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RSS订阅原创 中医舌象图像分割深度学习训练实战
本项目成功实现了高精度的中医舌象分割系统，验证IoU达到97.47%，证明了深度学习在医学图像分割领域的有效性。训练过程稳定，模型泛化能力强，为中医智能诊断提供了可靠的技术基础。关键成果🎯 实现了97.47%的分割精度🚀 30轮训练达到收敛，效率较高💡 解决了中文路径等工程问题📊 提供了完整的可视化和监控功能未来方向扩充数据集规模，提升模型泛化能力探索Transformer等新架构在医学分割中的应用开发完整的中医舌象分析系统训练时间: 约2分钟 (30 epochs)
2025-08-24 10:45:55
597
原创 基于深度学习的阿尔茨海默症MRI图像分类系统
阿尔茨海默症是一种进行性神经退行性疾病，早期诊断对于患者的治疗和生活质量至关重要。本项目利用深度学习技术，基于MRI脑部扫描图像，构建了一个高精度的阿尔茨海默症分类系统，能够自动识别四种不同的认知状态。
2025-08-24 10:44:37
904
原创 MR椎间盘和腰椎分割项目：基于深度学习的医学图像分析
本项目是一个基于深度学习的医学图像分析系统，专门用于MR（磁共振）图像中椎间盘和腰椎的自动分割。通过使用U-Net神经网络架构，我们成功实现了对MR图像中椎间盘和腰椎结构的精确识别和分割。
2025-08-24 10:43:08
818
原创 基于深度学习的眼疾识别系统：从血细胞分类到病理性近视检测
训练集: 280张眼底图像非病理性近视: 133张 (47.5%)病理性近视: 147张 (52.5%)验证集: 60张眼底图像非病理性近视: 27张 (45.0%)病理性近视: 33张 (55.0%)测试集: 185张眼底图像数据集具有良好的类别平衡性，为模型训练提供了稳定的基础。本项目成功实现了从血细胞分类到眼疾识别的技术迁移，展现了深度学习在医疗图像分析领域的强大潜力。✅高准确率: 验证集准确率达96.67%✅完美AUC: AUC值达到1.0000✅稳定收敛。
2025-08-24 10:41:55
807
原创 基于ResNet50的血细胞图像分类模型训练全记录
"""血细胞图像数据集"""# 类别映射# 加载图像路径和标签"""加载样本路径和标签"""continue# 获取所有图片文件"""血细胞分类器"""# 加载预训练模型数据预处理：适当的图像增强和标准化模型选择：ResNet50在医学图像分类任务中表现优异训练策略：加权损失函数解决数据不平衡问题正则化：早停机制防止过拟合评估方法：多维度性能指标全面评估模型。
2025-08-23 19:25:54
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原创 X射线胸部肺炎检测：基于深度学习的医学影像分析项目
本项目成功实现了基于深度学习的X射线胸部肺炎检测系统，使用ResNet50预训练模型在ChestXRay2017数据集上达到了97.70%的验证准确率，展现了深度学习在医学影像诊断领域的强大潜力。本项目成功展示了深度学习在医学影像分析中的应用潜力。通过ResNet50迁移学习，我们在X射线胸部肺炎检测任务上取得了97.70%的优异成绩。该系统不仅具有高精度，还具备良好的实用性，为医学AI的发展提供了有价值的参考。关键成果✅ 验证准确率：97.70%✅ 训练效率：30个epochs完成。
2025-08-23 17:47:01
742
原创 基于深度学习的中草药识别系统：从零到部署的完整实践
在传统中医药领域，准确识别中草药是一项需要丰富经验的专业技能。随着人工智能技术的发展，我们可以利用深度学习来构建一个自动化的中草药识别系统。本项目实现了一个基于PyTorch的中草药图像分类系统，能够准确识别五种常见的中草药：百合、党参、枸杞、槐花和金银花。类别中文名训练集验证集测试集总计baihe百合约140张约40张约20张约200张dangshen党参约150张约43张约22张约215张gouqi枸杞约120张约34张约17张约171张huaihua。
2025-08-23 16:15:47
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原创 面试后的跟进策略：如何提高录用几率并留下专业印象
面试后的跟进不仅是一种礼仪，更是展示你专业素养和持续兴趣的重要机会。通过精心设计的跟进策略，你可以在招聘官的记忆中保持鲜活，提高最终录用的几率。记住，即使这次机会与你擦肩而过，专业的跟进也能为未来的职业发展建立有价值的人脉网络。酷酷面试平台提供的全方位求职辅助工具，可以帮助你在求职的每个环节都表现出色，包括这个常被忽视但至关重要的面试后跟进阶段。
2025-08-21 20:25:50
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原创 面试紧张情绪管理：如何保持冷静自信应对挑战
面试紧张是正常现象，关键在于如何管理这种情绪，而非完全消除它。通过充分准备、身心调节和实践有效的应对策略，你可以将紧张情绪转化为积极能量，在面试中展现最佳状态。酷酷面试平台提供的AI模拟面试和实时助手功能，可以帮助你在安全环境中反复练习，提前适应面试场景，建立应对紧张的肌肉记忆，让你在真实面试中更加从容自信。记住，适度的紧张实际上可以提高警觉性和表现，关键是学会与紧张共处，而非被它控制。祝你面试成功！
2025-08-21 20:24:28
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原创 面试着装与形象管理：如何在第一印象中脱颖而出
面试着装与形象管理是求职过程中不可忽视的环节。通过精心准备和注意细节，你可以在第一印象中脱颖而出，为后续的能力展示奠定良好基础。记住，最好的着装不是最贵的，而是最适合你、最能展现你专业素养的。借助酷酷面试平台的AI模拟面试功能，你可以提前检视自己的形象表现，获取专业反馈，不断优化你的面试形象，为求职成功增添重要筹码。
2025-08-21 20:22:51
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原创 程序员面试特辑：面试汪如何助你攻克技术面试难关
在竞争激烈的IT行业，技术面试往往是求职路上最具挑战性的环节。从算法题到系统设计，从框架原理到项目经验，程序员面试涵盖的知识点繁多且深入，即使经验丰富的开发者也可能在某些问题前一时语塞。AI面试助手专为技术岗位求职者打造了强大的辅助功能，帮助你在技术面试中游刃有余，展现真实实力。
2025-08-21 20:20:05
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原创 面试汪使用指南：让AI助手成为你的面试利器
面试汪AI面试助手是你求职路上的得力助手，但最终的面试成功仍然取决于你自己的能力和表现。每次面试后记录经验和教训不断完善个人资料，获得更精准的建议定期更新软件，获取最新功能和改进结合传统面试准备方法，全方位提升面试技能现在，你已经掌握了面试汪的全面使用技巧。立即下载体验，让AI助手帮助你在面试中展现最佳状态，赢得理想offer！🔍#面试指南 #AI助手 #求职技巧 #面试准备。
2025-08-21 20:18:47
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原创 基于YOLO11的螺母检测项目：从数据到部署的完整实践
本螺母检测项目成功展示了YOLO11在工业质检领域的强大能力。卓越性能: mAP@0.5:0.95达到89.13%实用价值: 满足工业级精度要求部署友好: 轻量化模型适合各种部署环境可扩展性: 框架可轻松适配其他工业检测任务这个项目不仅验证了深度学习在工业质检中的可行性，更为类似的工业AI应用提供了完整的解决方案模板。随着工业4.0的发展，这类智能检测系统将在提高生产效率、保证产品质量方面发挥越来越重要的作用。
2025-08-21 12:03:51
688
原创 基于YOLO11的水稻叶片病害检测项目
病原: 细菌性病害症状: 叶片出现黄白色条斑，严重时整片叶子枯死危害: 影响光合作用，降低产量本项目成功构建了一个基于YOLO11的水稻叶片病害检测系统，主要成果包括：✅高精度检测: mAP@0.5达到99.44%，精确率99.18%✅快速推理: 平均推理时间0.271秒，满足实时需求✅完整流程: 从数据预处理到模型部署的端到端解决方案✅可视化分析: 丰富的训练过程和结果可视化✅实用性强: 代码结构清晰，易于使用和扩展。
2025-08-21 11:28:03
436
原创 基于YOLO11的茶叶病害智能检测系统
本项目使用YOLO11n模型进行茶叶病害检测，能够识别8种不同类型的茶叶状态，包括6种病害类型和正常茶叶。这是一个典型的计算机视觉目标检测任务，对于茶叶种植业的智能化管理具有重要意义。本次YOLO11n茶叶病害检测模型训练取得了阶段性成果，模型在精确率方面表现良好，但在召回率和整体mAP方面还有提升空间。通过进一步的数据优化、模型调参和训练策略改进，相信能够获得更好的检测性能，为茶叶种植业的智能化发展贡献力量。
2025-08-21 11:18:00
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原创 基于YOLO11的番茄病害智能检测系统
本项目成功构建了一个基于YOLO11的番茄病害智能检测系统，通过精心的数据预处理、模型优化和训练策略，实现了优秀的分类性能。该系统不仅在技术上具有先进性，在实际应用中也具有很强的实用价值，为智慧农业的发展提供了有力的技术支撑。未来，我们将继续优化模型性能，扩展支持的病害类型，并探索更多的应用场景，为农业现代化贡献更多的技术力量。
2025-08-21 10:47:16
508
原创 AI赋能电力巡检：变压器漏油智能检测系统全解析
🔥 AI赋能电力巡检：变压器漏油智能检测系统全解析📖 前言在电力系统的日常运维中，变压器作为核心设备，其安全运行直接关系到整个电网的稳定性。传统的人工巡检方式不仅效率低下，还存在安全隐患和漏检
2025-08-19 22:09:53
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原创 AI赋能电力巡检：变压器漏油智能检测系统全解析
🔥 AI赋能电力巡检：变压器漏油智能检测系统全解析📖 前言在电力系统的日常运维中，变压器作为核心设备，其安全运行直接关系到整个电网的稳定性。传统的人工巡检方式不仅效率低下，还存在安全隐患和漏检
2025-08-19 22:04:03
693
原创 基于YOLO11的共享单车智能检测系统
本项目基于最新的YOLO11目标检测算法，构建了一个高精度的共享单车智能检测系统。该系统不仅能够在复杂的城市环境中准确识别共享单车的位置和数量，还具备了良好的实时性和部署便利性，为智慧城市建设和共享单车精细化管理提供了强有力的技术支撑。本项目成功构建了一个基于YOLO11的高精度共享单车检测系统，在验证集上达到了96.8%的mAP@0.5，具有良好的实用价值。通过针对性的数据增强和模型优化，系统能够在复杂的城市环境中准确识别共享单车，为智慧城市建设和共享单车管理提供了有力的技术支撑。
2025-08-19 14:21:38
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原创 AI赋能电力巡检：变压器漏油智能检测系统全解析
🔥 AI赋能电力巡检：变压器漏油智能检测系统全解析📖 前言在电力系统的日常运维中，变压器作为核心设备，其安全运行直接关系到整个电网的稳定性。传统的人工巡检方式不仅效率低下，还存在安全隐患和漏检
2025-08-18 19:28:52
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原创 基于YOLO11的电梯电瓶车检测系统：让电梯更安全
随着电动车的普及，电梯安全问题日益突出。本文介绍了一个基于YOLO11的电梯电瓶车检测系统，能够实时识别电梯内的人、自行车和摩托车，为电梯安全管理提供智能化解决方案。
2025-07-28 19:21:23
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原创 易求职：打造求职路上的智能伙伴
在当今竞争激烈的就业市场，求职不再是简单的能力展示，而是一场需要精心准备的系统工程。易求职通过AI技术赋能整个求职流程，从简历制作到面试准备，全方位提升求职者的竞争力。无论您是刚刚踏入职场的应届毕业生，还是寻求突破的资深人士，易求职都能为您提供专业、高效的求职支持。立即访问易求职官网，开启您的智能求职之旅，让AI成为您职场路上的得力助手！
2025-07-25 11:56:18
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原创 手把手教你使用AI面试神器“易求职“
易求职是一款集简历制作和AI面试于一体的求职神器，为求职者提供全流程的求职辅助。从简历优化到面试准备，帮助你在激烈的求职竞争中脱颖而出！在线简历制作系统：30+行业专属模板，AI优化建议AI面试助手：基于真实面试题库，模拟面试场景，实时反馈顶部横幅：显示系统状态和用户信息岗位选择区：选择您要面试的岗位开始面试按钮：点击开始模拟面试统计数据区：显示系统数据和使用情况在这个就业环境日益严峻的时代，求职不只是能力的比拼，更是策略和方法的较量。
2025-07-25 11:23:45
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原创 AI赋能光伏产业：智能缺陷检测系统实现90%+精准识别
本文介绍了一套基于YOLO11深度学习模型的智能光伏缺陷检测系统。该系统通过4500+张标注图像训练，实现了91.8%的高精度检测，能识别鸟粪污染、清洁表面、裂纹和灰尘覆盖四种典型缺陷（最高精度96.3%）。系统采用端到端架构，支持无人机搭载巡检，检测速度达3.0 FPS，可降低80%人工成本。核心功能包括实时预警、缺陷档案管理和趋势分析，已优化部署流程并提供开源代码。该系统显著提升了光伏电站的运维效率和质量控制水平。
2025-07-25 10:52:46
1051
原创 AI赋能制造业：基于YOLO11的电池缺陷检测系统实战分享
本文介绍了一种基于YOLO11算法的智能电池缺陷检测系统，解决了传统人工质检效率低、成本高的问题。系统实现了98.7%的高检测精度，单张图片检测时间小于50ms，可识别白菜花、掉角、裂纹等电池表面缺陷。通过数据增强、多尺度损失函数优化等技术手段，模型在862张电池图像数据集上表现出色，mAP@0.5达到98.7%。相比人工检测，该系统可降低70%成本，检测速度提升3600倍，已具备工业部署条件，未来可拓展至新能源、汽车制造等领域。
2025-07-22 22:04:06
975
原创 AI赋能医疗诊断：结核杆菌智能检测系统
本文介绍了一种基于深度学习(YOLO11架构)的结核杆菌智能检测系统。该系统通过医疗显微图像自动识别结核杆菌，检测精度达83.4%，单张图片处理仅需0.26秒。项目包含数据预处理、模型训练和测试模块，针对医疗图像特点优化了算法参数。测试显示，系统能准确识别样本中的结核杆菌，最高置信度达0.81。该系统可提升诊断效率、减少主观差异，适用于医疗机构、科研院所和公共卫生领域。未来计划扩展至多病原体检测、3D图像支持和云端部署，具有广阔应用前景。
2025-07-21 12:39:09
961
原创 AI赋能工业4.0：铝片表面缺陷检测系统
本文介绍了一款基于YOLO11深度学习的铝片表面工业缺陷检测系统。该系统具有超高精度（mAP50达98.96%）、智能化程度高、部署便捷和成本效益显著四大优势，能检测针孔、擦伤等四种缺陷，单图检测仅需0.05秒。技术方案采用YOLO11算法，在754张高质量铝片图像（2003个标注）上训练，通过优化学习率、数据增强等参数实现工业级检测。系统支持GPU加速，提供完整训练可视化曲线，显著提升检测效率600倍，降低人工成本95%，为制造业质量管控带来革命性突破。
2025-07-21 11:06:32
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原创 AI赋能轮胎安全：基于YOLO11的智能裂纹检测系统
本文介绍了一种基于YOLO11的智能轮胎裂纹检测系统，通过深度学习技术实现高精度、实时的轮胎表面缺陷识别。系统采用YOLO11n-cls架构，在715张训练图片上达到95.6%的验证准确率，测试准确率达100%，单图检测时间仅0.023秒。详细阐述了训练配置、模型架构、数据增强策略及性能指标，并提供了可视化分析。该系统支持轻量化部署，可广泛应用于轮胎质检场景，显著提升检测效率和准确率。
2025-07-18 15:10:39
1076
原创 基于YOLOv11的水面垃圾智能检测系统
本文介绍了一个基于YOLOv11深度学习模型的水面垃圾智能检测系统。项目采用338张高质量标注图片，针对瓶子和罐子两类垃圾进行训练，实现了97.09%的mAP50精度和76.42%的mAP50-95精度。系统核心包括数据预处理、模型训练和智能检测三大模块，通过VOC格式转换、YOLO模型配置和优化推理流程，实现了4.0FPS的实时检测能力。实验结果显示，模型在74个epoch训练后达到最佳性能，精确率和召回率均超过93%，能有效识别水面垃圾，为环保监测提供了高效解决方案。
2025-07-17 22:27:52
902
原创 AI赋能农业：基于YOLO11的苹果瑕疵检测系统实战分享
本文介绍了一个基于YOLO11模型的苹果瑕疵检测系统，通过深度学习技术实现自动识别苹果表面瑕疵。系统采用PyTorch框架，使用353张标注图像（训练集275张，验证集78张）进行训练。关键技术包括数据预处理（VOC转YOLO格式）、数据增强策略优化以及轻量级YOLO11n模型训练。实验在RTX 4060 GPU上进行，耗时约5小时完成100轮训练。该系统为农产品质量检测提供了智能化解决方案，比传统人工检测更高效可靠。
2025-07-17 21:39:59
1783
原创 使用YOLOv11实现水果类别检测：从数据到模型训练的全过程
本文介绍了基于YOLOv11n模型的水果新鲜度检测方法。通过计算机视觉技术，实现了对31种水果（包括新鲜和腐烂状态）的自动识别。实验采用公开数据集，使用YOLO格式标注，训练50个epochs后获得mAP50为0.709的模型性能。验证结果显示模型召回率较高（0.715），但在复杂场景下仍有提升空间。未来计划通过数据增强、模型优化和移动端部署来改进系统。该项目为水果质量检测提供了高效的自动化解决方案。
2025-07-16 22:34:52
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原创 AI香烟检测实战：YOLO11模型训练全过程解析
随着公共场所禁烟政策的推进，智能香烟检测系统已成为维护健康环境的重要工具。今天我们将分享一个完整的AI香烟检测项目，使用最新的YOLO11模型训练出一个能够准确检测香烟的对象检测系统。通过这次实战，我们成功训练出了一个高性能的香烟检测AI模型。项目展示了从数据准备、模型训练到结果分析的完整流程，为AI在公共健康领域的应用提供了有价值的参考。项目文件结构│ ├── best.pt # 最佳模型权重│ └── last.pt # 最新模型权重├── results.csv # 详细训练数据。
2025-07-15 00:06:14
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1
原创 基于YOLO11的垃圾分类AI模型训练实战
通过这次实战，我们成功训练出了一个高性能的垃圾分类AI模型。项目展示了从数据准备、模型训练到结果分析的完整流程，为AI在环保领域的应用提供了有价值的参考。项目文件结构│ ├── best.pt # 最佳模型权重│ └── last.pt # 最新模型权重├── results.csv # 详细训练数据├── results.png # 训练曲线图├── confusion_matrix.png # 混淆矩阵└── args.yaml # 训练参数配置。
2025-07-12 21:09:39
1496
原创 基于YOLO11的疲劳检测系统：从训练到部署的完整实战
这个疲劳检测项目展示了如何将最新的深度学习技术应用到实际安全场景中。通过YOLO11算法的强大检测能力，结合科学的PERCLOS疲劳评估算法，我们构建了一个完整的疲劳检测系统。✅高精度检测：mAP50达98.7%的检测准确率✅实时性能：单帧检测时间<50ms✅科学算法：基于PERCLOS的疲劳判断标准✅完整方案：从数据处理到Web部署的全流程✅工程实用：支持图片检测和实时监控。
2025-07-12 00:57:56
822
原创 YOLO11铝片表面缺陷检测系统，准确率高达99%！
基于YOLO11深度学习模型的铝片表面缺陷检测系统 摘要：本文提出了一种采用YOLO11深度学习模型的铝片表面工业缺陷检测系统。针对铝片生产中常见的划痕、污渍、凹坑等缺陷，该系统在754张图像(2003个标注)的数据集上实现了99%的检测精度。相比传统人工检测，该系统具有检测速度快(<50ms/张)、精度高(98.6%召回率)和一致性强的优势。训练采用NVIDIA GPU加速，200轮后mAP@50达到98.9%，模型参数量仅2.5M，大小约6MB，适合工业现场部署应用。
2025-07-10 17:23:38
1095
原创 基于YOLO的足球检测Web应用：从训练到部署的完整实战
这个足球检测项目展示了如何将深度学习技术应用到实际场景中。通过YOLO算法的强大检测能力，结合Flask Web框架，我们构建了一个完整的检测系统。
2025-07-09 15:45:07
922
原创 基于YOLO11的智能垃圾桶满溢检测系统：从训练到部署的完整实战
本项目展示了如何使用现代深度学习技术解决实际的城市管理问题。通过YOLO11的强大检测能力，结合Flask Web框架，我们构建了一个完整的智能垃圾桶管理系统。该系统不仅具有良好的检测精度，还提供了友好的用户界面和丰富的功能特性，可以直接应用于实际的智慧城市建设中。
2025-07-09 00:20:14
1153
原创 基于YOLOv11的车辆检测系统项目教程（Python源码+Flask Web界面+数据集）
数据集本项目数据集包含多种场景下的车辆图片，涵盖了不同类型、角度、光照条件下的车辆。所有图片均经过人工标注，标注内容包括车辆的边界框。Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，具有简单易用、扩展性强等特点。它非常适合快速开发和部署基于 Web 的人工智能应用。通过 Flask，可以将深度学习模型与前端界面无缝集成，实现模型的在线推理和结果可视化。
2025-07-07 15:28:46
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原创 人体坐姿检测系统项目教程（YOLO11+PyTorch+可视化）
数据集本项目数据集包含多种场景下的人体坐姿图片，涵盖了正常坐姿、驼背、侧身、翘腿等多种常见坐姿。所有图片均经过人工标注，标注内容包括不同坐姿类别细节图示例Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，具有简单易用、扩展性强等特点。它非常适合快速开发和部署基于 Web 的人工智能应用。通过 Flask，可以将深度学习模型与前端界面无缝集成，实现模型的在线推理和结果可视化。
2025-07-06 17:23:34
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原创 【华为开发者空间 x DeepSeek】大模型当 Excel 插件！零代码做体检/支出透视表，60 分钟学会“嘴遁”数据分析
华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云主机、一套开发工具和云上存储空间，汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等华为各项根技术的开发工具资源，并提供配套案例指导开发者 从开发编码到应用调测，基于华为根技术生态高效便捷的知识学习、技术体验、应用创新。随着科技的不断进步，大模型技术在各领域展现出巨大的应用潜力。在表格处理和数据分析方面，借助大模型能够实现更高效、精准的操作。
2025-06-19 00:18:37
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