针对某一具体问题（例如，可以来源于当前时事和大学学习、生活、竞赛等紧密相关的topic（如天气、生态环境、各类竞赛等）），采用机器学习算法实现其分类、识别、预测等。 如：基于SVM的图像分类或回归，通过特征参数提取，训练得到SVM模型，再利用该模型对图像进行分类；或用深度学习模型来自动提取特征+预测等等。 1. 题目（选个有意思、吸引眼球、言简意赅的题目很重要）； 2. 中英文摘要和关键词； 3. 背景（问题描述，应用意义，研究现状，存在挑战，解决方案等）； 4. 原理方法（对所用的机器学习算法进行原理介绍，图，文，公式，重点是模型的输入输出参数）； 5. 解决方案（对所解决问题的方案进行详细描述，重点解决方案中的模型，图，文，公式，模型参数训练，特征提取，学习算法等）； 6. 实验结果分析（给出所实现的结果，图文描述（含该模型的过拟合分析），若有对比结果可加分）； 7. 结论（描述本文所解决的问题，与传统方法的优势，还存在哪些待解决的问题）；

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摘要：黑色星期五在美国是一个购物狂潮期。在这个时期，各个商店会进行一次大规模的促销，从而引起群众大量购买物资。在购物盛典中将会产生大量的销售数据，这些数据具有非

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据简乐尚博最新调研，2021年中国工业操纵杆市场销售收入达到了 万元，预计2028年可以达到 万元，2022-2028期间年复合增长率(CAGR)为 %。中国市场核心厂商包括APEM、Bosch Rexroth、Curtiss-Wright、General Electric和J.R. Merritt Controls等，按收入计，2021年中国市场前三大厂商占有大约 %的市场份额。 从产品产品类型方面来看，电动工业操纵杆占有重要地位，预计2028年份额将达到 %。同时就应用来看，农业和林业在2021年份额大约是 %，未来几年CAGR大约为 %。 本报告研究中国市场工业操纵杆的生产、消费及进出口情况，重点关注在中国市场扮演重要角色的全球及本土工业操纵杆生产商，呈现这些厂商在中国市场的工业操纵杆销量、收入、价格、毛利率、市场份额等关键指标。此外，针对工业操纵杆产品本身的细分增长情况，如不同工业操纵杆产品类型、价格、销量、收入，不同应用工业操纵杆的市场销量等，本文也做了深入分析。历史数据为2017至2021年，预测数据为2022至2028年。 著作权归作者所有，详情内容请联系发布者。

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