好事发生
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《使用Python实现深度学习模型：智能食品包装设计》
这篇文章介绍了如何使用Python构建一个用于智能食品包装设计的深度学习模型。主要内容包括数据准备、模型构建、训练、评估和预测应用。作者展示了如何通过卷积神经网络（CNN）进行包装图像分类，利用数据增强提升模型的泛化能力，并最终实现对新图像的预测。此技术可提升包装设计的效率和质量，为消费者提供更个性化和智能化的体验。这种智能化设计有望在未来的食品包装中得到更广泛的应用。
还记得在2022世界杯的时候，我做了一个可以预测两支队伍概率的模型：
那时候受到了很多人的观看。这不欧洲杯和美洲杯已经进行了一段时间了，我结合大模型做了一个实时预测队伍胜率的AI。
这个AI分析大师可以在coze商店上找到，只要搜索对应“FIFA足球比赛信息”即可找到Bot应用
它主要两个功能：
输入两支队伍，给出哪支队伍会胜出，并同时提供对应概率通过历史和最新的新闻分析两支队伍的情况，在视频中可以看到两支队伍的历史战绩等等那我具体是怎么构建出来的呢？难点在于获取数据，并做成对应的特征
历史数据获取：拿到FIFA历年以来的所有数据信息，做成对应的特征实时数据获取：通过必应搜索插件获取信息
FIFA数据获取和模型构建历史数据拿到的是1872年到2024年，所有足球比赛的成绩。
该数据集包含从 1872 年第一场正式比赛到 2024 年的 47,126 条国际足球比赛结果。比赛范围从 FIFA 世界杯到 到常规友谊赛等等的数据。
通过获取数据后，做成对应的特征。这里面主要是通过把历史中两支队伍的信息记录下来，包括：
世界杯周期中球队的平均进球数。球队近5场比赛的平均进球数。球队在世界杯周期中的平均进球数。球队最近5场比赛的平均进球数。球队在世界杯周期中面临的平均国际足联排名。该球队在过去 5 场比赛中所面对的平均 FIFA 排名。利用上面这些信息，简单的使用逻辑斯特回归做分类，然后预测两支队伍之间的概率：
大模型辅助有了上面的根据历史战绩进行预测，还需要一些实时数据进行分析。这一块本质上就可以利用大模型根据实时数据做总结，给出最后的分析结论。
因此这里利用coze做了一个工作流，它分为两个部分
第一部分历史数据模型预测，包括利用历史数据预测两支队伍哪个会胜出的概率第二部分实时数据获取，利用必应搜索插件获取到两支队伍实时新闻，然后交给大模型进行分析进过上面两个步骤，就可以实时分析出两支足球队伍的胜出概率了。
比如提问“分析一下France和Portugal两个队伍谁会胜出“：
还可以进行具体原因的分析等等：
当然，目前这个足球AI大模型还做的比较粗糙，感兴趣的都可以去coze商店上使用体验一下。
好了，以上就是本期的所有内容了，我是leo，我们下期再见～
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