1.用户管理模块：包括用户注册，用户登录，个人信息管理等内容。
2.任务发布模块：老师管理员可以发布程序作业，包括程序作业描述，程序作业要求等信息。
3.作业完成模块：学生完成程序作业后，可以提交程序作业。
4.系统评分模块：学生提交程序作业后，系统将根据提交的程序作业与数据库答案对比、测试、预设标准进行自动评分并反馈给学生。
统计模块：系统可以对学生的程序作业完成情况，程序作业修改等数据进行统计。
论文1000字

要求设计一个gui界面，gui界面里可以实现一键录制一段wav格式的录音作为原语音信号，一键添加噪声（白噪声就行），一键处理噪声（噪声处理算法最好用谱减法，因为我的设计题目和这个算法有关）。同时在gui界面里面要求能够播放上述三种声音，以及显示原音频信号，加噪声后的信号以及去噪后信号的时域波形图和频谱图

本课题设计的内容主要包括以下方面：
研究并实现绕线画的生成算法，将图像转换为由线条组成的艺术效果。
实现图像预处理功能，包括图像缩放、裁剪、旋转和对比度调整。
提供用户接口，使用户能够调节生成参数。
支持生成绕线画并保存为图像文件。
论文查重30
论文5.20号之前要
毕设项目4月底之前要
说的是后续可能会涉及一个微调
加上一点小前端，点击实现功能。

企业在面临市场竞争或品牌危机时，舆论分析报告能够帮助其了解消费者的需求和情感变化，从而为品牌定位和公关策略提供决策依据。对于需要进行舆论分析的事件主题，收集舆情数据和企业业务数据，并进行预处理；针对模型对不同企业舆情分析生成的报告相似性很高的问题，首先应用大模型提取具体的舆情信息特征；挖掘企业核心业务中与舆情相关的关键信息，提取关键特征；将挖掘后的舆情信息关键特征作为提示信息，构建提示词，增强输入信息中企业特征和舆情特征，进而提高大模型生成舆情分析报告的质量，体现不同企业和不同舆情事件的差异性。利用deepseek，就实现自动化构建提示词工程，然后设计不同的方案，喂给deepseek，让他输出不同的舆情分析报告，直到分析出来咱们满意的为止，约束条件可能从10条到100条到1000条，可以利用ai大模型

基于spark分析特征做四到五个 需要可视化结果，然后实时分析然后建模机器学习调优做两到三个
还有实时分析加机器学习
特征分析4到5个 机器学习2到3个，做的是薪资收入对生育率的影响

我需要添加的功能有两个:1
实时数据，可以添加一个按钮 2.
整合功能点

预测算法：
天气预测算法
用于短期预测未来12小时的温度、风速、湿度信息
推荐算法：在生活指数分析，进行推荐今日是否适合出行

功能需求：
前端：
1.用户
用户注册
用户登录
忘记密码
2.前台页面
首页
历史天气分析
实时天气分析（有城市搜索框、定位位置，显示当日数据信息，下方有一个温度、湿度的未来6小时预测）
天气地图分析（一个中国地图，实时的，可以缩放，查询温度、降水、降雪，切换三个选项，地图显示不同的样式，鼠标移动上去可以查看温度、降水、降雪）
生活指数分析（查询城市，显示历史生活指数，比如舒适度指数、洗车指数、穿衣指数、感冒指数、运动指数，并推荐是否出行）
使用评价（用户名是固定的，输入评价，数据库就保存了信息，后台的评价反馈也可以看到，当反馈后，这个模块也可以看到发过来的信息）
灾情分析（先获取信息，然后可以查看哪里有灾情，比如大雨、大雪、大风的）
退出登录（跳转到登录页面）
管理员入口（点击进入管理员登录页面）
后端：
后台登录，使用管理员名和密码，加一个验证滑块，与用户一样
1.用户管理
对用户信息，可进行增删改查
2、管理员管理
对管理员信息，可进行增删改查
3.评价反馈
对前台使用评价进行回馈,可进行改查操作
API接口：
生活指数 API（如中国天气网生活指数）
高德地图API，用于定位当前位置，在实时天气分析栏
灾情数据API
和风天气API

1.数据集构成:公开数据集+爬虫获取(主要
2.模型算法:不能全部模型均调用现成接口，要求
各个步骤使用多个模型算法进行对比或结合，选
择效果最优的组合
3.系统功能:用户输入账号密码登录系统》显示清
晰的模块划分(输入文字检索、上传图片检
索)》用户选择检索方式(输入商品关键词或上传
商品图片)》展示检索结果(淘宝+京东)
4.程序语言:Python
5.补充:系统需要考虑图像、文本和视频三种模
态，用户可以根据商品的关键词或者相关文本描
述从京东和淘宝两个平台上实时搜索到相关的商
品图片或视频，也可以根据商品图片搜索到相关
商品的信息。

简述：视频问答（Video Question Answering, VQA）[1]是一种结合了计算机视觉和自然语言处理的技术，旨在从视频内容中提取信息并回答用户提出的问题。
一、数据收集
1.1、为了构建视频内容的符号表示与知识库，使用图数据库Neo4j来存储和管理视频中的实体及其关系，构建知识图谱，形成结构化的知识表示，为后续推理提供基础，相关教程参考[2]。
1.2视频数据
收集视频：自定义来源收集视频数据。
预处理视频：使用OpenCV或其他视频处理库将视频剪辑成固定长度的片段。使用关键帧提取算法（如基于帧差法、光流法等）提取关键帧。并将视频转换为统一的格式（如MP4）和分辨率，相关教程参考[3]。
存储视频：将处理后的视频片段或关键帧存储在本地文件系统。
1.3问题数据
收集问题：从公开数据集（如VQA数据集）下载问题数据。人工标注与视频内容相关的问题。
预处理问题：去除无关字符，统一大小写。使用NLTK、spaCy等库进行分词使用停用词列表（如NLTK提供的停用词列表）去除常见停用词。使用Lancaster Stemmer等方法将词语还原为其词根形式。相关教程参考[4]。
存储问题：将问题及其对应的视频ID存储在数据库
二、视频特征提取
2.1、处理视频
使用OpenCV读取视频文件，并将其逐帧拆分；接着，对每一帧图像进行预处理，包括缩放至YOLO模型所需的特定尺寸，并对像素值进行归一化处理（通常是将像素值缩放到0到1之间），以确保这些帧符合YOLO模型的输入要求，从而为后续的目标检测任务做好准备。
2.2、物体检测
将预处理后的视频帧输入到YOLO模型中进行目标检测。模型会输出每个检测到的物体的类别、边界框以及置信度[5]。相关教程参考[6]。
2.3使用Faster R-CNN模型对视频中的每一帧进行高效且准确的目标检测。
1、确保环境中已经正确安装并配置了Detectron2库，这是一个基于PyTorch的开源目标检测库，它提供了包括Faster R-CNN在内的多种先进目标检测算法的实现。安装Detectron2通常涉及下载相应的代码仓库，并根据项目的依赖关系安装所需的Python包和库。
2、加载预训练的Faster R-CNN模型。预训练模型是指已经在大型数据集（如COCO数据集）上训练过的模型，这些模型已经学会了识别多种常见物体。通过加载这些预训练模型，我们可以节省大量的训练时间和计算资源，并直接利用这些模型进行目标检测任务。在Detectron2中，加载预训练模型通常涉及到配置文件的读取和模型实例的创建。
3、逐帧读取视频文件。这可以通过OpenCV等视频处理库来实现，它能够方便地读取视频文件并将其拆分成单独的帧。对于每一帧图像，我们将其输入到已经加载好的Faster R-CNN模型中进行检测。模型会输出每个检测到的物体的类别、边界框（即物体在图像中的位置）以及置信度（即模型认为该检测结果是正确的概率）。
4、将检测结果进行符号化处理并存储。符号化处理是指将检测结果转换为一种易于存储和传输的格式，例如JSON或XML。这通常包括将物体类别、边界框坐标和置信度等信息转换为相应的字符串或数字表示。同时，为了后续的处理和分析，还需要将这些符号化的检测结果中的分类结果和位置等信息进一步转化为特定的符号表示，如使用唯一标识符来标记每个检测到的物体，或将其位置信息转换为相对于某个参考点的偏移量等。并将其存在数据库中。
5、论文和代码参考[7]。进行目标识别的交叉参考[8]，目标检测论文合集[9]。
三、问题理解
3．1使用BERT语言模型对问题文本进行词法、句法分析和语义理解：BERT通过在大规模语料上进行预训练，学习到了语言的内在结构和语义信息。在预训练过程中，BERT采用了两种无监督任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM任务通过随机屏蔽一些单词，并让模型根据上下文来预测这些被屏蔽的单词，从而学习到单词的嵌入表示[10]。相关教程参考[11]，其步骤如下：
1、输入处理：首先，将问题文本进行分词处理，生成一系列的token（词元）。BERT通常使用WordPiece或SentencePiece算法进行分词。然后，为每个token添加位置编码和段落编码（或称为句子编码）。位置编码用于表示token在句子中的位置，而段落编码用于区分不同的句子（在处理句子对时尤为重要）。最后，将这些编码相加，得到每个token的最终表示。
2、模型编码：将处理好的token序列输入到BERT模型中。BERT模型通过多层Transformer Encoder结构对token序列进行编码，每一层都包含自注意力机制和前馈神经网络。在编码过程中，模型会捕捉到token之间的依赖关系和句子的语法结构。
3、词法分析：通过查看模型输出的token表示，可以推断出每个token的词性。例如，可以利用预训练的词性标注器或基于BERT的自定义模型来进行词性标注。由于BERT已经学习到了丰富的词汇知识和语法结构，因此它能够为每个token提供准确的词性信息。
4、句法分析：句法分析通常涉及对句子中单词之间的依存关系进行建模。虽然BERT本身并不直接输出依存关系树，但可以利用BERT的编码表示作为特征输入到依存关系解析器中。依存关系解析器会根据BERT提供的特征信息，推断出句子中每个单词之间的依存关系，从而生成依存关系树。通过对依存关系树的分析，可以了解句子的语法结构和单词之间的句法关系。
使用RNN、LSTM、GRU或Transformer等模型对词嵌入向量进行编码，生成问题的向量表示，并将编码后的问题向量存储在文件或数据库中。
3.2 使用Transformer模型对词嵌入向量进行编码，生成问题的向量表示，并将编码后的问题向量存储在文件或数据库中，这一过程包括：首先对问题文本进行预处理（如分词、去除停用词等），然后将预处理后的文本转换为词嵌入向量；接着，将这些词嵌入向量输入到Transformer模型中，通过自注意力机制捕捉文本的上下文信息，生成能够准确反映问题含义的向量表示；最后，将生成的问题向量存储在文件或数据库中，以便后续的任务如视频问答、文本分类等能够高效地访问和使用这些向量。相关解释和教程参考[12]。
四、视觉语言融合
使用Co-Attention机制来对齐和融合视觉和文本特征，首先分别提取视频的视觉特征和问题的文本特征，然后计算这两种特征之间的亲和力矩阵，基于该矩阵生成视觉和文本的注意力权重，接着使用这些权重对视觉和文本特征进行加权，最后将加权后的特征向量融合，生成一个综合的多模态特征向量，从而有效捕捉视频内容和问题之间的关联，为推理做准备。相关参考见教程[13]。
五、推理与答案生成
5.1 使用Drools根据知识图谱中的符号知识和融合后的特征进行逻辑推理[14]。
使用Drools根据知识图谱中的符号知识和融合后的多模态特征进行逻辑推理，首先由领域专家或开发者定义一系列“IF-THEN”形式的规则，并将这些规则存储在Drools规则库中；接着，Drools推理引擎接收从视频和问题中提取的多模态特征（如视觉特征和文本特征）以及知识图谱中的符号知识（如实体、属性和关系）作为输入事实；然后，推理引擎遍历规则库，检查哪些规则的条件部分（IF部分）与输入的事实相匹配；一旦找到匹配的规则，推理引擎就会应用这些规则，推导出新的结论或中间结果（THEN部分）；推理过程可以递归地进行，直到没有更多的规则可以匹配或达到预定的终止条件；最终，Drools生成具体的答案或推理结果，这些结果可以是具体的实体、关系描述或自然语言文本，从而实现基于符号知识和多模态特征的复杂逻辑推理。相关教程参考[15]。
5.2（与5.1并列）也可以使用图神经网络（GNN）对知识图谱进行推理，挖掘实体间的潜在关系，首先将知识图谱表示为图结构，其中节点代表实体，边代表实体之间的关系；然后，GNN通过消息传递机制在节点间传播信息，更新每个节点的表示，从而捕捉到节点（实体）之间的复杂关系；GNN通过多层迭代，逐步聚合邻居节点的信息，生成包含丰富上下文信息的节点嵌入；这些嵌入不仅反映了节点本身的属性，还包含了其邻近节点的影响，从而能够揭示知识图谱中未显式表示的潜在关系；最终，GNN可以用于预测缺失的边、发现隐含的关系或进行其他形式的推理任务，从而增强对知识图谱中实体间关系的理解和应用。相关叙述参考[16]。
5.3答案生成
使用Transformer模型来生成自然语言答案，首先将融合后的多模态特征（如视觉特征和文本特征）以及从知识图谱中提取的相关信息作为输入，然后通过Transformer的自注意力机制捕捉这些输入之间的复杂关系和上下文信息；模型通过多层自注意力和前馈神经网络层逐步处理这些信息，生成一个富含语义的上下文表示；接着，Transformer的解码器部分基于这个上下文表示逐步生成自然语言答案，每次生成一个词，直到生成结束符为止；整个过程中，Transformer利用其强大的序列建模能力和上下文理解能力，生成连贯、准确且自然的文本答案，将其提供给用户。相关教程参考[17]。

具体需求需要和甲方商量