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基于人工智能的中医图像分类Python源代码及文档说明（毕业设计）.zip

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简介：
本项目为基于Python的人工智能与中医图像分类结合的毕业设计。其中包括详细的源代码和使用说明文档，旨在利用AI技术提升传统医学图像分析效率。 本项目旨在开发一个基于人工智能的中药图像分类系统。通过输入图像，该系统能够准确识别并分类各种中草药及成分。此存储库包含了一个专为这一目标设计的人工智能解决方案。

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  • 基于人工智能的中医图像分类Python源代码及文档说明（毕业设计）.zip
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    本项目为基于Python的人工智能与中医图像分类结合的毕业设计。其中包括详细的源代码和使用说明文档，旨在利用AI技术提升传统医学图像分析效率。 本项目旨在开发一个基于人工智能的中药图像分类系统。通过输入图像，该系统能够准确识别并分类各种中草药及成分。此存储库包含了一个专为这一目标设计的人工智能解决方案。
     
  • Python医学图像分割毕业设计+源代码+文档说明
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    本项目为Python实现的医学图像分割技术研究与应用的毕业设计作品，包含完整源代码及详细文档说明，旨在探讨深度学习在医疗影像分析中的潜力。 数字图像分割源代码主要用于医学CT片的处理,基于CT灰度值进行玉直分割。3DImageToolkit是一个用于医学图像分割和过滤的框架,C++库通过“区域可缩放拟合能量”的连接组件本地化来执行基本的图像过滤和半自动分割。
     
  • 基于医疗知识图谱的智能问答机器人毕业设计（含Python源码及项目说明）.zip
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    本作品为一款基于医疗知识图谱开发的智能问答机器人，旨在提供精准、高效的医疗服务信息。该项目采用Python编程语言实现，并附有详细的文档说明和代码。 【资源介绍】毕业设计基于医疗知识图谱的智能问答机器人python源码+项目说明.zip 本项目是一个基于Neo4j图数据库的医疗知识图谱智能问答机器人的重构与增强版本，由刘焕勇老师指导完成。 该项目主要分为两个模块：基于知识图谱的问答和基于关键词的问答。其中： - 基于知识图谱的部分包括以下模块： - `build_medicalgraph.py`: 构建Neo4j数据库。 - `question_analysis.py`: 进行问题语义分析。 - `get_cql.py` : 根据输入的问题获取对应的Cypher查询语言(CQL)语句。 - `get_answer.py` : 查询数据库并生成答案。 ## 二.项目启动 1. 环境要求：需要安装Neo4j数据库、Python3以及PyCharm开发环境。 2. 打开`build_medicalgraph.py`文件，修改其中的neo4j数据库IP地址、端口号、用户名和密码等信息。运行最下面的main函数（由于数据量较大，该过程可能耗时几十分钟）。 3. 在`main.py`中设置正确的服务器端口。 4. 修改静态资源下的`index.html`文件，并通过浏览器访问右上角链接以使用该项目。 【备注】 1、项目代码已经过测试确认运行无误，请放心下载和使用！有问题请随时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业（如计算机科学与技术，信息安全，数据科学与大数据技术等）的在校学生及教师或企业员工均可下载并使用该资源。 3、用途广泛：本项目具有较高的学习参考价值，适合初学者入门和进阶。同时适用于毕业设计、课程作业以及其他初期项目的演示需求。 4、如果具备一定的基础或者有兴趣深入研究的话，也可以在此基础上进行修改与扩展，实现更多功能。欢迎下载并交流分享经验！
     
  • 基于Python和Vue开发的中医智能舌诊系统源码及数据库与文档说明（毕业设计）
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    本项目为毕业设计作品，旨在利用Python后端和Vue前端技术构建一个智能化中医舌诊系统。该系统包含详尽的源代码、数据库以及详细的文档指导。 本项目是一个基于Python+Vue实现的中医智能舌诊系统源代码、数据库及文档说明（毕业设计），主要功能是利用深度学习算法对用户上传的舌象图片进行分析，能够识别并分类舌色、舌苔色、薄厚和腻否等特征。代码中包含详细的注释，即使是编程新手也能轻松理解。 该项目得到了导师的高度认可，并在实际应用中表现出显著的价值。系统界面设计美观且易于操作，功能齐全，管理便捷。所有代码及数据库均已经过严格调试并确保可以正常运行。 该资源非常适合毕业设计、期末大作业或课程设计使用，下载后简单部署即可投入使用。
     
  • 基于PyTorch的高分遥感语义分割(地物分类)项目源码及文档说明——人工智能应用（毕业设计）
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    本项目采用PyTorch框架进行开发，专注于高分辨率遥感影像的地物分类与语义分割。该项目为本科毕业设计作品，包含详细的代码和文档说明，旨在促进深度学习技术在遥感图像处理中的应用研究。 该项目是基于PyTorch实现的高分遥感语义分割（地物分类）毕业设计项目，代码经过调试测试，并且能够顺利运行。答辩评审分数达到98分，适合计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或从业者使用。此资源不仅适用于期末课程设计和大作业，还具有较高的学习借鉴价值。对于基础能力较强的学习者来说，在此基础上进行修改调整以实现不同功能是完全可行的。 本项目提供详细的源码以及文档说明，旨在帮助初学者入门，并为有经验的技术人员提供更多进阶的可能性。
     
  • 无人机图像目标检测的人工智能大作业——包含Python源代码、文档说明及数据集（高分）
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    本项目为无人机图像中目标检测的人工智能大作业，内含Python源代码、详尽文档与标注数据集，旨在实现高效准确的目标识别。 此项目为人工智能大作业——无人机图像目标检测的Python源代码集合，包含详细文档、数据集及全面代码注释，适合初学者理解使用。该资源是满分级别的课程设计材料，适用于期末大作业或课程设计任务，并确保使用者能轻松部署并应用。 该项目不仅功能完备且界面友好，操作简便易懂，涵盖了所有必要特性并且易于管理，因此在实践中具有很高的实用价值。
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python智能推荐系统（含源码、数据库及说明文档）
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    本项目为一款基于知识图谱技术开发的Python智能推荐系统，内含完整源代码、相关数据库以及详细使用说明书。旨在通过深度学习用户行为数据，实现个性化内容推荐服务。适合于电商、新闻资讯等领域应用研究与实践操作。 毕业设计：Python基于知识图谱的智能推荐系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 相关理论与技术 2.1 卷积神经网络介绍 2.1.1 卷积神经网络特性 2.1.2 卷积的方式 2.2 基本内容推荐算法 2.3 基于协同过滤的推荐算法 2.4 深度学习技术相关概念 2.5 深度学习技术推荐算法 第三章 智能推荐系统的需求分析 3.1 需求设计 3.2 可行性分析 3.2.1 技术可行性 3.2.2 经济可行性 3.2.3 操作可行性 第四章 系统设计 4.1 系统的整体设计 4.2 数据库的设计 第五章 系统的实现 5.1 用户注册界面 5.2 系统首页 5.3 智能搜索功能的实现 5.4 音乐管理 5.5 电影管理 5.6 书籍管理 5.7 个人信息管理 第六章 系统测试 6.1 测试的目的 6.2 测试的内容 6.3 测试的结果