基于机器学习的智能健身风险分析系统，整合数据可视化与人工智能算法，为健身房会员健康管理和运营提供决策支持。

基于Spark智能推荐算法的农业作物推荐系统，为农民提供精准的作物种植建议。

地区空气质量数据分析系统是一个基于大数据和深度学习的智能空气质量监测与预测平台。系统采用Apache Spark进行高效的大规模数据预处理，利用TensorFlow构建LSTM深度学习模型实现精准的AQI预测，通过Flask框架提供RESTful API服务，结合Bootstrap和ECharts打造直观的可视化界面。系统采用前后端分离架构，包含用户端和管理端两大模块，用户端面向公众提供实时空气质

地震数据分析系统是一个基于机器学习的地震风险评估与可视化平台，采用Flask后端框架与Bootstrap前端框架构建。系统集成了DBSCAN空间聚类算法与随机森林分类器，能够对地震数据进行智能分析和风险预测。平台提供用户端与管理端双端功能，支持数据导入、清洗、可视化展示、风险评估及用户权限管理。系统采用SQLite数据库存储数据，使用ECharts实现交互式数据可视化，界面设计采用深色科技风格，支

本系统是基于Flask构建的电商数据分析平台，集成了多种机器学习算法（RFM、协同过滤、K-means、Apriori、随机森林）与ECharts可视化技术，为电商企业提供全面的用户行为分析与决策支持。系统通过整合真实电商CSV数据，实现了用户行为追踪、流量来源分析、转化漏斗优化、客户分群、商品推荐、流失预警等核心功能，帮助商家深入理解用户需求，提升运营效率和转化率。提供用户活跃度趋势图、行为类型

支持用户自定义多边形监测区域，通过可视化方式在图片上绘制监测范围。可创建多个监测区域，每个区域可独立设置名称、描述和人数阈值。系统仅统计区域内人数，排除干扰因素，提高监测精度和针对性，适用于复杂场景的精准管理。

用户可以通过自然语言提问，AI助手会基于系统中的数据和分析结果，给出专业、准确、个性化的回答。用户可以选择预测月份、车型类型等参数，系统会自动调用训练好的模型进行预测，并生成预测图表和详细数据。系统还提供模型性能评估指标，包括均方误差、决定系数等，确保预测结果的可靠性。系统内置智能爬虫模块，可自动采集汽车之家新能源汽车的详细数据，包括车型名称、品牌、价格、续航里程、马力、电池容量、评分等关键信息。

系统支持用户和管理员双角色，实现了从健康数据采集、风险评估、可视化报告到群体特征分析的全流程管理，通过科学的数据分析和可视化展示，帮助用户了解自身健康状况，为医疗决策提供数据支持。用户可详细录入个人健康信息，包括年龄、体重、身高、生活习惯（吸烟、饮酒、运动频率）、生育史、HPV感染情况、家族病史等十四项关键风险因素。系统综合考虑各项风险因素的权重和交互作用，输出低、中、高三个风险等级，并显示各项指

甜椒作为重要的经济作物，其病害防治对保障产量与品质具有关键作用。针对传统人工识别效率低、主观性强等问题，本文构建一套基于深度学习的甜椒叶片病害智能识别系统，整合PlantVillage等公开数据集并补充实地采集图像，构建了包含13类病害、9778张图像的甜椒叶片病害数据集，涵盖细菌性斑点病、炭疽病、叶斑病等主要病害类型，设计一种融合CBAM注意力机制的改进ResNet-50模型，通过引入通道与空间

抑郁症作为一种常见的精神障碍，严重影响着全球数亿人的身心健康和社会功能。传统的抑郁症诊断主要依赖临床访谈和量表评估，存在主观性强、效率低等问题。本文设计并实现了一个基于机器学习的中文文本抑郁症风险检测系统，该系统通过对心理咨询文本的多维特征提取与融合，结合多种机器学习算法，实现对正常、疑似、明确三种风险等级的自动分类。系统采用Flask框架构建Web应用，集成了用户管理、单条预测、批量分析、数据可