本研究构建了一个基于深度学习的肺功能下降预测系统，通过YOLOv11架构优化实现肺部CT影像的自动识别与预测。系统具备高效检测能力，可输出病变类型及置信度，并提供多种可视化分析（趋势折线图、类型分布饼图）及完整的识别记录功能。实验验证了模型在准确性和鲁棒性方面的优势，为临床诊断和科研提供智能支持。未来将通过扩展数据集、融合多模态医学信息及移动端适配进一步优化系统，推动其在肺病早期筛查和健康管理中的

本文设计并实现了一个基于Python和大数据技术的短剧推荐系统，通过爬虫从豆瓣抓取数据，利用Hadoop、Spark进行数据处理，构建机器学习模型预测评分人数。系统采用Django+Vue.js架构，集成Echarts实现数据可视化，包含短剧信息展示、评分预测、论坛交流等功能模块。实验表明，该系统能有效提升用户观影体验，为短剧推荐提供了新思路。管理员后台支持对用户、短剧内容等进行全面管理，实现精准

本文介绍了"历届奥运会数据可视化分析及预测系统"的设计与实现。该系统基于大数据和机器学习技术，通过B/S架构整合数据采集、处理、分析和可视化功能，包含数据抓取、处理、分析、管理和可视化五大模块。系统利用Python、MySQL、Hive等技术对奥运会历史数据进行深度挖掘，采用Echarts等可视化工具直观展示各国奖牌分布、参赛情况等数据，并构建预测模型对未来赛事进行预测。该平台

本文提出一种基于大数据和AI技术的民宿分析系统，通过采集多维度数据（交易数据、用户评价、地理位置等），运用机器学习算法实现市场趋势分析、性价比评估、满意度测评及预订预测。系统具备智能推荐和用户画像功能，为平台提供经营优化支持，同时帮助用户精准匹配需求。实验表明，该系统能有效提升民宿平台的资源配置效率和用户体验。系统架构包含信息查询、添加删除等管理功能模块。

本文设计并实现了一个基于B/S架构的影视分析管理系统，采用Django框架和MySQL数据库，结合互联网与物联网技术，突破传统管理时空限制。系统分为用户前台（影视分析展示）和管理后台两大模块，通过高效稳定的技术架构提升行业管理效率和信息化水平。研究成果为相关领域提供了实践参考，具有便捷性、智能化的管理优势。系统结构图和功能模块如图4.1、5.12所示。

本文提出了一套基于Django框架的高校大数据分析系统，采用Python、HTML5、jQuery、CSS3和MySQL数据库技术实现。系统采用B/S架构，具备良好的扩展性和安全性，支持用户注册登录后使用各项功能。研究详细介绍了系统架构设计、技术实现方案及功能模块，包括大学排名管理等核心功能，为高校数据分析提供了智能化解决方案。该系统有效改进了传统管理方式，通过可视化界面实现数据交互，为相关领域研

摘要：本研究基于大数据分析技术构建电商用户行为预测模型，采用随机森林回归算法对用户购买行为进行精准预测。系统包含数据抓取、处理、分析和可视化模块，实现用户行为识别和销量预测功能。研究结果显示模型能有效识别用户特征并准确预测销量，为电商企业提供实时数据支持和决策依据。通过优化数据质量和算法性能，该系统可助力企业实现精准营销，推动电商服务平台智能化发展。

摘要：本文基于Python和Hadoop技术构建了电商销售数据分析系统，实现了淘宝平台数据的自动化抓取、清洗、存储与分析。系统采用Scrapy框架爬取商品信息，通过Pandas进行数据预处理，利用HDFS分布式存储和大数据处理能力。研究重点包括：1）数据采集模块自动获取商品标题、价格等关键信息；2）构建包含数据看板、销量预测的管理系统；3）实现多维度的可视化展示（价格TOP10、销量预测等）。系统

本文基于Django框架开发了招聘网站数据分析系统，旨在解决现有招聘网站服务不明确、管理效率低的问题。系统采用模块化设计，包含用户管理、数据搜索等功能模块。管理员可进行用户信息查询、新增/删除等操作，支持按账号、姓名等字段筛选。系统通过需求分析建立了开发模型，构建了相应的开发环境，最终完成开发与测试工作，实现了定制化的招聘数据服务功能。

本文基于Hadoop大数据技术，对京东电商平台空调销售数据进行分析与可视化研究。采用Python编程语言和MySQL数据库，结合Hadoop分布式计算框架处理海量数据，运用MapReduce模型进行数据聚合分析，并通过Matplotlib等可视化工具展示销售趋势、市场份额等关键指标。研究构建了包含数据采集、清洗、分析和可视化功能的系统架构，为电商平台运营决策提供数据支持。文章重点探讨了大数据技术在