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工作室项目:Python粮食产量可视化分析

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本项目旨在利用Python的seaborn库,对全国及北京市主要农作物的产量数据进行可视化分析,以揭示产量变化趋势,为农业政策制定和种植规划提供数据支撑。   2.

工作室项目:基于WPS的旅客运输量可视化分析

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本项目旨在通过分析不同交通方式的客运量数据,揭示其在城市交通体系中的地位和变化趋势,为交通规划和管理提供数据支持。   2.

语音识别中的HMM声学模型

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对于音频信号,神经网络能够从原始数据中提取特征,一些基于神经网络模型被提出并且表现得比传统的机器学习模型效果更好 。      本案例的主要分析目标如下。     

工作室项目:Python某省近9年卫生健康统计分析

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本项目以浙江省为例,多个角度分析2014年至2022年医疗卫生健康的相关数据,完成浙江省近9年的卫生健康事业发展统计报告,挖掘该省医疗卫生服务体系、推进医联体建设扩面提升、细化农村和社区医疗配套资源。

深度学习案例:利用循环神经网络(RNN)对路透社新闻进行分类

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握Word2vec、One-hot表达、CBOW词向量生成、深度学习算法构建文本主题识别模型、模型优化的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础

案例:航空公司客户价值分析(R语言实现)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握数据清洗、特征构建和数据标准化的主要方法,并且能构建模型实现客户分群,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

工作室项目:Python热点新闻事件评论采集

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项目目标        本项目旨在利用Python网络爬虫技术获取bilibili平台“唐山打人案”网民评论数据

工作室项目:Python基于叶片图像检测植物病害

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综合运用计算机数字图像处理技术与人工神经网络技术,对叶片特征进行分析,实现对植物叶片中病斑的自动识别,通过精确的识别害虫种类,可有效地对植物生长状态进行管控,提升植物的产量于质量。

杂草生长阶段识别

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二、项目目标       通过对杂草图像数据集进行处理,构建判别模型对杂草进行有效识别。项目技术目标如下。       (1) 数据探索。       (2) 图像预处理。       

工作室项目:基于FineBI实现发电量可视化分析

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项目背景     在能源转型和绿色发展的背景下,电力行业的数据分析对于理解能源消费结构、优化电力资源配置具有重要意义。