项目描述：根据研究组提供的数据集进行时间序列预测，以历史3小时的数据作为输入，预测未来4小时的风电功率值。发电站将 预测结果作为参考调整发电站功率使风力发电网电压相对稳定 主要任务：利用各种方法优化预测结果。在初期阶段采用比较简单的机器学习模型（包括线性回归，随机森林回归等），之后采 用pytorch搭建神经网络（包括MLP网络，LSTM网络，双向LSTM网络等），并尝试引用分位数回归探索数据集的潜在规律。

项目描述：基于python通过组合不同的机器学习模型来对357名病人20000多的生物信息特征进行筛选，进行临床试验并寻找筛 选结果对于结直肠黏液腺癌的生物学功能，以验证这些生物分子对于该癌症发病率的相关程度，进而能推动结直肠粘液腺癌的特 效药物的研发。 主要任务：进行分子信息的筛选，筛选过程为（lasso特征降维然后用随机森林模型筛选出对结直肠粘液腺癌相关性高的6个生物 分子）

项目描述：基于vue+springboot+mybatis-plus，实现酒店信息展示，用户登录注册，房间信息展示，酒店关键词搜索，下单支 付功能，管理员端管理等功能 主要负责：酒店信息和房间信息展示等页面前端逻辑的实现和界面的优化，酒店信息查询后端逻辑实现 其中用到的主要技术包括： 1. 运用Vuex.store中组件的共享状态state和改变状态的方法将不同组件和页面之间需要传递的参数存于store.js.以避免传参时大 量参数导致的组件或页面加载缓慢和错误，降低系统对用户操作的响应延迟，改善了用户与前端交互的体验。 2. 用vue中router的push等方法实现前端端口与后端端口通信，以达到前后端分离。