面向黄河流域的城市对于近二十年的碳排放的大数据进行统计分析处理，利用神经网络模型，以及基于神经网络的时间序列模型进行对于未来的碳排放预测。并且通过对多方面碳排放的数据增长情况进行分析处理，以达到对城市管理和政策建议的功效。此模型在中国统计建模大赛中，荣获国家二等奖，山东省一等奖。

是小组合作实操了一个对于甲骨文的识别系统，先是对通过对图片的反转对称折叠，通过训练组让机器对字形进行学习，通过CNN的方法和YOLO的检测方法对于图片上类似甲骨文的字形进行对比模拟，识别字形大概的位置和大小。然后通过人工进行标识的甲骨文的图片，作为大量的训练集让机器进行学习，最终可以识别出字。使用方法较为实用，最高精准度可达到97.8。