电脑校园针对真实场景下水面波纹影响鱼群检测的问题，本文通过叠加水面波纹的方法扩充训练集，使得模型能够更好地适应实际场景，并设计了对应的告警系统。该方法以自行采集的实验环境的图像为基础训练集，通过叠加正弦水波的形式扩充数据集，然后使用扩充的数据集训练PP-YOLO模型实现鱼群的检测与计数。结果显示，新的模型能够适应水面波纹影响下的鱼群。本文还设计了一个告警系统，根据检测模型的结果和鱼群计数的结果，按照用户配置的策略和方式发出告警，为水产养殖的自动化、智能化发展提供了技术支持。协同过滤是一种广泛且成功应用的推荐技术，但由于用户评分稀疏性问题，给推荐质量和精度带来了严峻的挑战。针对上述问题，本文提出一种基于逆最近邻置信度约束模型的改进协同过滤算法。首先，通过行为相似度算法得到最近邻居和逆最近邻居，根据邻居偏好和用户预测偏好的差异计算出正向和负向信任度，然后对用户进行约束，最后，采用加权预测计算算法来获得推荐。在真实的稀疏数据集MovieLens上进行了验证实验，实验结果表明，该算法可以提高数据密度并实现较低的MAE值，也就是说，所提出的方法可以有效地提高推荐质量。将知识图谱等人工智能技术应用于教育领域，实现人才的个性化培养，是未来教育改革的重要方向。课题对知识图谱和个性化学习的发展现状进行了梳理总结，对个性化学习普遍存在的问题进行了分析，在此基础上提出采用职业岗位能力、教学能力双标准为知识图谱可信数据源建立学科知识图谱，并探讨个性化学习资源构建方法与个性化学习开展方法。课题对传统教育开展数字化转型，构建更高质量的未来教育具有重要意义。电力系统的负荷经济分配问题是一种非线性多约束的复杂优化问题，智能优化算法被广泛应用于解决这一问题。合理地分配各台机组的负荷，可使燃料资源的消耗量降到更低。通过对比差分进化算法和遗传算法两种智能优化算法的基本原理和实现过程，为负荷经济分配问题建立数学模型，并实现差分进化算法和遗传算法对负荷经济分配问题的优化求解。针对不同迭代次数的迭代曲线以及不同的燃料成本函数值作对比，发现差分进化算法在所选取算例中的收敛性更好，收敛速度更快，能够取得更好的优化效果。这为负荷经济分配问题的求解提供了有效思路。针对大中型野生哺乳动物的目标检测在野外环境下检测精度不高、检测效率低、模型复杂等问题，本研究对YOLOv5n模型进行进一步轻量化。首先，采用LAMP剪枝方法对YOLOv5n进行局部剪枝，设置加速比为2。然后将YOLOv5s设为教师模型，剪枝后的YOLOv5n设为学生模型，采用特征蒸馏的知识蒸馏策略提升剪枝后模型的检测精度。在自建野生动物数据集上的实验结果显示，改进的YOLOv5n模型在减少了约52%的参数量和50%的计算复杂度的同时，mAP@0.5指标仅降低了0.2%，证明了该方法在资源效率与性能之间达到了较为理想的平衡，为此模型在边缘计算设备上的部署提供了研究支持。

本文描述了K近邻算法的实现与应用。首先，以图形的方式介绍了K近邻算法的思想；其次使用Python语言自定义类模拟了系统K近邻算法的实现，在实现的过程中要遵循系统算法API接口规范；接下来，将模拟算法与系统算法进行比较，并优化自定义算法；最后，将自定义模拟算法应用到数据集划分和寻找最优超参数中。