（3）由于数字类别只有 10 个，较其他字符识别率较高，可用于验证新的理论和做深入的分析研究。

一、项目背景       由于短信的方便、低成本等特点，垃圾短信已经形成了黑色利益链，严重为害社会公众安全。 由于监管缺失，一些不良组织通过各式各样的渠道收集个人手机信息，并将手机信息卖给有需求的商家和业务人员获取利益，同时商家等通过发送广告推销、诈骗等垃圾短息，来谋取利益，严重危害了短信用户的信息安全及正常生活。       公安部、信息产业部、中国银行业监督管理委员会联合发出《在全国范围内统一严打手机违法短信息的通知》等;但目前规范短信业务的制度法来说，仍属空白。   二、项目目标       1.本项目的项目目标基于短信文本内容，建立识别模型，准确地识别出垃圾短信，以解决垃圾短信过滤问题。   三、实现工具       Python3：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、tensorflow2等。   注：本课程仅供在线实习班级使用。

多年来，商业银行和信用卡公司发行了大量的信用卡，发行的省份、城市、种类、数量和账单类型等数据，成为了信用卡运营者需要重点关注的问题。

目前随着大数据、云计算、物联网等信息技术的高速发展，“智慧旅游”成为旅游行业数字化建设的方向。

为解决主播在直播时的语言表达，即话术问题，商家或主播可以通过对多位头部主播的话术进行主题分析，对优秀的话术进行学习、参考。       本项目将通过数据采集，获取直播视频中头部主播的话术数据。

为解决上述问题，商家欲通过对美妆产品的销售数据，采用关联分析方法，挖掘美妆产品的卖点与销量的关系，改进营销策略。        本项目将通过数据采集，获取直播美妆产品的文案与销售数据。

❀❀❀本项目正在开发中❀❀❀ 开发单位：东南大学   ▣ 工作内容 1.基于提供的案例资源开发的需求，从原始数据开始，使用Python进行数据处理，利用Echarts实现可视化图表和大屏展示。