本文建立了我国人口增长的预测模型，对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测，并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。
最后提出了有关人口控制与管理的措施。
模型Ⅰ：建立了Logistic人口阻滞增长模型，利用附件2中数据，结合网上查找补充的数据，分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型，进行预测，把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。
得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好，拟合的曲线的可决系数为0.9987。
运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、2033年我国的总人口数分别为13.55357亿、14.18440亿、14.70172亿。
模型Ⅱ：考虑到人口年龄结构对人口增长的影响，建立了按年龄分布的女性模型（Leslie模型）：以附件2中提供的2001年的有关数据，构造Leslie矩阵，建立相应Leslie模型；
然后，根据中外专家给出的人口更替率1.8，构造Leslie矩阵，建立相应的Leslie模型。
首先，分别预测2002年到2050年我国总人口数、劳动年龄人口数、老年人口数（见附录8），然后再用预测求得的数据分别对全国总人口数、劳动年龄人口数的发展情况进行分析，得出：我国总人口在2010年达到14.2609亿人，在2020年达到14.9513亿人，在2023年达到峰值14.985亿人；
预测我国在短期内劳动力不缺，但须加强劳动力结构方面的调整。
其次，对人口老龄化问题、人口抚养比进行分析。
得到我国老龄化在加速，预计本世纪40年代中后期构成老龄人口高峰平台，60岁以上老年人口达4.45亿人，比重达33.277%；
65岁以上老年人口达3.51亿人，比重达25.53%；
人口抚养呈现增加的趋势。
再次，讨论我国人口的控制，预测出将来我国育龄妇女人数与生育旺盛期育龄妇女人数，得到育龄妇女人数在短期内将达到高峰，随后又下降的趋势的结论。
最后，分别对模型Ⅰ与模型Ⅱ进行残差分析、优缺点评价与推广。

目前基于深度学习模型的预测在真实场景中具有不确定性和不可解释性，给人工智能应用的落地带来了不可避免的风险。
首先阐述了风险分析的必要性以及其需要具备的3个基本特征：可量化、可解释、可学习。
接着，分析了风险分析的研究现状，并重点引见了笔者最近提出的一个可量化、可解释和可学习的风险分析技术框架。
最后，讨论风险分析的现有以及潜在的应用，并展望其未来的研究方向。

本代码次要是用MATLAB工具对Elman神经网络进行仿真，实现电力负荷模型的预测

注：数据集太大，可在压缩包中的数据集html页面中点击链接下载完整数据集。
本项目采用ASSISTments2012数据集，在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。
它通常取决于内容创建者给出的结构。
一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。
Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。
因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生能否能考试达标（测试准确率＞60%）

基于bp神经网络的矿石加工质量控制问题摘要 本文主要研究温度等因素对矿石加工质量控制问题。
提高矿石加工质量，对节约不可再生资源和能源，推动节能减排，助力“双碳”’目标的实现，具有重要的意义。
针对问题一，我们要实现在给定系统温度和原矿参数的情况下，预测可能性最大的产品的指标。
由于在刚开始调温时，系统还未稳定，所以指标参数会有大幅度变化。
因而我们要首先对附件一中的数据进行预处理，去除其中的不正常数据。
同时，将系统一和系统二的温度，四个原矿参数作为输入，四个产品指标作为输出，利用bp神经网络训练它，用训练好的神经网络，来预测题目已知温度和原矿参数条件下的产品指标。
最终得到结果为：80.9556、22.1783、10.6264、21.6435和78.3544、26.4780、13.5826、28.2638。
针对问题二，问题二与问题一的问法正好相反，要我们通过其他数据来预测系统一和系统二温度。
也可以使用bp神经网络来求解。
不同的是，问题二的模型应改为八输入二输出。
最终得到的结果为：1757.2，389和1854.5,405.6。
针对问题三，同样可以采用BP神经网络预测模型来预测产

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。