁盘读写、实例调用监控与服务终止。调用 Amazon S3 以及 SageMaker Edge Manager 服务存放机器学习模型，进行数据分析。将传感器收集的源数据在上传到云中心之前先进 行本地预处理，压缩带宽及计算资源占用，建立基础的实时数据反馈能 力。解决传统云计算模型网络带宽负载和计算资源浪费，隐私保护和边 缘节点能源有限等问题。开发基于serverless 后端架构的 web 应用程序，给用户提供实时的可视化健康数据报告