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基于知识图谱的Android编程学习系统，利用Neo4j和Django实现个性化推荐与智能学习路径规划，整合多媒体资源，提升移动开发学习效率。

犯罪学学科知识图谱项目基于Neo4j图数据库和Django框架，构建犯罪学领域的专业知识图谱，支持数据可视化查询和智能问答，为研究者、执法人员和法学师生提供高效的知识检索与分析工具。

本项目构建了一个基于知识图谱的电力服务智能问答系统，利用Neo4j图数据库和大语言模型技术，实现了对电力领域问题的智能理解与精准回答，旨在提升电力服务信息的查询效率与用户体验。

基于neo4j的草产业图谱问答系统，集成知识图谱展示和智能问答功能。使用Django框架开发，支持自然语言查询和三元组检索，提供产地、医用价值等多维度信息。

基于深度学习算法的知识问答平台，采用BERT模型实现文本相似度匹配。支持智能答题、分数计算和个性化推荐。管理员可进行用户和题目管理，系统自带初始数据。

基于知识图谱的教学案例问答系统，提供可视化展示、智能问答等功能。采用 Django 框架和 Neo4j 数据库，结合自然语言处理技术，为学生、老师和管理员带来全新体验。

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描述：基于大模型的中药方剂智能问答系统，利用OpenAI技术提供专业中医方剂解答，辅助诊疗和学习，推动中医药知识数字化发展。 描述：基于大模型的中药方剂智能问答系统，利用OpenAI技术提供专...

电子信息学科知识图谱问答系统基于Django和Neo4j构建，整合结构化专业知识，实现知识可视化与智能问答。结合自然语言处理技术，支持用户精准查询电子信息领域概念关系，为科研人员和学生提供高...