分类

面向智慧牧场的牛行为识别数据集分享（适用于YOLO系列深度学习分类检测任务）在现代智慧农业（Smart Agriculture）中，牲畜行为识别是提高养殖效率与动物健康监测的重要环节。牛作为主要的经济牲畜之一，其行为变化往往直接反映健康状态与生产潜力。通过智能化的行为监测，牧场管理者可以及时发现牛群的健康问题，优化饲养策略，提高养殖效益。

听风吹等浪起

基于改进ResUNet的植物叶片语义分割系统设计与实现植物表型分析中，叶片形态的精准量化是解析作物生长状态、抗逆性的核心环节。针对传统叶片分割方法在复杂背景下鲁棒性不足、多类别分割精度有限的问题，本文提出一种融合通道注意力与空间金字塔池化的改进ResUNet架构，并构建了集数据预处理、模型训练、可视化推理于一体的端到端分割系统。实验表明，该系统在多类别叶片分割任务中平均IoU达86.7%，Dice系数达92.3%，可实现对叶片、病斑、叶脉等结构的精准分割，为植物表型自动化分析提供可靠技术支撑。

第八章分类 SVM案例：中文商品评论情感判定本案例将基于电商平台的商品评论数据，利用SVM对评论的情感倾向进行预测。任何行业领域，用户对产品的评价都显得尤为重要。通过用户评论，可以对用户情感倾向进行判定。例如目前最为普遍的网购行为，对于用户来说，参考评论可以做出更优的购买决策；对于商家来说，对商品评论按照情感倾向进行分类，并通过文本聚类得到普遍提及的商品优缺点，可以进一步改良产品。本案例主要讨论如何对商品评论进行情感倾向判定。本案例中，我们从互联网某电商平台抓取手机的中文评论内容。然后对中文评论进行分词处理。为了区分评论中的好评和差评，我们使用支

第八章分类决策树案例：成年人群体收入预测下面我们通过一个案例来具体说明决策树的方法。本案例使用的数据集包含资本原始积累、每周工作时长、教育程度等字段。我们需要通过这些字段来预测这些人的收入状况，判断是否是高收入人群（收入大于50K）

棉花病害图像分类数据集分享（适用于YOLO系列深度学习分类检测任务）链接:https://pan.baidu.com/s/1lupIbmRgAYlsenadogdqMQ?pwd=4mas

第八章分类朴素贝叶斯案例：P2P平台个人信用评估本案例使用经典的prosperLoanData.csv数据集，利用朴素贝叶斯模型，对用户是否能正常偿还贷款进行预测。美国P2P网贷平台是一个通过让有借款需求者和有闲置资金的出资人能够自行配对的平台站点，目前拥有超过98万会员，超过2亿美元的借贷额，是世界上最大的P2P借贷平台。本案例将数据集中的收入以及信用额度数据与贷款状态（是否正常偿还）建立起联系，希望使用借款人相关信息评估其个人信用，具体而言是使用这些信息来预测借款人能够正常偿还

【机器学习与智慧医疗】T2DM-EWS: 2型糖尿病早期预警系统（多参数集成分类模型）完整实现完整项目源码与架构设计文档数据流协同：控制流协同：内部接口：外部接口（预留）：文档版本: v1.0 | 生成日期: 2026-05-19

[特殊字符] 搜索插入位置：从O(n)到O(log n)的优雅进化刷题时遇到一个经典问题：给定一个排序数组和一个目标值，如果找到目标值就返回其索引，否则返回它应该被插入的位置。

论文Review SLAM X-ICP | 面向极端退化环境的可定位性感知 LiDAR 配准方法论文题目： X-ICP: Localizability-Aware LiDAR Registration for Robust Localization in Extreme Environments 作者： Turcan Tuna, Julian Nubert, Yoshua Nava, Shehryar Khattak, Marco Hutter 期刊： IEEE Transactions on Robotics, 2024 研究方向： LiDAR SLAM、点云配准、ICP、退化检测、鲁棒定位关键

神经网络机器学习智能算法画图绘图

基于改进的支持向量机多分类预测研究背影支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论鲸鱼算法的原理及步骤 SVM应用实例，基于改进的支持向量机多分类预测研究代码结果分析展望

金属外表多种生锈检测数据集分享（适用于YOLO系列深度学习分类检测任务）链接:https://pan.baidu.com/s/1JR5KnTDWreLm1zLvBnU_BA?pwd=irii

AgriDet：基于农业检测框架的植物叶片病害严重程度分类（印度2023年研究）摘要：在现代农业领域，植物病害检测对提升作物产量具有至关重要的作用。要实现大规模增产，必须能够预测病害的发生并为农民提供科学指导。以往的植物病害检测方法依赖人工特征提取，这种方式成本较高。因此，基于图像的技术在植物病害检测研究领域备受关注。然而，现有方法因采集图像的固有缺陷而存在诸多问题，包括背景条件不理想导致的遮挡、光照不均、图像朝向偏差及尺寸失真等问题。此外，在实时应用中还普遍存在计算复杂度高、误分类率高及过拟合等问题。为解决这些问题，我们提出了农业检测（AgriDet）框架，该框架融合了传统的Inc

基于机器视觉与YOLO11的服装厂废料(边角料)分类检测系统(数据集+UI界面+训练代码+数据分析)摘要：随着服装制造行业规模不断扩大，生产过程中产生的布料边角料、缝纫线团以及皮革碎料等废弃物数量显著增加。传统人工分拣方式存在效率低、误分率高、劳动强度大等问题，难以满足智能化生产与绿色回收需求。为提高服装厂废料分类效率与可回收资源利用率，本研究设计并实现了一种基于机器视觉的服装厂废料（边角料）分类检测系统。

交通事故车辆受损情况数据集分享（适用于YOLO系列深度学习分类检测任务）链接:https://pan.baidu.com/s/1zYLg1EOwHB-HTBlxQr4w7A?pwd=yhmd

面向校园场景的网络舆情文本分类、情感分析与聚类预警系统舆情系统总模板：CodeAsPoetry/PublicOpinion 这个项目本身就是舆情分析系统，包含爬虫、数据清洗、文本摘要、主题分类、情感倾向识别、可视化，适合拿来改整体框架。(GitHub)

ZHW_AI课题组

基于逻辑回归的乳腺癌预测分类1. 作者介绍作者：曹晟，男，西安工程大学电子信息学院，2025级研究生。研究方向：图像生成电子邮件：caosheng216@163.com，

ZHW_AI课题组

调用华为智能云API实现手写图片识别白怡宁，女，西安工程大学电子信息学院，2025级研究生研究方向：服装图像生成电子邮件：1378664662@qq.com

前端小超人rui

AI分类及AI大模型分类AI的核心目标是让机器能够执行通常需要人类智能的任务，例如语言理解、突袭图像图识别、复杂问题解决等。

道本科技三大系统形成的“合同—合规—法务”智能闭环！当合规成为企业发展路上的“生命线”，你选择被动应付，还是主动掌握？**合规管理系统：企业的全天候“风险哨兵”**

面试题详解：NLP基础概念与任务——一文吃透自然语言处理、Tokenization、文本分类、文本摘要、信息抽取与大模型应用适合准备 NLP / 大模型应用 / 算法 / 智能问答方向面试的人阅读导读很多人一提到 NLP，第一反应就是“分词”。这其实只说对了一小部分。真正的 NLP，是一整套让机器理解、分析、检索、抽取、归类、总结并生成人类语言的技术体系。本文围绕面试高频问题展开，用通俗语言把核心概念、常见任务、业务场景和答题思路一次讲清楚。