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毕设选题       

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题!

       大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!

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        大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是

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毕设选题

       人工智能专业毕业设计涵盖多个前沿研究方向，主要包括机器学习算法研究、深度学习应用、自然语言处理、计算机视觉、智能推荐系统、强化学习应用和知识图谱等。这些方向各有侧重，为学生提供了丰富的实践与探索机会。机器学习算法研究专注于探索新型机器学习算法及其应用场景，包括算法优化、超参数调优与特征选择等核心内容；深度学习应用则聚焦于开发基于深度学习的图像识别、自然语言处理等系统，涉及卷积神经网络、循环神经网络等技术；自然语言处理致力于实现文本分析与生成，提升语言理解能力，包括文本分类、情感分析、问答系统等研究内容；计算机视觉专注于图像处理与视觉理解技术，如图像分类、目标检测、图像分割等；智能推荐系统开发个性化推荐算法，提高用户体验；强化学习应用研究智能体在环境中学习最优策略，应用于游戏智能体或机器人控制；知识图谱则构建结构化知识库，实现知识存储、检索与推理。

深度学习

       深度学习应用方向涵盖图像识别、序列预测、生成模型等子方向。图像识别研究如何让计算机自动识别图像中的物体，包括图像分类、目标检测、图像分割等任务；序列预测关注时间序列数据的预测，如股票走势预测、设备故障预测等；生成模型则探索如何生成与真实数据相似的新样本，如图像生成、文本生成等。学生可以开发基于卷积神经网络的图像识别系统，或基于循环神经网络的序列预测工具，还可以实现生成对抗网络用于数据增强。这些系统可应用于医疗诊断、智能监控、内容创作等领域，解决实际问题。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于视觉检测的苹果分级技术研究与实现
• 基于深度学习的渡船车辆检测及统计研究
• 基于熵估计能量模型的具身智能视觉导航
• 边缘智能系统的能效模型和优化算法系统
• 基于深度学习的数字水表读数检测与识别
• 基于深度学习的奶牛个体身份识别和应用
• 复杂特征条件下的多视立体视觉重建研究
• 基于无人机摄影的运营边坡快速巡检方法
• 基于深度学习的小面积指纹识别算法系统
• 生成式对抗网络在医学图像增强中的系统
• 基于边缘计算的工地安全帽防护检测方法
• 社交网络中基于深度学习的个性化推荐系统
• 基于深度神经网络的协同过滤推荐算法系统
• 高中生物说题对学生元认知影响的实证研究
• 基于AIS数据和深度学习的船舶航迹预测
• 基于文本挖掘的在线医疗社区知识发现研究
• 基于改进YOLOv5算法的棚内草莓检测
• 面向云服务机器人的自然语言理解算法系统
• 基于YOLOv5的水产养殖鱼蟹监测系统
• 基于时空特征融合的甘蓝育苗长势监测算法
• 基于深度学习的电梯故障解决方案推荐系统
• 基于实体关系联合抽取的植物知识图谱研究
• 基于深度学习的遥感图像目标检测技术研究
• 入侵攻击下电力系统网络安全关键技术研究
• 基于深度学习对湍流介质中涡旋光通信系统
• 面向自动驾驶的车道线检测与环境感知方法
• 基于有限元和神经网络的血栓黏度模型研究
• 基于强化学习的多智能体协同围捕策略研究
• 基于深度学习的桥式起重机预测性维护系统
• 基于多源数据的化工危险气体监测技术研究
• 基于深度学习的单幅图像阴影去除方法研究
• 在线学习中基于情境感知的学习者情感识别
• 海流影响下的水下滑翔机编队路径规划研究
• 基于深度学习的铝型材表面缺陷检测技术研究
• 基于特征增强的医学影像报告自动生成的系统
• 基于深度学习的刨花板表面缺陷在线检测系统
• 基于实时表情识别的嵌入式路怒情绪监测系统
• 融合循环知识图谱和协同过滤的推荐算法系统
• 基于多流形学习的滚动轴承早期故障预测方法
• 基于图神经网络的学习者学业情绪分析与应用
• 基于全局和局部特征的手指静脉识别算法系统
• 基于深度学习的内蒙古高原地区风速预报系统
• 基于实例分割和联邦学习的模拟仪表读数方法
• 结合退化特征增强方法的航空发动机寿命估计
• 基于分支注意力融合的语义分割深度模型研究
• 基于机器学习的管网检测与泄漏定位算法系统
• 面向CT影像的敏感肺结核病灶精确分割方法
• 架空输配电线路无人机自主巡检关键技术系统
• 基于深度学习和超分辨率重建的文物复原系统
• 面向道路场景的单幅图像阴影检测算法与应用
• 面向电阻抗成像技术的深度神经网络算法系统
• 基于深度学习的MR图像肝脏肿瘤分割方法应用
• 基于司法案件要素信息处理的类案检索技术研究
• 基于深度学习的激光视觉GMAW焊缝跟踪系统
• 基于多特征算法的睑板腺功能障碍辅助分级系统
• 基于生物视觉上下文感知机制的目标检测及应用
• 基于X射线图像与卷积神经网络的干瘪核桃识别
• 基于深度学习的RSSI时间序列室内定位方法
• 基于深度学习的环境空气质量监控图像感知方法
• 基于深度学习的毒性言论识别与多标签分类方法
• 基于深度学习的天然气用气负荷预测方法与应用
• 基于深度学习的物料细粒度识别算法系统及实现
• 基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题的研究
• 面向船舶总体性能领域的FAQ问答系统技术研究
• 面向高速切接采摘的葡萄识别定位与采序规划研究
• 基于全生命周期的R房地产公司项目成本管理研究
• 基于深度学习的变电站指针式仪表检测与读数研究
• 基于深度强化学习的主动配电网运行优化理论研究
• 基于英语学习活动观的初中英语单元整体教学研究
• 基于时间序列生成对抗网络的光伏功率超短期预测
• 交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法系统
• 基于深度学习的大气湍流中分数阶涡旋光通信系统
• 基于深度学习的肠镜息肉图像自动分割研究与实现
• 基于深度学习的无接触IPPG信号血压测量研究
• 基于双目距离识别的半主动悬架多模式切换控制研究
• 基于数据和知识联合驱动的古筝手型识别与指法评估
• 智慧课堂中基于认知诊断的学习任务自适应模型系统
• 基于深度学习的肥城桃病虫害识别模型及其系统实现
• 智能汽车人机共驾系统多智能体建模与协同控制研究
• 考虑多元因素影响的数控机床精细化可靠性分配方法
• D区县域安全生产专项整治政策执行偏差及矫正研究
• 基于深度学习的小电流接地系统单相接地故障选线方法
• 基于多光谱数据与深度学习的玉米叶绿素含量检测方法
   

强化学习

       强化学习应用方向包括基础算法实现、控制与决策、多智能体系统等子方向。基础算法实现关注经典强化学习算法的实现与比较，如Q-learning、SARSA等；控制与决策研究如何应用强化学习解决实际控制问题，如机器人路径规划、游戏智能体等；多智能体系统则探索多个智能体之间的协作与竞争问题。学生可以实现强化学习算法在游戏环境中的应用，或开发基于强化学习的资源调度系统，还可以设计多智能体协作框架。这些应用能有效解决动态环境下的决策优化问题，具有广阔的应用前景。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于知识蒸馏的脉冲神经网络强化学习方法
• 考虑行为克隆的深度强化学习股票交易策略
• 基于强化学习的含电动汽车虚拟电厂优化调度
• 基于深度强化学习的计算卸载与资源分配策略
• 基于深度强化学习的多机器人路径跟随与编队
• 基于深度强化学习的二进制代码模糊测试方法
• 基于强化学习的无线传感器网络充电策略研究
• 基于上下文感知的强化学习AUV控制器研究
• 基于改进深度强化学习的乙烯裂解炉操作优化
• 基于深度逆向强化学习的城市车辆路径链重构
• 输入受限及干扰下固定翼无人机强化学习控制
• 优势加权互信息最大化的最大熵分层强化学习
• 基于分层强化学习的机器人自主避障算法仿真
• 基于深度强化学习的卫星光网络波长路由算法
• 基于强化学习引导预训练模型的情感音乐生成
• 基于贝叶斯优化的强化学习广义不动点解逼近
• 基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究
• 基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制
• 基于条件生成对抗网络的强化学习数据增强方法
• 基于深度强化学习的胃癌IMRT自动计划设计
• 基于深度强化学习的机器人多动作协同抓取策略
• 基于深度强化学习的防空武器目标分配问题研究
• 基于强化学习经验优先提取的汽车纵向多态控制
• 基于深度强化学习算法的双边装配线第一类平衡
• 融合时空上下文信息的强化学习小目标快速搜索
• 基于深度强化学习的地效翼船降落纵向控制研究
• 基于深度强化学习的通勤走廊韧性恢复双层规划
• 基于滚动时域强化学习的智能车辆侧向控制算法
• 强化学习引导模型生成的深度学习框架漏洞挖掘
• 基于深度强化学习的逆变器多频点控制参数优化
• 基于博弈论与强化学习的多智能体路径规划算法
• 典型匝道控制场景下深度强化学习决策机理解析
• 基于强化学习的持续集成环境中测试用例排序技术
• 基于强化学习的海上要地群协同防空动态火力分配
• 深度强化学习下连续和离散相位RIS毫米波通信
• 基于多目标多智能体强化学习的低轨卫星切换策略
• 基于强化学习的雷达自适应波形调度杂波抑制方法
• 基于图卷积深度强化学习的协同空战机动决策方法
• 基于逆强化学习的混合动力汽车能量管理策略研究
• 基于深度强化学习的配电网无功电压控制策略研究
• 基于深度强化学习的动态自适应干扰功率分配方法
• 基于深度强化学习的数据中心热感知能耗优化方法
• 基于演化深度强化学习的符号网络影响最大化研究
• 面向博弈对抗的多智能体强化学习建模与迁移技术
• 基于深度强化学习的城市公共交通票价优化模型构建
• 基于最大熵深度强化学习的双足机器人步态控制方法
• 复杂动态环境下基于深度强化学习的AGV避障方法
• 基于强化学习的CBTC系统信息安全风险评估方法
• 基于深度强化学习的农村物流运输路径自动选择研究
• 基于二阶价值梯度模型强化学习的工业过程控制方法
• 基于强化学习的风电消纳随机鲁棒混合优化调度系统
• 基于强化学习环境设计策略的电动汽车充电路径规划
• 基于分层强化学习的中继卫星网络任务动态调度方法
• 基于路径模仿和SAC强化学习的机械臂路径规划算法
• 基于迁移深度强化学习的低轨卫星跳波束资源分配方案
• 基于强化学习的减少烘丝过程中烟丝"干头"量的方法
• 权衡生态和发电目标的梯级水库强化学习模型及其应用
• 基于多目标深度强化学习的车车通信无线资源分配算法
• 多智能体深度强化学习驱动的跨园区能源交互优化调度
• 基于强化学习的含智能软开关主动配电网双层优化方法
• 基于多智能体深度强化学习的车联网可信任务卸载策略
• 稀疏异质多智能体环境下基于强化学习的课程学习框架
• 基于深度强化学习的有源中点钳位逆变器效率优化设计
• 基于输出反馈逆强化Q学习的线性二次型最优控制方法
• 基于深度强化学习的工业机器人数字孪生模型更新方法
• 面向变构型飞行器的强化学习位置姿态一体化控制方法
• 基于深度强化学习的含智能软开关配电网电压控制方法
• 基于图嵌入编码形态信息的非均匀多任务强化学习方法
• 基于深度强化学习的SCR脱硝系统协同控制策略研究
• 基于分层约束强化学习的综合能源多微网系统优化调度

知识图谱

       知识图谱方向包括知识表示、知识融合、知识推理等子方向。知识表示研究如何结构化地表示现实世界的知识，如实体-关系模型；知识融合致力于将来自不同来源的知识整合到统一的框架中；知识推理则探索如何从已有知识中推导出新的知识。学生可以构建特定领域的知识图谱，或开发知识图谱问答系统，还可以设计知识图谱可视化工具。这些研究成果可应用于智能问答、个性化推荐、决策支持等领域，提升系统的知识服务能力。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于知识图谱的景点问答系统
• 基于知识图谱的金融问答系统
• 煤矿安全规程类文本问答系统
• 问句分类方法及其在问答系统
• 基于规划识别的智能问答系统
• 面向企业运维的自动问答系统
• 面向农业种植的智能问答系统
• 面向销售服务的自动问答系统
• 面向问答系统的意图理解技术
• 面向地产领域的智能问答系统
• 基于开源引擎的智能问答系统
• 基于特定场景的智能问答系统
• 基于语义Web的智能问答系统
• 基于深度学习的羊养殖问答系统
• 面向问答系统的问题相似性研究
• 基于支付宝架构的智能问答系统
• 社区问答系统中的专家发现方法
• 基于NoSQL的医疗问答系统
• 基于知识图谱的中医药问答系统
• 基于异构信息的交互式问答系统
• 社区问答系统中的专家推荐方法
• 面向高校迎新的机器人问答系统
• 基于知识图谱的糖尿病问答系统
• 行政事业单位财务审计问答系统
• 基于垂直领域知识图谱的问答系统
• 基于中药知识图谱的智能问答系统
• 基于机器阅读理解的售后问答系统
• 基于机器阅读理解的政务问答系统
• 基于互联网的自动问答系统与实现
• 基于知识图谱的人事领域问答系统
• 基于文本分类的考研知识问答系统
• 基于知识图谱的军事装备问答系统
• 财经问答系统数据服务子系统实现
• 面向教育技术学科的智能问答系统
• 基于ALBERT的医疗问答系统
• 基于知识图谱的院长信箱问答系统
• 基于传媒知识图谱问答系统与实现
• 基于知识图谱的电影知识问答系统
• 基于知识图谱的人物简历问答系统
• 基于智能问答的同步协同搜索系统
• 基于中医知识图谱的自动问答系统
• 基于智能问答的律所事务管理系统
• 基于语义角色标注的中文问答系统
• 基于知识图谱的招生咨询问答系统
• 领域问答系统问句相似度计算方法
• 面向物联网专业知识智能问答系统
• 基于知识图谱的慢病智能问答系统
• 基于文本分类的社区问答检索系统
• 中文问答系统中问句相似度的研究
• 面向垂直领域的智能问答增强系统
• 基于互联网的WEB舆情问答系统
• 基于BERT的保险领域问答系统
• 基于知识图谱的东周列国问答系统
• 基于问答对关键词提取的问答系统
• 基于排序学习的政务自动问答系统
• 基于知识图谱的肝脏疾病问答系统
• 基于语义网的旅游业自动问答系统
• 面向软件测试领域的自动问答系统
• 面向问答系统的相似问题识别研究
• 程序设计课程的智能语音问答系统
• 基于问答系统的问句意图识别方法
• 个性化食品营养与健康智能问答系统
• 基于文档编写与检查的智能问答系统
• 基于知识图谱的慢性病诊断问答系统
• 基于图书的问答系统实现和关键技术
• 基于知识图谱的慢性病医疗问答系统
• 限定域中文问答系统关键技术的研究
• 基于知识图谱的作物病虫害问答系统
• 基于领域知识的限定域中文问答系统
• 问答系统的文本故障诊断方法的研究
• 问答系统中复合事实型问句分解技术
• 问答系统中相关文档检索技术的研究
• 基于协同过滤算法的交互式问答系统
• 基于中文社区的智能问答系统与研究
• 基于知识图谱的脑卒中知识问答系统
• 问答系统中文问句分析关键问题研究
• 面向应用系统的智能问答系统框架研究
• 基于深度学习的医药知识图谱问答系统
• 基于知识图谱的中国饮食文化问答系统
• 基于知识图谱的农作物病虫害问答系统
• 开放域问答系统中深度排序方法的研究
• 基于知识图谱的玉米育种智能问答系统
• 基于深度学习的电热水器智能问答系统
• 基于知识图谱的中小学藏语文问答系统
• 基于领域本体的中文旅游领域问答系统
• 基于知识图谱的花椒种植智能问答系统
• 开放域问答系统答案源获取方法与实现
• 基于自然语言处理的智能医疗问答系统
• 基于深度学习的法律判决文书问答系统
• 基于概念扩展的中文问答系统模型研究
• 基于中文医疗知识图谱的智能问答系统
• 基于机器阅读理解的中文自动问答系统
• 基于自动建库的检务公开智能问答系统
• 基于知识图谱的政府采购智能问答系统
• 机器阅读理解在“四险一金”问答系统
• 基于社区问答技术的课程知识问答系统
• 基于知识动态补全的金融智能问答系统
• 基于BERT的蚕桑领域自动问答系统
   

计算机视觉

       计算机视觉方向涵盖图像分类、目标检测、图像分割等子方向。图像分类研究如何识别图像中的主要对象，是计算机视觉的基础任务；目标检测致力于在图像中定位并识别多个目标，标记其位置和类别；图像分割则关注将图像分成不同区域，识别每个像素所属的对象类别。学生可以开发基于卷积神经网络的图像分类模型，或实现目标检测算法用于智能监控，还可以设计图像分割系统辅助医疗诊断。这些技术可广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域，具有重要的实用价值。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于计算机视觉行车环境感知及识别
• 基于深度学习的作物病虫害诊断系统
• 计算机视觉中无监督预训练算法系统
• 基于计算机视觉的养殖场牛身份识别
• 基于计算机视觉的智能牧场应用研究
• 基于深度学习的场景结构化描述方法
• 基于深度学习的自闭症早期筛查系统
• 基于深度学习的水稻稻穗数统计方法
• 基于计算机视觉的手势识别算法系统
• 基于深度学习的感性元器件缺陷识别
• 基于深度学习的车道线检测算法系统
• 基于深度学习的小目标检测算法系统
• 基于计算机视觉的鱼类检测跟踪模型
• 基于深度学习的场景着色的研究与设计
• 基于深度学习的人与物体交互关系检测
• 基于计算机视觉的手势识别技术的研究
• 基于深度学习的菜田杂草检测算法系统
• 基于计算机视觉技术的无人机检测方法
• 基于计算机视觉的气浮台位姿测量方法
• 基于深度学习的人体步态识别算法系统
• 基于计算机视觉的奶牛围产期行为识别
• 基于深度学习的苹果缺陷检测技术研究
• 基于深度学习的水下图像增强算法系统
• 基于深度学习的番茄病害目标检测算法
• 基于深度学习的溯源视频目标检测与识别
• 基于机器学习的乳腺癌医学辅助诊断系统
• 基于计算机视觉的连续空中手写数字识别
• 基于计算机视觉的复杂结构快速建模方法
• 基于计算机视觉的机器人位姿检测与控制
• 基于计算机视觉的手机屏幕缺陷检测方法
• 基于深度强化学习的弱监督目标定位方法
• 基于自监督的单目雾霾图像深度估计研究
• 基于深度学习的多视图物体三维重建研究
• 基于深度学习的视觉分布外检测算法系统
• 基于深度学习的单阶段人体姿态估计算法
• 基于计算机视觉的车间人员增强检测技术
• 基于深度学习的玉米幼苗与杂草辨识研究
• 基于物理先验和对比学习的图像去雾算法
• 基于计算机视觉的番茄识别和成熟度检测
• 基于计算机视觉的在线学习者专注度识别
• 基于深度学习的无监督图像异常检测方法
• 基于深度学习的海上漂浮物检测算法系统
• 基于计算机视觉的电子行进辅助算法实现
• 交通场景下基于深度学习的车辆检测方法
• 基于计算机视觉的奶牛夜间爬跨预警系统
• 基于计算机视觉的智能建造中3D目标检测
• 基于深度学习的室内场景点云分割技术研究
• 基于计算机视觉的零件分割标注与缺陷检测
• 基于计算机视觉的PCBA元器件缺陷检测
• 基于深度学习的快速精确立体匹配算法实现
• 基于深度学习的单幅图像超分辨率重建研究
• 基于计算机视觉的生活垃圾智能分拣车系统
• 基于深度学习的产线工人生产操作识别系统
• 基于深度学习的未开放棉铃检测与计数方法
• 基于深度学习的散焦图像立体匹配算法实现
• 基于深度学习的图像超分辨率重建算法系统
• 基于计算机视觉的车撞桥梁识别与响应分析
• 基于深度学习的前视声纳目标检测跟踪方法
• 基于深度学习的笼养黑叶猴面部与个体识别
• 基于深度学习的驾驶状态和意图的决策分析
• 基于计算机视觉的多模态视觉疲劳检测系统
• 基于无人机图像与深度学习的路面病害识别
• 基于计算机视觉的人群计数与密度估计研究
• 利用计算机视觉的位移影响面桥梁损伤识别
• 基于坐标测量机和计算机视觉的叶片三维重建
• 基于计算机视觉的婴儿睡眠质量评估算法系统
• 基于计算机视觉的焊条表面缺陷检测算法实现
• 基于数据关系发现的深度半监督学习算法系统
• 基于计算机视觉的扶梯乘降人员异常行为识别
• 基于深度学习的视觉目标检测与跟踪技术研究
• 单摄像头下基于样本学习的人体深度估计方法
• 基于深度学习的智能车辆行人检测与跟踪研究
• 基于深度学习的高动态范围图像生成技术研究
• 基于计算机视觉的飞机外观智能检测算法系统
• 基于深度学习的目标检测系统的FPGA实现
• 基于深度学习的码头场景多目标感知技术研究
• 基于深度学习的油田现场微目标检测技术研究
• 基于计算机视觉的菜用油菜苔新鲜度快速检测
• 基于计算机视觉金属波纹管膨胀频次检测系统
• 基于深度学习的图像非模式实例分割算法系统
• 基于注意力机制与深度学习的机械零件目标检测
• 基于深度学习的油气田仪表的智能检测算法系统
• 基于计算机视觉的荔枝果树检测及树冠分割方法
• 基于深度学习实现结构照明三维人脸建模的方法
• 计算机视觉算法在弱算力平台上应用的算法实现
• 计算机视觉中注意力机制的策略选择与优化系统
• 基于深度学习的低质量文档图像二值化算法系统
• 基于计算机视觉与深度学习的汽车主动安全系统
   

自然语言处理

       自然语言处理方向包括文本分类、情感分析、问答系统等子方向。文本分类研究如何自动将文本归类到预定义的类别，如垃圾邮件识别、新闻分类等；情感分析专注于分析文本中的情感倾向，判断其正面或负面情感，应用于社交媒体分析、市场调研等；问答系统则致力于构建能自动回答用户问题的智能系统，通过信息检索、语义理解等技术提供准确答案。学生可以实现基于深度学习的文本分类系统，或开发面向特定领域的问答机器人，还可以设计情感分析工具用于舆情监测，这些应用能有效提升信息处理效率和用户交互体验。

以下是一些具体的选题示例，旨在帮助你更深入地理解不同研究方向的实际应用：

• 基于句型结构的新闻文本情感分类系统
• 基于深度学习的新闻实时分类服务系统
• 基于知识图谱的汽车导购领域问答系统
• 基于条件随机场的汉语新闻短语识别研究
• 基于深度学习的图像识别与文字推荐系统
• 基于语义感知的教育类视频描述方法研究
• 基于深度学习的学术论文文本推荐算法研究
• 基于深度学习的网络短文本情感倾向性分析
• 基于多特征分析的软件漏洞自动化识别系统
• 基于联合嵌入空间的影视视频文本检索研究
• 基于知识图谱的慢性病患者用药指导系统​
• 基于深度强化学习的在线教育课程推荐系统
• 基于深度学习的家庭环保家居垃圾分类系统
• 基于注意力词向量的社交媒体情感分类系统
• 基于知识图谱的水稻种植技术智能问答系统
• 基于知识融合的教育考试多选式问答系统实现
• 基于文献情报大数据的科研人员合作推荐系统
• 基于分层的高考英语作文句子相似度的研究​
• 基于深度学习的电影影评中文情感分析研究​
• 基于深度学习的初中历史多跳阅读理解研究​
• 基于结构的电商评论文档级情感分析方法研究
• 基于维基百科的学术概念语义相关度计算研究
• 基于深度学习的中文新闻文本自然语言处理系统
• 基于分层的大学英语四级作文句子相似度的研究
• 基于神经网络技术的高校图书馆智能问答系统​
• 基于多算法协同的高校图书馆混合图书推荐系统
• 基于深度学习的插画设计文本生成图像系统实现
• 基于知识图谱的居民日常饮食健康咨询问答系统
• 基于事件本体的科技文献自动文摘生成系统开发
• 基于图神经网络的方面级情感分析研究情感分析
• 基于应急医学知识的创伤救治智能推断算法研究
• 基于查询图生成的医疗知识图谱复杂问答系统实现
• 基于多任务方法的学生作文中文拼写纠错系统实现
• 基于自然语言处理的高校毕业论文查重辅助系统​
• 基于弱监督学习的文本事件检测与事件抽取方法研究
• 基于AI算法的自然语言信息提取-翻译-校对系统
• 基于深度学习的语言学习APP单词复习提醒系统​
• 基于机器学习的英语作文自动评分算法的研究与设计
• 基于短语的汉英旅游文本统计机器翻译模型优化研究
• 基于自然语言处理的律师事务所合同法务服务系统​
• 基于BERT和对比学习的句向量表征改进方法研究
• 基于得分矩阵的汉英旅游景点介绍统计机器翻译模型
• 基于LSTM的英文教育文献文本蕴含识别方法研究
• 基于BERT迁移学习的开放域知识图谱智能问答系统
• 基于迁移学习与深度卷积特征的花卉图像标注方法研究
• 基于深度学习的电力一次设备缺陷知识图谱及问答系统
• 基于改进SVM算法的电信行业客户投诉文本分类研究
• 基于知识图谱的小麦病虫害防治方案查询智能问答系统
• 基于多尺度特征深度学习的白介素诱导肽预测方法研究
• 基于深度学习的中文电子病历命名实体识别与关系抽取
• 基于深度学习的番茄叶片病害识别与防治辅助决策系统
• 基于深度学习的数字图书馆学术论文学科分类系统研究
• 基于数据增强式对比学习的电子邮件垃圾文本分类系统
• 基于改进的词重要性排序贪心搜索的对抗样本生成方法
• 基于自注意力机制的新闻稿文本摘要自动生成系统实现
• 基于自然语言处理的崆峒诗歌文本诗境建构分析系统实现
• 基于BERT模型的高校科技成果匹配企业需求推荐系统
• 基于大语言模型的疾病与基因组知识图谱构建与管理系统
• 基于多选项医疗问答模型的社区卫生服务中心问答系统​
• 基于ERNIE-Attack的对抗样本生成评测系统
• 基于多源数据的轨道交通风险量化分析及传播路径预测研究
• 基于大语言模型与多模态融合的外语学习智能陪练对话系统
• 基于自然语言处理的高校课程评教文本分类与情感分析系统
• 基于CRF和深度学习的数学试题知识点自动标注算法研究
• 基于Bert模型的中医针灸腧穴功效分类与配伍推荐研究
• 基于自然语言处理的情报报告文本关键信息抽取与分析系统
• 基于BVANet的财经新闻文本情感分析系统开发与验证
• 基于BERT的中文APP隐私校策条款自动分析系统开发
• 基于知识图谱的社区糖尿病患者健康管理咨询问答系统研究
• 基于递归神经网络的社交媒体文本情绪分析算法实现与应用
• 基于知识图谱的输电线路故障类型识别与位置定位查询系统
• 基于对偶词向量的汉英日常对话无监督双语词典抽取系统开发
• 基于多教师知识蒸馏的数据增强简历-岗位需求文本匹配系统
• 基于自然语言处理的科研成果关键词匹配与合作人员推荐系统
• 基于大规模语言模型的农业术语上下位关系自动发现技术研究
• 基于混合方法的教育领域术语上下位关系提取和本体学习方法
• 基于轻量级神经网络的时序传感器数据稀疏循环架构模型系统
• 基于知识图谱和用户动态偏好的短途旅游目的地推荐算法研究
• 基于多源影响因素分析的大豆期货价格区间预测与预警管理研究
• 基于推特平台大数据分析的中国科技形象社交媒体呈现与演变研究
• 基于XLNet和多粒度对比学习的财经新闻主题文本分类系统实现
• 基于Transformer的中文电商商品评论文本情感分析研究
• 基于CNN-BiLSTM的电商服装消费者网络评论情感分析系统
• 基于航空发动机润滑系统故障知识图谱的故障排查与维修方案推荐应用
• 基于双层Attention机制的LSTM模型对CPI的预测研究
• 基于改进DeformableDETR的心电图图像心脏病检测系统
• 基于Transformer预训练模型的实体关系联合抽取方法研究
• 基于自然语言处理的APP隐私协议权限风险自动分析和条款重构技术研究
   

海浪学长项目示例：

开题指导建议

• 选题迷茫

毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

• 选题的重要性

毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

• 选题难易度

选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

• 工作量要够

除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

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选题帮助

🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。

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