【鸿蒙HarmonyOS毕业系统毕设选题】最新颖的鸿蒙HarmonyOS毕业设计选题汇总易过的精品毕设项目分享(建议收藏)✅ 原创 高质量
本文提供计算机专业毕业设计选题与技术方案推荐,涵盖AI、小程序、数据分析等多个领域。内容包括:1)博主介绍与专业服务;2)各类系统案例展示(数据分析、微信小程序、AI系统等);3)最新本科毕设选题推荐,包含20+前沿项目,如AI代码注释生成器、智能城市环境监控系统、在线心理咨询小程序等,详细说明技术栈、创新点和开发难度。适合计算机专业学生获取毕设灵感与技术支持,涉及SpringBoot、Vue、T
前言
全新毕业设计项目
💗博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。
💗主要内容💗:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、远程会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
💗技术范围💗:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。
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计算机毕业设计精品项目案例-500套
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2025 人工智能专业毕业设计(论文)选题推荐_人工智能专业毕设系统
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毕设作品推荐
数据分析与推荐系统案例


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今年最新颖的本科计算机毕业设计选题汇总
- AI代码注释生成器 | Spring Boot、Vue3、MySQL、GPT模型微调 | B/S架构 | MySQL | 函数注释生成、类说明生成、多语言支持、注释风格设定、历史版本、智能识别、批量处理、代码评分、导出接口、移动端支持 | ★★★★★
- 智能城市环境监控系统:基于CNN+OpenCV+Flask,结合环境监控数据+空气质量预测,数据库MongoDB+Redis,支持城市空气质量监控,开发难度★★★★☆
- 智能语音情感识别与用户反馈系统 | TensorFlow+Flask+React | MySQL | 语音情感分析、语音转文字、情绪分类、语调变化检测、实时情感反馈、用户情绪趋势分析、语音情感优化建议、语音特征提取、个性化用户沟通、语音识别准确率提升 | ★★★★★
- 在线心理咨询小程序: 核心技术点为预约与匿名聊天;困难点是用户隐私保护;框架:微信小程序+Node.js+MongoDB;创新点是情绪动态检测;功能:心理测试、咨询预约、在线聊天、情绪分析、反馈功能。
- 儿童教育游戏小程序: 核心技术点为互动设计与数据记录;困难点是游戏逻辑优化;框架:微信小程序+Node.js+MongoDB;创新点是个性化学习进度设计;功能:游戏选择、学习记录、进度分析、互动反馈、家长管理。
- 基于WebRTC的实时视频会议系统 - 技术选型:WebRTC+Node.js+Redis+MongoDB;技术难点:低延迟音视频传输优化;系统框架:信令服务器+媒体流管理+前端交互;创新点:支持多人实时视频会议,具备屏幕共享功能;功能:视频通话、音频处理、屏幕共享、会议录制、实时字幕、背景模糊、用户管理、会议调度、消息聊天、API接口;开发难度:⭐⭐⭐⭐⭐
- 基于Spring Boot+Kafka的高性能日志存储与分析系统 | 技术:Spring Boot、Kafka、Elasticsearch、Grafana | 难点:高吞吐量日志存储、实时分析 | 框架:Spring Boot + Kafka | 创新点:智能日志聚合、异常检测 | 功能:日志采集、存储、查询、实时分析、可视化展示、智能告警、用户管理、权限控制、数据统计、API接口 | 难度:★★★★★
- 基于深度学习的情感分析系统 | TensorFlow + Flask + PostgreSQL | 情感分类、情感趋势预测、情绪识别、多语言支持、语音与文本情感结合、情感数据存储、实时情感反馈、用户画像、情感分析优化、深度学习模型调整 | ★★★
- 基于Scrapy的二手车市场价格分析与预测系统 | 技术:Scrapy、Pandas、MongoDB、Flask | 难点:车辆数据标准化、价格趋势预测 | 框架:Django + Scrapy | 创新点:整合多平台二手车价格数据,提供分析预测 | 功能:二手车信息爬取、价格对比、历史价格趋势、市场供需分析、数据存储、API接口、数据可视化、定时爬取、异常监控、数据导出 | 难度:★★★★☆
- 社交网络平台 | 技术栈:Bootstrap, Node.js, MongoDB | 难点:用户认证、消息推送 | 框架:前后端分离 | 创新点:社交行为预测 | 功能:用户注册、聊天、点赞等 | 开发难度:★★★★★
- 动态论坛社区系统: 核心技术点为帖子管理与实时更新;困难点是高并发的实现;创新点是热帖智能推荐;功能:帖子发布、评论功能、点赞系统、动态推荐、数据分析。
- 短视频管理平台(后端管理):Vue3 + SpringBoot + MinIO存储 + MySQL;创新功能:1) 视频上传转码处理;2) 视频分类标签系统;3) 用户举报处理机制;4) 播放量数据大屏;5) 多级审核流程;6) 短视频评论管理;7) 广告插入点控制;8) 热门视频智能推送;9) 分布式视频缓存;10) 管理员行为记录。开发难度:★★★★★。
- 智能AR增强现实导览机器人:基于ARKit+SLAM+FastAPI,结合实时AR导航+展品介绍+语音交互,数据库MongoDB+Redis,支持个性化导览+虚拟增强信息展示+智能推荐,开发难度★★★★★
- 基于知识图谱的智能政务服务系统 - 框架: Neo4j, Flask, TensorFlow - 架构: B/S - 数据库: Neo4j, PostgreSQL - 功能: 1. 政务信息查询 2. 政务数据整合 3. 智能服务推荐 4. 公共事务分析 5. 法规推理 6. 公众意见反馈 7. 事件管理 8. 数据可视化 9. 动态决策支持 10. 政策建议 - 难度: ⭐⭐⭐⭐
- 智能求职简历分析与岗位推荐系统 | BERT+Flask+React | MySQL | 简历自动评分、职位匹配优化、职业路径规划、求职市场趋势分析、技能短板检测、面试准备建议、企业需求预测、智能职业测评、个性化简历优化、招聘数据可视化 | ★★★★★
- 智能游戏作弊检测系统 - 框架: CNN, TensorFlow - 架构: 云计算 - 数据库: MongoDB - 功能: 1.游戏画面实时分析 2.作弊行为检测 3.行为模式识别 4.多玩家行为监控 5.动态作弊识别 6.玩家作弊分数 7.虚拟物品识别 8.作弊报告生成 9.反作弊游戏数据库 10.智能游戏分析反馈 - 难度: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 选题:基于Flask的招聘管理系统 | 技术选型:Flask, PostgreSQL, React | 技术困难点:候选人匹配与招聘流程自动化 | 系统框架:前后端分离 | 创新点:自动筛选简历与智能推荐候选人 | 功能说明:职位发布、简历筛选、面试安排、招聘管理 | 开发难度:中等
- AI 智能旅游推荐小程序 | 微信小程序 + LSTM + Flask | PostgreSQL | 个性化景点推荐、智能行程规划、实时天气分析、旅游偏好预测、热门景点分析、智能酒店匹配、AI 语音导游、旅行预算优化、社交旅行推荐、智能旅游数据分析 | ★★★★★
- 智能课程表管理小程序 | 原生小程序+Node.js | 单体应用 | MongoDB | 课程冲突检测、自动生成课程表、地点导航、教师评分系统、课前提醒、节假日自动调整、考试安排同步、学习任务清单、成绩记录、互助小组组建 | 中等
- 体育赛事直播平台 | 技术栈:Bootstrap, WebSockets, Node.js | 难点:实时数据传输、直播集成 | 框架:前后端分离 | 创新点:实时赛事预测 | 功能:直播观看、赛程安排、比分更新等 | 开发难度:★★★★★
- 在线问卷调查平台 | 技术栈:Layui, Node.js, MongoDB | 难点:实时数据收集、统计分析 | 框架:前后端分离 | 创新点:动态问题推荐 | 功能:问卷创建、结果展示、数据导出等 | 开发难度:★★★★☆
- 去中心化AI推荐引擎 | Ethereum+Solidity+TensorFlow | MongoDB | 用户行为数据存证、智能合约推荐算法、AI精准推荐、去中心化用户反馈、个性化内容推送、跨平台数据共享、智能合约订阅机制、实时推荐更新、用户喜好追踪、广告精准投放 | ★★★
- 基于 AI 的智能猫砂清理系统 | YOLOv8 + Flask | MongoDB | AI 识别猫砂使用情况、智能清理调度、远程猫砂管理、智能除臭功能、个性化清理频率、宠物健康监测、智能垃圾处理、清理日志记录、猫砂消耗统计、智能补货提醒 | ★★★★★
- AI法律咨询系统 | Django、React、PostgreSQL、ChatGPT API整合 | B/S架构 | PostgreSQL | 法律语义分析、案件匹配、法律文书模板、智能问答、语音输入、聊天记录保存、关键词标签、资料推荐、AI生成摘要、移动端支持 | ★★★★★
- 校园活动管理小程序: 提供活动智能推荐;活动发布、报名管理、提醒功能、动态推送、评价系统。
- 基于Fortran的分子动力学模拟系统 | 技术:Fortran、分子动力学、计算化学 | 难点:大规模分子模拟与并行计算 | 框架:分子模拟 | 创新点:高效的分子动力学模拟与数据处理 | 功能:分子结构输入、模拟计算、能量计算、数据输出、模拟结果可视化、并行计算支持、模拟优化、算法调优、API接口、数据存储 | 难度:★★★★★
- 基于鸿蒙的家庭记账助手 | ArkTS + 图表分析库 | 财务管理框架 | SQLite | 图形化支出分析、预算提醒、消费分类、语音记账、OCR发票识别、家庭成员共享、周期对比、账目加密、云同步、账目审计日志 | ★★★☆☆
- 智能建筑能效管理系统 - 框架: TensorFlow, Scikit-learn - 架构: B/S - 数据库: MySQL, PostgreSQL - 功能: 1. 建筑能效评估 2. 设施管理优化 3. 能耗预测 4. 电力使用优化 5. 智能空调控制 6. 智能照明管理 7. 建筑物的节能方案推荐 8. 绿色建筑设计支持 9. 能源消耗监控 10. 数据可视化 - 难度: ⭐⭐⭐⭐⭐
- 基于鸿蒙的AI体育动作分析系统 | ArkUI + Pose Estimation + MindSpore | 客户端架构 | SQLite | 姿态识别、动作评分、历史对比、姿势建议、练习跟踪、个性计划、视频回放标注、语音讲解、排行榜、训练激励系统 | ★★★★★
- 智能室内植物养护App | 技术:Flutter、Dart、Firebase、物联网API | 难点:光照监测、养护建议 | 框架:Flutter+AI植物护理 | 创新点:智能植物养护分析+环境监测 | 功能:植物识别、养护建议、病害诊断、智能提醒、光照管理、温湿度监测、植物成长记录、植物社交、园艺商城、AR植物展示 | 难度:★★★★☆
- 基于边缘计算的智慧城市噪音监测系统 | OpenEdge + Keras | MongoDB | 实时噪音监控、噪音污染评估、区域噪音源检测、数据分析、噪音污染源优化、环境监测、噪音预警、噪音污染可视化、数据报告生成、噪音控制策略 | ★★★
- 智能客服系统 | 技术选型:SpringMVC、Vue3、MySQL、NLP(自然语言处理) | 技术难点:NLP语义分析、智能问答、知识库管理 | 系统框架:SpringMVC+MyBatis+Redis+NLP,前端Vue3+ElementPlus | 创新点:AI智能客服、自动学习 | 功能:用户管理、知识库管理、自动回复、人工客服、数据分析、聊天记录、会话管理、用户画像、工单系统、智能推荐 | 开发难度:★★★★☆
- 智能垃圾清扫机器人:基于ROS2+SLAM+YOLOv8+FastAPI,结合环境感知+路径规划+智能垃圾回收,数据库PostgreSQL+Redis,支持垃圾检测+自动清扫+智能导航,开发难度★★★★★
- 基于Rust的分布式计算框架 | 技术:Rust、分布式计算、并行处理 | 难点:任务调度与资源分配 | 框架:None | 创新点:高效的并行计算与资源管理 | 功能:任务分配、负载均衡、资源监控、数据分发、任务跟踪、并行执行、数据合并、实时反馈、调度优化、API接口 | 难度:★★★★★
- 企业沟通协作平台 - 技术选型:Spring Boot、WebSocket、Redis,困难点:高并发消息传递与实时协作,框架:微服务+Spring Cloud,创新点:实时协作与智能化任务分配,功能:即时通讯、任务分配、文件共享、项目管理、通知系统等,开发难度:中等。
- 智能运动训练系统 | Spring Cloud + Vue3 + AI | 训练计划优化 | 微服务架构 | AI个性化健身计划 | 用户管理、训练管理、权限管理、数据统计、运动分析、健康监测、智能推荐、日志管理、课程管理、异常提醒 | ★★★★★
- AI 智能门铃系统 | YOLOv7 + MQTT | Firebase | 人脸识别访客、远程对讲、异常行为检测、AI 访客记录、智能门禁联动、智能快递存放提醒、陌生人警报、远程开锁控制、家庭成员模式识别、语音访客日志 | ★★★★★
- 智慧餐饮点餐系统: 核心技术点为菜单管理与订单处理;困难点是高并发场景下订单优化;创新点是智能菜品推荐;功能:菜单展示、点餐功能、支付系统、订单跟踪、评价功能。
- 智能嵌入式手语翻译系统 | Jetson Nano + OpenCV | MongoDB | AI 识别手语、实时手语翻译、语音转换、智能学习手势、个性化词库、远程手语对话、手势记录分析、语法错误检测、智能手势优化、翻译数据可视化 | ★★★★★
- 基于知识图谱的智能招聘系统 - 框架: Neo4j, TensorFlow, Flask - 架构: B/S - 数据库: Neo4j, MySQL - 功能: 1. 人才匹配 2. 简历筛选 3. 职位推荐 4. 多维度匹配 5. 求职者能力预测 6. 企业需求分析 7. 智能面试官 8. 职业发展建议 9. 数据可视化 10. 自动化候选人推荐 - 难度: ⭐⭐⭐⭐
- 视频内容分析与推荐平台 - 技术选型:Spring Boot、Elasticsearch、Kafka,困难点:视频处理与智能推荐算法,框架:微服务+Spring Cloud,创新点:基于图像识别和自然语言处理的视频内容分析,功能:视频推荐、用户评论、视频播放、内容标记、数据分析等,开发难度:较高。
- 智能医疗影像诊断系统 | CNN+PyTorch+FastAPI | PostgreSQL | X光/CT/MRI图像分析、病变检测、自动标注、分割分析、医生辅助诊断、报告生成、病历管理、医疗数据增强、医学图像可视化、智能数据对比 | ★★★★★
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