为了缓解招聘流程中招聘方和求职方信息不对称的问题，更好地为双方进行推荐。本文建立了基于贪心算法和多目标规划的招聘求职双边匹配模型，获取使履约率最高的推荐方案。 对于问题一，通过API 对招聘信息和求职信息数据进行爬取，并通过对json 数据的分析对数据进行分类整理，最后对爬取的数据进行初步数据预处理以及数据描述。

农作物病虫害一直是影响粮食产量的一个主要原因，往往会由于发现不及时，以及错误判断病虫害种类，不能很好处理。基于虫情测报灯的虫情信息采集，提供了大量的农作物害虫图像。但是由于害虫图像背景复杂，有些目标过小，人工识别存在误判漏判，并且效率十分低下。而基于视觉手工特征的方法鲁棒性差，不适用于复杂的害虫待识别环境。

农田常见的昆虫是人工生态系统的重要组成部分。虫情检测灯能实现自动诱集、杀虫、虫体分散、拍照以及上传数据等作业过程，改善农田环境。虫情检测灯的效果依赖于目标检测算法，采用高效的目标检测算法可以提高效率和精度且降低成本，深度学习是目标检测算法的热点。为此，本文综合了 YOLOv5 与 YOLOX 两种算法的识别结果，通过图像预处理技术和深度学习框架，识别出虫情检测灯样本中的昆虫种类、所在位置、个数，实现了样本中昆虫种类及个数的智能识别，最终取得了高达0.909的mAP值、0.907的召回率（recall）..

由于农田害虫具有多样性和信息类型的复杂性，通过人工观察统计的传统害虫监测方式已经难以满足现代大规模农业生产对虫害预防工作的需要。使用虫情测报灯可帮助植保人员高效地进行虫情分析，提高测报工作效率和准确率，避免农药的滥用和误用，减少农产品的农药残留，改善农田生态环境。 本文就害虫识别定位问题，提出了创新性的解决方法：将Faster R-CNN 与Yolov5 以集成学习的思路相结合，并对错误数据进行了清洗，对数量稀少的样本进行了数据增强。最终取得了优于单一模型的效果。

随着配电网的不断发展，电力负荷数据量不断增加，且由于受到各种因素影响而具有较强的随机性。为了电力系统的规划和运行的稳定、经济的发展、人民的生活，准确地进行电力负荷预测显得十分重要。本文尝试运用深度学习，建立中短期的电力负荷预测模型，以期为电网合理调度和平稳运行的提供决策依据。

电力作为社会发展和人民幸福生活不可或缺的能源，在需求与日俱增的今天，其稳定的供给离不开准确的预测，而科技的发展带来的生产多样化、全球气候因过度污染而导致的复杂多变、不确定性社会因素等均影响着电力负荷系统的预测，作为电力系统实时规划调度、内部机组维修、制定运营计划的重要依据，传统的预测模型难以满足不同区域的动态负荷变化。 本文尝试建立时序模型、机器学习模型、深度学习模型以及各种组合模型来预测不同周期下的电力负荷，以期提高预测精度，有效实现电网运行的经济效益和社会效益双丰收。

电力系统负荷预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济 状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。 首先我们对所给数据进行洗清，包括重复值、异常值、缺失值进行识别，并用KNN近邻进行插补。考虑到有停电和跳高的情况，对负荷数据进行平滑处理，使数据更加平稳。日负荷数据具有96个时点，我们将以96时点的数据特征进行预测分析。

互联网时代下，信息爆炸是我们面临的机遇与挑战，用户生成内容（UGC）和在线旅游（OTA）数据是反映旅游市场发展现状的重要信息来源，尤其是用户评论和游记攻略数据具有一手性，能够最真实地还原用户的旅行体验。但与此同时，相关数据较为零散和碎片化，如何从中获取旅游相关要素并挖掘要素间的关联成为一种迫切的需求。

随着“互联网+旅游”服务的推进和自媒体的繁荣，了解旅游市场现状的主要信息来源在于文本形式的在线旅游（Online Travel Agency，OTA）和游客的用户生成内容（User Generated Content，UGC）数据。然而OTA和UGC数据的内容却较为分散和碎片化，因此建立起基于自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术的旅游需求系统，已成为旅游市场发展的迫切需求与新趋势。

新冠疫情给旅游业带来了巨大的冲击。后疫情时代，如何在疫情防控常态化的情况下逐步复苏旅游业、使得旅游业经济保持稳中向好的局面，是各级政府、相关企业以及游客群体共同关心的问题，而促进旅游业的复苏，需要能够迅速识别市场需求。本文依托于旅游市场的UGC（用户生成内容）和OTA（在线旅游）的语料数据，采用以深度学习为代表的多种自然语言处理技术，挖掘语料中的有用信息，建立知识图谱并寻找其中的隐含关联。最终给出切实可行的政策建议。