计算机前沿课程期末大作业、基于深度学习的安全帽监管系统、yolo v4

计算机前沿课程期末大作业通常是要求学生在课程学习的基础上，通过独立思考和实践，完成一个项目或者研究报告。期末大作业的目的是检验学生对于所学知识的掌握程度以及对于前沿领域的应用能力。

基于深度学习的安全帽监管系统是一种应用深度学习技术的解决方案，用于实时监测并识别戴安全帽的人员。该系统可以通过摄像头或者视频流输入，利用深度学习算法来进行实时的人员检测和安全帽识别。通过这个系统，可以有效地监管工地、建筑现场等需要佩戴安全帽的地方，提高工作人员的安全意识和防护措施。

YOLO V4是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以快速而准确地在图像或者视频中识别出多个目标物体的位置和类别。相比于之前的版本，YOLO V4在检测精度和速度上都有显著的提升，具有更好的综合性能。该算法被广泛应用于计算机视觉领域，包括人脸识别、物体检测、行人追踪等任务中。

总结起来，计算机前沿课程期末大作业旨在培养学生的独立思考和实践能力，基于深度学习的安全帽监管系统是一个应用深度学习算法的解决方案，而YOLO V4则是一种用于目标检测的深度学习算法。