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1. 基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统

本文详细介绍了一基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统。采用TensorFlow和Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测。引入迁移学习中的VGG16模型，取得95%的分类准确率。系统基于Web平台，实现用户上传垃圾图片进行在线测试，系统即时预测并展示垃圾类别。此系统不仅展示了深度学习在垃圾分类中的应用，也提供了专业而高效的Web界面，为用户提供准确可靠的垃圾分类服务。

2. 基于深度卷积神经网络的猴痘分类识别系统

本文详细介绍了一基于深度卷积神经网络的猴痘分类识别系统。采用TensorFlow和Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，利用迁移学习中的VGG16模型实现99%的分类准确率。系统以Web平台形式呈现，允许患者上传拍摄的病患处图片进行在线测试，系统将自动识别是否患有猴痘病毒。该系统不仅体现了深度学习在医学图像分类中的应用，同时为患者提供了一种方便而准确的自我诊断服务。

3. 基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

本文详细探讨了一基于深度学习的交通标志图像识别系统。采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。通过搭建Web系统，用户能上传交通标志图片，系统实现了自动实时的交通标志分类识别。该系统不仅展示了深度学习在交通领域的实际应用，同时为用户提供了一种高效、准确的交通标志识别服务。 

4. 基于卷积神经网络的野外可食用植物分类

基于深度学习的可食用植物图像识别系统，采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入迁移学习模型，取得91%的高准确率。通过搭建Web系统，用户能上传待测可食用植物图片，系统实现了自动实时的分类识别。该系统不仅展示了深度学习在生物学领域的实际应用，同时为用户提供了一种高效、准确的野外可食用支付分类识别服务。

5. 基于深度学习的脑部肿瘤检测系统

本项目利用 TensorFlow、Keras 等深度学习工具包构建 VGG16、RestNet、InceptionV3 等神经网络，实现对脑部肿瘤 MRI 扫描影像的识别。首先在 Jupyter Notebook 平台实现模型的训练、验证和存储，利用 Flask + Bootrap + Ajax 搭建交互式分析框架，实现脑部 MRI 扫描影像上传和在线预测，模型给出是否包含脑部肿瘤及肿瘤类型，整体准确率达到93.9%。

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