中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话

依托AI深度学习算法对现场图像、视频中的人、车、物、行为等进行检测与识别分析，如人脸识别、车辆识别、安全帽佩戴识别等。

租赁信息自动化采集和智能分析系统 本项目主要建造了一套出租房信息自动采集与智能分析系统，转换能自动且高效地整合各平台的数据，对可变数据进行数据分析，挖掘以及房屋预测，并建立一个可视化展示和用户互动体验的平台 主要合并一下几个部分实现 数据采集​​：采用Scrapy爬虫框架实现 数据清洗：使用Spark + HDFS流处理数据，生成数据集 数据挖掘：使用seaborn，matplot显示 房价预测：数据预处理+使用sklearn包中机器学习模型进行预测 系统展示： 初步：Django框架，数据库：MongoDB 前端主要板块： 主页：可视化展示租房数据的数据挖掘结果 我要租房：按筛选条件显示附带数据 房价预测：填写相关信息，引入初始模型进行房价预测 反馈：反馈意见

基于机器学习的疫情大数据智能分析和可视化系统源码+项目文档.zip方案实现 数据采集： 本实验数据包含北京, 香港, 上海, 四川, 河北, 甘肃, 陕西, 辽宁, 广东, 台湾, 福建,重 庆, 浙江, 江苏, 天津, 云南, 澳门, 湖北等 34 个省份城市(含港澳台)的疫情数据，其中数据 字段包括： 读取数据 数据预处理 缺失值处理 日期转换 连续数值转换 离散数值转换 特征工程 建立模型 模型训练 模型评估 模型优化 模型实施 中国高校计算机大赛-网络技术挑战赛选拔赛阶段作品设计文档 id：数据编号 confirmedCount：累计确诊 confirmedIncr：新增确诊 curedCount：累计治愈 curedIncr：新增治愈 currentConfirmedCount：现存确诊 currentConfirmedIncr：新增现存确诊 dateid：日期 deadCount：累计死亡 deadIncr：新增死亡 suspectedCount：累计疑似 suspectedCountIncr：新增疑似 数据预处理： 1、统计数据行列数，查看部分数据，如图 1： df.sh

HB_ATM_智能分析器_PC客户端操作手册

本文件用于随机森林预测国家奖牌-预测因素。文件包括9种预测因素,为1.参加冬奥会男子数2.参加冬奥会女子数3.是否为主办方4.国家人均gdp5.国家总gdp6.国家人口总数7国家社会制度 8.获得奖牌排行 9.获得奖牌占总奖牌数的比率。

本文件用于项目冬奥会智能分析与预测可视化平台中的随机森林预测国家奖牌-预测结果。你可以在文件中查看2026届冬奥会各个国家预测奖牌数结果。

大数据智能分析系统详细设计

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