基于人工智能的儿童腕骨骨龄评测系统评估.pdf-ITADN社区

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本文介绍了一种基于人工智能技术的儿童腕骨骨龄评测系统，并对其准确性和可靠性进行了详细评估。《人工智能骨龄评测系统评估儿童腕骨骨龄》这篇文章探讨了利用先进的人工智能技术来精确测量并分析儿童手腕骨骼的发育年龄，提供了一种高效且准确的方法来进行儿科医学中的生长发育评估。

基于深度学习的Hand X射线图像骨龄评估.pdf

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本论文提出一种利用深度学习技术进行手部X光影像分析的方法，旨在准确评估儿童骨骼发育年龄，为临床诊断提供有力支持。本段落档介绍了一种基于深度学习的方法来评估手骨X射线图像中的骨龄。通过使用先进的机器学习技术，该方法能够准确地分析儿童的手部骨骼发育情况，并据此估算其生理年龄。这种方法在儿科医学、生长监测以及遗传疾病的研究中具有重要的应用价值。

基于人工智能技术的儿童坐姿监控系统.pdf

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本研究设计了一种利用人工智能技术监测和纠正儿童坐姿问题的创新系统。该系统通过实时分析识别不良坐姿，并提供即时反馈以培养良好的姿势习惯，旨在预防因长期错误坐姿导致的各种健康问题。基于人工智能的儿童坐姿监测系统的研究旨在通过使用先进的机器学习算法和技术来实时监控并改善儿童在学习或玩耍过程中的坐姿习惯。该系统的开发利用了深度摄像头捕捉图像数据，结合姿态识别技术自动检测和纠正不良姿势，并通过家长端的应用程序提供反馈以帮助孩子培养良好的身体习惯。此监测系统不仅能够减少因长时间保持错误坐姿而导致的身体不适与健康问题的发生概率，还能够在早期预防脊柱侧弯等潜在的长期影响。此外，它还有助于提高儿童的学习效率和专注度，因为正确的姿势有助于促进血液循环、增强大脑功能以及改善呼吸模式。总之，这种创新技术的应用为家长提供了一种有效且便捷的方式去关注并积极介入孩子日常生活中一个至关重要的方面——坐姿健康。

骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020.rar

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骨龄计分器（骨龄测算助手）V2020是一款专为医疗专业人士设计的应用程序，用于精确评估儿童骨骼发育情况。通过输入特定数据，软件能快速计算并显示骨龄结果，辅助儿科医生、内分泌科医师等进行生长发育障碍的早期诊断与治疗规划。骨龄计算器是一款医生使用的辅助软件，用于计算患者的骨龄。使用前需确保电脑已安装.net framework 4.0，并解压文件后即可直接运行。操作步骤如下： 1. 等级分为从0到8共九个级别，分别对应字母A至I；在输入等级时可以采用数字或对应的字母进行填写。 2. 使用方向键（←、→）可快速调整输入的等级：左箭头使当前数值减一，右箭头则加一。同时支持通过此功能浏览示例X光片，便于临床比较分析。 3. 用Tab和Enter键可以迅速跳转至下一个待填项目；利用↑键能返回至上一个框内继续编辑信息。此外，在软件界面的上半部分设有X光片展示区域，用于放置用户自行提供的样本图片进行对比参考。请注意该功能需将相关示例图像置于程序所在文件夹中以确保正常显示效果。

基于深度学习的胸部CT肺结节人工智能检测效能评估.pdf

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本文探讨了基于深度学习技术在胸部CT图像中检测肺结节的应用效果，并对其性能进行了全面评估。《基于深度学习的人工智能胸部CT肺结节检测效能评估》这篇论文主要探讨了利用深度学习技术在人工智能领域进行胸部CT图像中的肺结节检测的性能分析。研究通过对比不同模型的效果，旨在提高早期肺癌筛查的准确性和效率。文章详细描述了实验设计、数据集构建以及各种算法的应用情况，并对结果进行了深入讨论和总结。

关于人工智能对大学生学习影响的评估.pdf

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本研究探讨了人工智能技术在当代大学教育中的应用及其对学生学习效果的影响，通过数据分析和案例分析，旨在为高等教育机构提供改进建议。人工智能（AI）是指通过机器与计算机系统模拟人类智能的技术领域，其发展历程可追溯至1956年达特茅斯会议。随着技术进步，AI对社会各层面产生了深远影响，并在教育中发挥了重要作用。本研究设计了一份调查问卷，旨在探究大学生学习过程中受到的AI影响。该问卷涵盖了多个方面：如AI的应用、学习成绩的变化及学习体验等变化情况。通过对收集的数据进行分析和建模，可以评估人工智能对学生学业成绩的影响；同时也可以预测未来的发展趋势，并提供基于数据的支持结论。在撰写关于“人工智能对大学生学习影响”的报告时，我们讨论了其积极作用与潜在问题。一方面，AI技术提高了教学效率、改善了教育方式并增强了学生的学习体验。另一方面，则可能引发过度依赖技术的问题以及批判性思维能力的削弱等负面影响。综上所述，本研究致力于揭示AI在大学阶段的具体作用，并探讨它如何重塑未来的教育模式和提高教学质量等方面的作用机制。具体而言： 1. **学习成绩**：通过改进教学方法、提升效率等方式促进学业成绩的进步。 2. **学习体验**：增强学生的满意度及整体的学习环境质量。 3. **教学方式**：革新传统课堂形式，使教师能够更高效地传授知识并提高教学质量。 4. **学习环境**：优化物理或虚拟空间以支持更加积极主动的学习行为。此外，研究还深入探讨了AI技术在教育领域的应用及其对未来发展方向的影响。例如，在智能化系统开发、资源管理及评估体系创新等方面的应用前景均被纳入考虑范围之内。

手骨骨龄检测训练集881张及其xml标注

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本数据集包含881张用于手骨骨龄检测的手部X光图像，并配有详细的XML格式标注文件，适用于医学影像分析和机器学习模型训练。骨龄检测是医学领域中的关键技术之一，主要用于评估儿童的生长发育情况，并判断其是否符合年龄标准。在这个训练集中，我们有881张手骨图像与XML标注文件共同构成的数据集，专门用于训练骨龄检测模型。这个数据集对初学者来说是一个宝贵的学习资源，它涵盖了人工智能在医疗影像分析领域的应用。首先我们需要理解什么是骨龄检测：通过观察和分析骨骼的X光图像来判断一个人的实际年龄（即其骨骼发育程度）。这种方法尤其适用于儿科及运动医学领域，因为它能更准确地反映个体的真实生长状态，而不仅仅是基于出生日期计算出的生理年龄。 XML标注文件是训练过程中不可或缺的一部分。它们提供了每张手骨图像的具体信息，包括边界框坐标以标识出手骨区域以及可能包含的骨龄数据等细节内容。这些详细的信息对于机器学习算法至关重要，因为这有助于识别和分析骨骼特征，并最终预测个体的实际年龄。在这个特定的数据集中，“Annotations”文件夹内很可能存放着所有XML标注文件，每个XML都对应一张JPEG格式的手骨图像。“JPEGImages_noCLAHE”文件夹则包含未经对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）处理的原始手骨图像。这种技术能够增强X光影像中的局部对比度，减少伪影并提高骨骼细节可见性；然而未经过该预处理步骤的原始图片可能会导致训练模型时遇到诸如对比度过低或特征不明显等问题。在人工智能领域中，卷积神经网络（CNN）等深度学习方法常被用于解决此类图像识别任务。通过使用这一数据集进行实践操作，初学者可以学会如何构建和优化CNN模型，并掌握评估其性能的方法如计算精度、召回率及F1分数指标等技巧。因此，“骨龄检测手骨训练集”为初学者提供了一个平台来学习并理解深度学习技术在医疗影像分析中的应用。通过这个项目的学习，不仅能够获得AI模型的构建和优化经验，还能深入了解医学图像处理与数据分析的相关知识。

恐龙挖骨游戏 Unity 儿童教育益智休闲项目源码 C#

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这是一款以恐龙为主题，结合考古元素的Unity儿童教育益智休闲游戏。该游戏采用C#编程语言开发，旨在通过有趣的游戏体验激发孩子们对科学和历史的兴趣，并寓教于乐地教授基础的知识与技能。玩家在游戏中扮演小考古学家的角色，运用工具挖掘地下隐藏的各种恐龙化石，根据线索拼凑完整骨骼模型，从而完成不同难度的挑战任务。此项目源码开放，为编程学习者提供了极佳的学习资源和技术参考恐龙挖骨游戏是一款结合教育与娱乐的儿童益智休闲项目，使用Unity引擎开发（支持版本5.5.2f1及以上），提供C#源码。该游戏包含多种迷你游戏，如拼图、钓鱼、挖掘骨头以及清洁活动，旨在通过互动地图和创意玩法为孩子们带来愉快的学习体验。具体而言： - 挖掘恐龙骨骼：玩家可以在虚拟环境中发掘隐藏的化石。 - 海洋钓鱼：从海洋中钓取化石作为收集的一部分。 - 探索洞穴：使用手电筒在黑暗的洞穴内寻找骨头。 - 清理与重组：利用特定工具清理并排列骨头，将其组装成完整的恐龙拼图。此外，还有两个迷你游戏可供玩家挑战以解锁更高难度级别。此项目还集成了AdMob和Unity广告系统来支持盈利模式。

基于STM32的儿童智能安全背包设计.pdf

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本论文探讨了基于STM32微控制器的儿童智能安全背包的设计与实现，集成GPS定位、一键求助等功能，旨在提升儿童出行安全性。智能书包还配备了一块直观易读的1.44寸LCD显示屏，用于显示当前位置、当天课表以及提醒学生是否带齐了书籍。当检测到缺少某本书籍时，蜂鸣器模块会发出声音警报，以强化提醒效果，并帮助学生养成有序整理个人物品的习惯。这款基于STM32微控制器的儿童智能安全防护书包集成了物联网技术、GPS定位、无线通信和智能感知等多项先进技术，提升了儿童的安全保障等级。它加强了家校互动，促进了学生的自我管理能力培养，充分体现了科技服务于生活和教育的理念。 ### 基于STM32的儿童智能安全防护书包设计 #### 1. 项目功能介绍 **1.1 社会背景与项目意义** 随着社会的发展和技术的进步，保障儿童的安全成为社会各界关注的重要议题。特别是在上学放学期间以及户外活动中，确保孩子们的安全尤为重要。一方面，儿童走失事件频发；另一方面，学生因忘记携带必要的学习用品而导致的学习效率下降也是一个不容忽视的问题。因此，开发一种能够提高儿童安全保障并帮助培养良好学习习惯的技术产品变得尤为迫切。 **1.2 技术特点与功能概述** 基于上述背景，该项目设计了一款以STM32F103RCT6微控制器为核心的智能书包。该书包集成了多项先进技术，包括但不限于： - **实时定位和紧急求助功能**：通过集成GPS模块，能够实时获取儿童的位置信息，并利用无线通信技术将这些信息发送给家长。 - **课程表管理与提醒功能**：使用EEPROM芯片存储非易失性数据，可以预先输入每日课表。同时，RFID模块用于检测书籍是否齐全，并通过蜂鸣器发出声音警报以提示学生。 - **可视化信息展示**：配备1.44寸LCD显示屏，可显示当前位置、时间及课程表等关键信息。 #### 2. 设计实现的功能详解 **2.1 实时定位与紧急求助功能** - **定位模块**：通过内置的GPS模块获取儿童的位置信息。这些数据对家长来说非常有用，尤其是在孩子迷路或走失的情况下。 - **紧急求助**：当儿童处于危险状态时，可以通过书包上的求救按钮向家长发送带有当前位置信息的短信。 **2.2 课程表管理与提醒功能** - **课表录入存储**：家长可以预先将每日课表通过STM32接口输入到EEPROM芯片中。 - **书籍检测与提醒**：RFID模块读取贴在每本书上的标签，如果发现缺少某科的书，则蜂鸣器会发出声音警报，并且显示屏也会显示相应的提示信息。 **2.3 可视化信息展示** - **1.44寸LCD显示屏**：不仅可以显示当前位置、时间等基本信息，还能实时更新当日课表内容，帮助学生和家长了解重要信息。 #### 3. 项目硬件模块组成 **3.1 主控芯片** - **STM32F103RCT6微控制器**：作为整个系统的控制中心，负责处理各种传感器数据、通信以及提醒功能等任务。 **3.2 定位模块** - **GPS模块**：提供精确的定位服务，确保家长可以随时查看孩子的位置状态。 **3.3 无线通信模块** - **Air724UG 4G GSM短信模块**：支持远程通信，在紧急情况下通过求救按钮触发发送带有位置信息的短信至预设手机。 **3.4 存储模块** - **AT24C02 EEPROM芯片**：作为非易失性存储器，用于保存课程表和其他重要数据。 **3.5 射频识别模块** - **RFID-RC522模块**：配合贴在书籍上的标签实现自动检测功能。 **3.6 报警提示模块** - **蜂鸣器模块**：当发现未带齐所需书籍或其他异常情况时，通过声音提醒学生注意。 **3.7 显示模块** - **1.44寸LCD显示屏**：用于实时显示当前位置、时间、当天课表及缺少的书籍等信息。 #### 4. 功能总结这款基于STM32的儿童智能安全防护书包不仅是一款技术创新的产品，还具有重要的教育意义。它通过结合物联网技术、GPS定位和无线通信等功能为孩子们提供了全方位的安全保护，并促进了学生的自我管理和规划能力的发展。

基于深度学习的骨龄检测系统（利用PyTorch、Pyside6及YOLOv5模型）

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本项目构建了一个基于深度学习技术的骨龄检测系统，采用PyTorch框架和YOLOv5模型进行图像识别，并运用Pyside6开发用户界面，旨在提供高效精准的临床辅助诊断工具。基于深度学习的骨龄检测识别系统采用PyTorch、Pyside6以及YOLOv5模型构建。

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