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Trash-Classification: 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统（参赛作品-中国软件杯双创大赛）

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简介：
Trash-Classification是一款运用TensorFlow与Keras构建的智能化垃圾分类系统，旨在提高垃圾处理效率及资源回收利用率。该作品为中国软件杯双创大赛的参赛项目。 垃圾分类数据集及代码下载后可用于参加中国软件杯双创大赛。一、安装运行项目所需的Python模块：tensorflow | numpy | keras | cv2；二、train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过大，因此未上传该文件；三、predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径即可得到结果。四、双创大赛.zip中包含的比赛文档与外部文件的区别在于多了些比赛相关资料和个人信息等不能外传的内容，请勿询问密码等相关问题。测试结果示例：

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  • Trash-Classification: 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统（参赛作品-中国软件杯双创大赛）
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    Trash-Classification是一款运用TensorFlow与Keras构建的智能化垃圾分类系统，旨在提高垃圾处理效率及资源回收利用率。该作品为中国软件杯双创大赛的参赛项目。 垃圾分类数据集及代码下载后可用于参加中国软件杯双创大赛。一、安装运行项目所需的Python模块：tensorflow | numpy | keras | cv2；二、train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过大，因此未上传该文件；三、predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径即可得到结果。四、双创大赛.zip中包含的比赛文档与外部文件的区别在于多了些比赛相关资料和个人信息等不能外传的内容，请勿询问密码等相关问题。测试结果示例：
     
  • 智能垃圾分类工程训练赛
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    智能垃圾分类工程训练赛旨在通过竞赛形式促进科技创新和环保意识，参赛者需设计开发高效、准确的垃圾智能分类系统，推动可持续发展。 在此次工程训练赛中，我完成了代码编写工作，其中包括界面设计和神经网络识别。
     
  • 智能问答系统(QA System)——第七届中软杯参赛作品
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    本项目为第七届“中软杯”竞赛参赛作品，设计并实现了一个高效、准确的智能问答系统（QA System），旨在提供便捷的知识查询服务。 质量保证体系第七届中软杯（智能问答系统）非常感谢杨大帅比和张小可爱为项目所付出的所有心血。最后一次虽有遗憾却不后悔的中软杯bilibili视频地址：实际上整个项目完成度还很欠缺，多个地方因时间原因未完成，或者只是仓促完成，导致某些逻辑很简单，所以效果也不是很好，请各位当做一个思路参考。 需求介绍要求： 简略概述： 构建一个完整的QA系统。整个系统由三部分构成：前台、后台以及知识库。 项目架构功能架构划分： 分为用户端和管理员端。 用户端： - 用户提问回答 - 热点问题展示 - 智能推荐服务 - 闲聊对话模块 同时页面简洁美观，响应良好，为用户提供良好的体验。
     
  • （2021年工作训练比赛）基于STM32F103ZET6和OpenMV4H7Plus的智能分类垃圾桶
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    本项目为2021年工作训练比赛中的一项创新设计，采用STM32F103ZET6及OpenMV4H7Plus构建智能垃圾分类系统，旨在提升垃圾处理效率与环保意识。 该项目使用正点原子精英板作为主控，并配备OpenMV4 H7 Plus 2进行图像识别。设备内置了经过训练的垃圾分类模型以及适用于STM32单片机的程序，同时包含用于OpenMV的主要代码。该方案是为参加2021年工训大赛（垃圾分类组）而设计，完全符合比赛的所有要求。 项目具备播放视频、满载检测、垃圾分类识别、垃圾信息显示及倒垃圾等功能。此外，还封装了STM32与OpenMV之间的串口通信方法，具有较高的可移植性。
     
  • 垃圾分类智能化：一个智能垃圾分类系统
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    本项目旨在开发一款智能垃圾分类系统，利用人工智能技术实现垃圾自动识别与分类，提高资源回收利用率，助力环保事业。 垃圾分类智能系统主要功能是对上传的垃圾图片进行识别，并返回分类结果（干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收垃圾）。该项目采用深度学习图像处理模块，使用的是顺序序贯模型，即最简单的线性结构，从头到尾无分叉。该模型的基本组件包括： 1. `model.add`：添加层； 2. `model.compile`：设置反向传播模式； 3. `model.fit`：设置训练参数并进行训练。 运行环境为Windows 10 + CUDA9.1 + cuDNN7 + TensorFlow-GPU-1.12.0，以及 PyTorch 1.4.0 和 Keras-2.2.4。在项目的开发过程中遇到的许多错误大多与库文件版本不匹配有关，在实现项目前需要确保环境配置正确且各库文件版本对应一致。
     
  • 博创杯嵌入式设计大赛中的智能家居系统作品
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    本作品参与了“博创杯”嵌入式设计大赛，是一款集成了多种智能控制技术的家居系统。该系统能够实现家电远程操控、环境自动调节等功能，为用户打造舒适便捷的生活体验。 基于Zigbee网络的智能家居系统 该智能家居系统采用Zigbee无线传感器网络技术构建了一个模拟环境，旨在提供智能化的家庭生活体验。它包括智能门禁、自动窗帘控制、安防监控、可燃气体泄漏检测以及室内外温度监测等多个模块，并且可以通过短信与用户进行交互，及时发现家庭隐患并处理简单的安全问题。 系统设计基于NXP LPC1769微控制器，利用Zigbee无线传感器网络技术来实现低功耗和低成本的分布式自组织功能。在设计过程中充分考虑了用户体验的需求，提供了一种灵活且可靠的智能家居解决方案。 智能门禁是该系统的重点组成部分之一，可以自动控制大门开关以确保家庭安全；而自动窗帘系统则能够根据时间与环境温度的变化自行调整窗帘状态，带来更便捷的生活体验。安防监控模块实时监测家中情况，防止意外事故的发生。 可燃气体泄漏检测功能能及时发现家中的气体泄露问题，并有效预防火灾或爆炸等危险事件发生。室内外温控装置可以随时查看房间内的温度变化，创造舒适的居住环境。 此外，该系统还通过短信的方式与用户进行互动交流，提供实时的家庭状态信息及警报通知服务。这使得住户可以通过手机消息了解家中的情况并及时采取措施处理潜在的安全隐患问题。 总之，基于Zigbee网络的智能家居解决方案旨在提高家庭生活的质量和安全性。
     
  • 基于迁移学习的ResNet50在垃圾分类中的应用——来自【华为云人工智能大赛·垃圾分类挑战杯】的实践.zip
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    本项目通过运用迁移学习技术优化ResNet50模型，旨在提升垃圾分类任务的准确性。该研究为华为云人工智能大赛“垃圾分类挑战杯”的参赛作品集。 人工智能（AI）是一种前沿的计算机科学技术，旨在通过模拟、扩展人类智能来开发智能化机器与系统。这一领域融合了包括计算机科学、数学、统计学以及心理学等多个学科的知识，并利用深度学习和机器学习等算法使计算机能够从数据中获取知识并进行推理。 在实际应用方面，人工智能涵盖了多个领域：例如机器人技术，在此领域内，机器人不仅能执行预设任务，还能通过感知环境自主作出决策；语言识别及语音助手技术如Siri或小爱同学可以理解并且回应用户的语音指令；图像识别技术用于安防监控、自动驾驶等领域中的视觉信息分析。此外，自然语言处理技术应用于搜索引擎、智能客服以及社交媒体的情感分析等场景中。 另外，在特定领域内提供专业级建议的专家系统和物联网设备借助人工智能优化资源分配与操作效率等方面也体现了AI的应用价值。随着人工智能的发展，它正在不断改变我们的生活方式——从工作环境到日常生活中的方方面面，智能化以前所未有的方式提高了生产力、便捷性和生活质量。与此同时，这一技术也在挑战伦理边界和社会规则，并促使我们重新审视人机关系及其长远影响。
     
  • 基于OpenMV的智能垃圾分类垃圾桶系统设计.pdf
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    本论文详细介绍了基于OpenMV摄像头模块的智能垃圾分类系统的开发与实现，探讨了如何利用视觉识别技术提高垃圾投放的准确性和效率。 本项目设计了一种基于OpenMV的垃圾分类智能垃圾桶系统。该系统利用机器视觉技术识别垃圾种类，并根据识别结果自动分类投放。通过使用OpenMV摄像头模块进行图像采集与处理，结合深度学习算法实现高效准确的垃圾分类功能，旨在提高城市环境管理水平和居民生活便利性。
     
  • 2018年中国“法研杯”法律智能挑战赛(CAIL2018)个人参赛作品_Competition_CAIL.zip
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    该压缩文件包含2018年法研杯法律智能挑战赛（CAIL 2018）的个人参赛作品，内有相关论文、算法模型及比赛数据。 2018年中国“法研杯”法律智能挑战赛（CAIL2018）的个人作品。
     
  • 传智杯Web前端创意挑战赛参赛作品源码.zip
    优质
    该压缩文件包含参加传智杯Web前端创意挑战赛的作品源代码，内含创新设计和实现的技术细节。 《传智杯web前端应用创意挑战赛参赛作品源码.zip》是一个包含参加“传智杯”Web前端应用创意挑战赛选手提交的作品源代码的压缩包。这个比赛展示了参与者在Web前端开发领域的创新和技术实力。 该文件强调了此次竞赛的重要性，吸引了众多开发者参与其中，并提供了学习和借鉴的机会。通过分析源代码，可以了解参赛者如何运用HTML、CSS和JavaScript等技术实现独特的创意与功能。 “传智杯”web前端应用创意挑战赛是本次压缩包的特定背景，鼓励创新和技术的应用。“软件插件”的提及可能意味着作品中包含自定义的JavaScript库或浏览器扩展来增强网页的功能。 【压缩包子文件名称列表】： 1. **README.md**：这是一个Markdown格式文档，通常包含了项目的简介、安装指南、使用方法和作者信息等。 2. **back**：这个目录很可能存放了项目后端代码，如Node.js、Python的Django或Flask框架，或者Java的Spring Boot实现服务器逻辑。这部分处理数据处理、用户认证及API接口等功能。 3. **front**：此部分很可能是前端代码的位置，包括HTML、CSS和JavaScript文件。开发者可能使用了React、Vue.js、Angular等现代前端框架，并结合Bootstrap、Sass或Less来提高开发效率与维护性。 4. **images**：该目录通常存储项目静态图像资源如logo、图标及背景图片，对用户体验提升至关重要。 此压缩包为Web前端技术的学习和研究提供了实践案例。通过深入分析每个部分的内容，可以了解到参赛者如何结合前端框架、后端技术和设计元素来实现创意应用，并且对于寻求技能提升或灵感的开发者来说具有很大参考价值。