摘要：传统推荐系统以评分作为推荐依据,没有分析与利用用户的评论内容,导致推荐系统存在推荐准确性低和数据稀疏性的问题。针对这种情况,结合降噪自编码器和卷积神经网络提出一种推荐系统。通过卷积神经网络学习评论内容在方面级的情感和观点,基于降噪自编码器对方面级的观点集合进行归纳和分组,以三阶张量分解技术为基础,推断出用户对项目的综合评分。实验结果表明,该系统有效提高了推荐系统的推荐性能,优化了推荐项目的顺序。

摘要：智能养殖结合物联网、机器视觉、机器学习等人工智能技术,相关研究已经获得广泛关注,其目的是推动智能养殖快速发展并缩小标准化养殖水平与现代化发展之间的差距。针对养殖规模扩大带来的饲喂、环境调控和疫病检测难以控制等问题,本文提出一种模块化的禽畜智能养殖系统,设置传感器、饲料投放装置、检疫机器人,结合4G通信、云计算、深度学习等技术,完成养殖环境精准调控,疫病监测预警、精准饲喂等任务。