本文通过对校园外卖的深入调研，了解了高校中的学校管理者和学生对外卖平台的期望和诉求。经过深入分析，确定了基于微信小程开发外卖平台，可以实现“用完即走”的体验，还可以实现系统跨平台使用。系统的功能包括两大部分，分别是微信前端和后台管理端，微信端的主要功能有用户管理、外卖管理、购物车管理、订单管理和我的信息；后台用户端的功能主要有菜单管理、菜品管理、订单管理和订单评价查看等功能，系统后台使用基于Jav

基于图像处理的方法可以对垃圾图像进行分类处理，要求是原始数据必须有标记，通过收集具有标记的垃圾分类，可以满足图像分类算法对数据的要求。通过收集相关数据，并将这些数据利用降维的方式生成了新的图像数据，新生成的图像数据的维度为128*128，既可以满足算力较低的硬件环境下进行训练的需求，又可以满足系统的训练质量。在经过对神经网络调参，并进行多次实验，最终训练出来了分类准确率达到93%以上的模型，为以后

经过深入分析和调研，系统能收集到的数据包括应用中的和用户下载相关的一些信息，典型信息包括下载次数、应用分类、下载使用时长、流量下载优化程度(一般体现为实际下载流量和原始下载流量之间的比值，系统中将其称之为流量折扣)、应用名称、最后下载时间、评论内容等。经过分析，系统的功能包括用户管理、数据导入管理、区域数据分析、应用下载数据分析、下载趋势分析、下载量预测和应用运营策略分析等。经过编码和测试，系统达

本文先介绍了人脸识别的相关理论，说明了人脸识别在身份识别中的优势和重要地位，然后介绍了人脸识别的相关理论包括主成分分析、多为空间距离等；然后对人脸识别算法进行设计和实验，人脸识别的核心工作包括两个部分，一是人脸的特征表示，通过图像预处理(包括图像去噪、图像几何归一化、图像灰度归一化等处理步骤)，可以使用基于主成分的方法对图像进行降维处理；二是利用主成分分析得到的子空间基向量，可以将人脸图像预处理之

本课题需要给石油装备行业提供合同管理功能，经过深入石油装备行业的调研和通过相关文献资料的分析整理，梳理了石油装备行业的基本流程，石油装备行业的合同管理主线是合同，目标是回款，保证是规范的流程，因此设定了系统的基本功能是用户管理、参数管理、合同管理、订货通知单管理、发运管理等功能。并使用流程分析工具和数据库中的实体关系分析方法完成了数据库的逻辑模型设计。

本文主要介绍了文本分析和情感分析的基本理论和基础概念，回顾了文本分析的技术发展，并描述了各种技术存在的问题，最终提出了基于注意力机制的双向长短时记忆网络训练文本情感分析的算法模型，在使用基于注意力机制的双向长短时记忆网络实验的过程中，选取了IMDB数据集，该数据集包含25000条数据，每条数据都有对应的标签，符合有师学习的基本要求，可以满足模型训练的数据要求，在模型训练完成之后，模型的精确率和召回

近些年，随着深度学习的火热发展，深度学习在文本分析和自然语言理解方面的应用和研究越来越多，本文情感分析作为文本分析的一个支流，也取得一定进展，情感分析的应用广阔，比如商品评价分析、影评分析和舆情监控等。本文基于卷积神经网络使用TextCNN对文本分析领域进行了一定探索和试验，经过试验表明，TextCNN可以进行文本分析。

为将计算为将计算机相关技术尤其是近几年的热门技术人工智能和机器学习技术落地更多应用场景，提出本文的研究内容。本文首先通过阅读国内外关于神经网络发展的相关技术文献，介绍和界定了相关概念，然后搭建机器学习环境并基于神经网络对MNIST的数据集进行手写数字识别的模型训练，模型训练结果在测试集上的表现优越，最后，总结了手写数字识别技术的应用场景。