2021级软件工程专升本2班 (泉州信息工程学院)

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  • 大数据分析——近两年全国各个省份GDP

    一、选题的背景介绍 本课题是对中国近两年各个省份GDP值的研究分析。在过去的2020,2021年中,由于疫情的影响,我国的经济发展遭受了严重的阻力,国民收入减少导致在外各个行业都不景气。通过该数据分析可以研究各个省份的GDP指标是有取得发展还是停滞不前。以及可以研究得出我国经济发达的省份分布在哪里,
    被忘鹿   2022-12-25 11:12   0   88
  • 大数据分析——能源产量可视化分析

    一、选题的背景介绍(15分) 可持续发展是当今社会发展的重要课题,开发利用清洁能源,减低化石能源消耗,是平衡经济增长、社会发展和节能减排之间矛盾和制约的重要途径,从社会方面分析,地球的化石能源有限,再加上其本身的不可再生性,基本是用一点少一点。从经济方面来看,开发提纯化石能源的过程需要耗费巨量资金,
    天台风很大   2022-12-25 10:53   0   53
  • 机器学习—车辆种类图片识别

    机器学习—车辆种类图片识别 一、选题的背景 随着城市化建设不断发展,我国对交通建设的需求也不断增长,成为了世界上在交通领域基础设施建设最快的国家之一,但车辆管控问题、道路交通问题、车辆违章问题等层出不穷,很难做到全面、有效的管理。马路上的摄像头每天拍摄下的许多汽车照片,怎么在大量的图片中筛选出是汽车
    hhmo   2022-12-25 00:42   0   66
  • 基于评论的情绪分析

    一、选题背景 由于目前大数据环境,越来越多的数据被可视化,提供给各类对象来分析人们的实践活动,本课题基于对商品的评论的情绪分析,来帮助买家更好的预判客户的喜好,进而达成商品的交易,同时也是对于商品的卖出的反馈的统计,观察商品在生产情况下还有哪些不足,这些不足又该如何改进,通过情绪分析,商家便可以在抛
    如果..那些   2022-12-24 18:00   0   28
  • 大数据分析——保险推销用户行为分析

    保险推销用户行为分析 一、选题的背景 当今社会时代下,人们生活中有时遇到一些意外事故,比如车祸,伤病等,而随之发展起来针对这些意外事故做保护的各种保险产业,应运而生。保险行业的出现创造了许多的就业岗位,因为销售提成的原因也有不少年轻人选择进入这个行业。当前受疫情等因素影响,经济增长缓慢,个人收入降低
    越界小子   2022-12-24 17:43   0   19
  • 机器学习--苹果和西红柿分类

    一、选题背景 苹果和西红柿有着相似的外表和颜色,一个属于蔬菜类,一个属于水果类。在果蔬加工厂中凭借工人的肉眼很难对苹果和西红柿做到又快又准的分类效果。所以,在效率上说,使用计算机对西红柿和苹果进行分类的分类机器能够有效的代替使用肉眼进行分类的工人,对于工厂来说,在节约了工人的劳动力的同时也降低了劳动
    涂洋   2022-12-24 17:32   0   25
  • 机器学习——对吸烟动作进行简单分类

    (一)选题背景: 本来比较讨厌吸烟这种危害健康的行为。 本次课程设计选择识别行人是否抽烟,该任务可以应用在一些禁止吸烟的地方,以达到对人群进行检测的目的。 (二)机器学习设计案例设计方案: 1.本选题采用的机器学习案例(训练集与测试集)的来源描述 该数据集来自阿里云天池 2 采用的机器学习框架描述
    郑志锦   2022-12-24 17:23   0   18
  • 基于人工智能的苹果成熟度检测

    基于人工智能的苹果成熟度检测 一、选题的背景 苹果在采摘期被采摘后,需要工人进行手工对苹果的成熟度进行分类,这耗费了大量的人力与物力,而且相近成熟度难以区分,存在分类颗粒度过粗,分类过程存在较为强烈的主观因素等问题。 在这里,我们提出了基于深度学习的苹果成熟度识别方案,这是一种用于帮助农民和采摘工人
    青墨宿   2022-12-24 17:07   0   58
  • 机器学习—— 垃圾分类

    垃圾分类 一、选题背景 现在随着人口数量的增多,产生了越来越多的垃圾。为了保护好我们居住的环境,我们应该学会垃圾分类,尽到垃圾分类的义务,做一名合格的公民。垃圾分类可以减少对环境的污染,还可以减少垃圾的占地面积,同时可以将回收的垃圾进行二次利用。减少垃圾产量之后不仅可以美化城市环境,而且还能对某些有
    泉信软工2班张论楷   2022-12-24 16:58   0   32
  • 机械学习——相对沿海位置的房价预测

    一、选题的背景 为了探索经纬度、靠海距离、房屋价值等属性对于一个地区房价的影响,选用了加利福尼亚住房数据集,该数据集包含了20640个街区的信息。每一行表示一个街区,共有10个属性,分别是经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房屋价值中位数、离大海的距离。该项目
    呵·呵   2022-12-24 16:58   0   16