摘要：本研究提出基于深度神经网络的鸡疾病识别方法，通过构建高效识别模型解决传统诊断效率低、准确率不足的问题。研究采用深度学习技术对鸡病图像进行特征提取和分类，结合迁移学习优化模型性能。系统设计包括数据收集、预处理、模型训练和结果存储全流程，实现养殖户通过上传图片快速获取诊断结果的功能。实验表明，该方法能有效识别多种鸡病症状，为养殖业提供了一种准确、实时的疾病诊断手段，有助于降低养殖风险、提高经济效

随着我国经济的高速发展与人们生活水平的日益提高，人们对生活质量的追求也多种多样。尤其在人们生活节奏不断加快的当下，人们更趋向于足不出户解决生活上的问题，旅游业展现了其蓬勃生命力和广阔的前景。架构，将旅游业数据的各个方面都集中到数据库中，以便于用户的需要。该系统在确保系统稳定的前提下，能够实现多功能模块的设计和应用。的大数据技术的旅游业数据分析及可视化系统的功能模块图，如图。页面通过输入标题、封面、

求，系统主要分有所有基金增长率前10、基金成立以来增长率前10、各基金净金值累计前10、基金净值、基金半年来跌幅前10等功能。环境具有信息分散、数据结构不统一的特点，难以将大数据调入应用系统中进行数据价值的体现，而数据可视化分析是有效适应。伴随着互联网时代的到来，使得传统产业和互联网相结合迸发出惊人的能量。借助图形化的手段，准确分析大数据和可视化之间的关系，进而有效地分析。数据变化的情况，发现大数

随着互联网技术不断地发展，网络与大数据成为了人们生活的一部分，而大数据用户消费行为分析与可视化作为网上应用的一个全新的体现，由于其特有的便捷性，已经被人们所接受。目前主流的大数据用户消费行为分析与可视化服务不仅不明确并且管理盈利较低，针对用户定制的大数据用户消费行为分析与可视化更能够体现出其服务特色。本文通过分析大数据用户消费行为分析与可视化的需求，建立起了相关的开发模型，构建出相关的系统需要的开

通过分析抓取到的数据，可以了解当前外卖甜品市场的规模、增长速度、主要参与者等。通过用户评价、购买记录等数据，分析用户的口味偏好、价格敏感度、购买时间等。结合历史数据和实时数据，分析外卖甜品的消费趋势，如季节性趋势、节假日趋势等。通过对外卖甜品数据的分析，可以为商家提供市场洞察和决策支持，如调整产品策略、优化定价、提升服务质量等。这些数据包括但不限于甜品的名称、价格、销量、用户评价等。为了深入了解外

本研究设计了一个基于Spark的物流大数据处理系统，实现了从数据采集到可视化分析的全流程处理。系统通过Spark框架高效完成物流数据的爬取、清洗和分析，并利用Hadoop和Hive进行数据存储管理。可视化面板采用Django+Vue.js技术栈，展示了公司、车长、车型、出发/到达城市等关键物流信息，为企业决策提供支持。测试表明，系统运行稳定，显著提升了物流数据处理效率和分析准确性，具有实用价值和广

通过Spark的SQL模块，对数据进行聚合、筛选和连接操作，以提取有价值的信息。在这样的背景下，汽车之家作为国内领先的汽车行业网站，积累了大量的用户数据和汽车行业数据。特别是在车辆市场分析中，通过对历史车辆数据、财务报表数据、新闻资讯等多源数据的挖掘与分析，可以有效提高车辆推荐的准确性和实时性。管理员在用户管理界面可以对系统用户所有的账号，姓名，手机号，头像等用户信息进行查看详情更改，删除和新增的

传统莘想面包店采取了人工的管理方法，但这种管理方法存在着许多弊端，比如效率低下、安全性低以及信息传输的不准确等，同时由于莘想面包店中会形成众多的个人文档和信息系统数据，通过人工方法对面包信息、购物车、系统公告等进行集中管理会形成检索、更改和维护等较为麻烦的管理问题，同时由于广大用户对网络技术的需求也日益高涨，于是信息技术也需要继续开展全新的改革以满足时代的需求。在这里，游客能够看到莘想面包店小程序

用户端支持航班信息查询、个人中心管理、在线订票、退票、改签、航班中转方案推荐及消息通知等功能，实现了从航班选择到行程管理的全流程自动化；管理员端则拥有最高权限，可管理用户、员工账号，统筹航班信息，监控订票、退票、改签等核心业务，并新增轮播图管理模块以优化平台视觉展示与信息推送。通过该系统的实施，不仅简化了航空票务操作流程，降低了人工成本，还通过智能化功能增强了用户粘性，对推动航空运输业数字化转型具

本文设计并实现了一套基于Java、SpringBoot和VUE框架的超市临期商品管理系统。该系统分为管理员和用户两个模块，具有商品分类管理、特价促销、购物车等功能，旨在通过数字化手段解决临期商品管理难题。系统能够自动识别临期商品，提供预警提示和促销策略建议，优化库存结构，减少过期损耗。同时通过数据分析辅助采购决策，避免过量进货，实现经济效益与社会效益双赢，符合可持续发展理念。管理员端可对商品分类进