细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考
2020/2/19 19:04:15
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GM（1,1）灰色预测模型y=input('请输入数据');%输入数据请用如例所示方式：[48.757.1768.7692.15]n=length(y);y0=ones(n,1);y0(1)=y(1);fori=2:ny0(i)=y0(i-1)+y(i);end
2015/11/3 19:39:47
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DeST是建筑环境及HVAC系统模拟的软件平台，该平台以清华大学建筑技术科学系环境与设备研究所十余年的科研成果为理论基础，将现代模拟技术和独特的模拟思想运用到建筑环境的模拟和HVAC系统的模拟中去，为建筑环境的相关研究和建筑环境的模拟预测、功能评估提供了方便实用可靠的软件工具，为建筑设计及HVAC系统的相关研究和系统的模拟预测、功能优化提供了一流的软件工具
2022/9/8 8:05:07
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从网站爬取口红销售数据，分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。
2022/9/8 7:04:18
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罗斯曼销售预测注意：我主要使用PLOTLY在此笔记本中可视化我的数据，但可打印的图未显示在github上。
Kaggle竞赛：Rossmann在欧洲7个国家/地区拥有3,000多家药店。
目前，Rossmann商店经理的任务是提前六周预测其每日销售额。
商店的销售受到许多因素的影响，包括促销，竞争，学校和州假日，季节性和地区性。
成千上万的个人经理根据他们的独特情况预测销售额，结果的准确性可能会大相径庭。
我们接受Rossmann的挑战，即要预测整个德国1,115家商店的6周日销售量。
可靠的销售预测使商店经理能够创建有效的员工时间表，从而提高生产力和动力。
通过协助Rossmann创建可靠的预测模型，我们将协助商店经理专注于对他们而言最重要的事情：他们的顾客和他们的团队！目录进口包资料准备2.1加载数据集2.2处理缺失的值2.2.1计算每个数据集中的缺失值2.2.2删
Kaggle竞赛：Rossmann在欧洲7个国家/地区拥有3,000多家药店。
目前，Rossmann商店经理的任务是提前六周预测其每日销售额。
商店的销售受到许多因素的影响，包括促销，竞争，学校和州假日，季节性和地区性。
成千上万的个人经理根据他们的独特情况预测销售额，结果的准确性可能会大相径庭。
我们接受Rossmann的挑战，即要预测整个德国1,115家商店的6周日销售量。
可靠的销售预测使商店经理能够创建有效的员工时间表，从而提高生产力和动力。
通过协助Rossmann创建可靠的预测模型，我们将协助商店经理专注于对他们而言最重要的事情：他们的顾客和他们的团队！目录进口包资料准备2.1加载数据集2.2处理缺失的值2.2.1计算每个数据集中的缺失值2.2.2删
2022/9/7 13:04:30
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该数据集根据信息访问分类策略分类为公共数据集。
银行内外的用户都可以访问这个数据集，世界银行的EdStats查询包含了大约2500个国际上可比较的教育目标，包括入学、进步、完成、识字率、教师、人口和支出。
这些目标涵盖了从学前教育到高等教育的教育周期。
该查询还保存了国际学习评估(PISA、TIMSS等)的学习结果数据，家庭调查的公平数据，以及到2050年的预测数据。
银行内外的用户都可以访问这个数据集，世界银行的EdStats查询包含了大约2500个国际上可比较的教育目标，包括入学、进步、完成、识字率、教师、人口和支出。
这些目标涵盖了从学前教育到高等教育的教育周期。
该查询还保存了国际学习评估(PISA、TIMSS等)的学习结果数据，家庭调查的公平数据，以及到2050年的预测数据。
2022/9/6 21:44:07
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使用c语言编写的灰色预测模型。
灰色预测是就灰色系统所做的预测。
所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰箱系统。
一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。
例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因而对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。
灰色预测是就灰色系统所做的预测。
所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰箱系统。
一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。
例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因而对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。
2022/9/6 4:52:31
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使用c语言编写的灰色预测模型。
灰色预测是就灰色系统所做的预测。
所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰箱系统。
一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。
例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因而对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。
灰色预测是就灰色系统所做的预测。
所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰箱系统。
一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。
例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因而对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。
2022/9/6 4:52:31
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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