1.分析社交网络上信息的情感色彩和寻找沮丧的迹象
根据该世界卫生组织，抑郁症是一个需要迫切解决的严重问题。全球有超过2.64亿人患有抑郁症。抑郁症是导致世界范围内残疾的主要原因，并严重加剧了全球疾病负担。由于抑郁症，全世界每年有80万人死于自杀。它是15-29岁人群第二大死亡原因。抑郁症的治疗通常在必要的时间之后才开始，治疗可能基于错误的诊断，有时甚至根本无法治疗抑郁症。
互联网已经牢固地融入了现代人的生活，这一事实为社会提供了独特的机会来发现抑郁症的早期征兆。在年轻人中发现类似的迹象尤其如此。如果仅谈论Twitter，事实证明该社交网络的用户每秒发布约6,000条推文。这意味着每分钟发布约35万条推文，每天发布约5亿条，每年发布约2000亿条。
根据对皮尤研究中心大约72％的使用互联网的成年人是社交媒体用户。从社交媒体获取的数据集在许多研究领域中都很重要。例如-在人类科学和医学研究领域。如今，通过分析来自社交网络的数据对此类研究的支持尚处于起步阶段，而用于分析此类数据的现有方法则无效。
通过分析社交媒体帖子中的语言标记，可以创建深度学习模型，该模型可以比传统方法更早地检测特定网民的抑郁症迹象。
以下是一些相关资料：
2.
该项目的目的是从运动比赛的视频记录中生成准确的文本摘要。有些网站专门为用户提供有关比赛的信息。已经提出了各种模型，旨在从视频记录中提取有关比赛的信息并以文本形式呈现。神经网络最擅长此任务。 “文本摘要的形成”通常是指以简洁的形式呈现信息，尤其要注意携带事实的事实和有关事件的重要信息。
为了解决从记录自动创建游戏描述的问题，有必要确保解决该问题的模型能够识别出特别重要和激动人心的游戏时刻。
这可以使用一些深度学习技术来实现，例如3D卷积神经网络（3D-CNN），递归神经网络（RNN），长期短期记忆网络（LTSM）。这里使用其他机器学习算法，例如支持向量机（SVM）和k-means。在应用此类算法的过程中，将视频分为多个部分，然后使用相应的模型进行处理。
这是一篇关于体育视频场景分类的文章，目的是使用转移学习技术生成体育视频场景的摘要。
3.一种基于卷积神经网络的手写方程组求解系统
识别手写数学表达式是机器视觉研究人员面临的挑战之一。使用卷积神经网络（CNN）和一些图像处理技术可以创建一个可以识别手写数学表达式的系统。这种系统的开发涉及使用由手写数学符号表示的适当准备的数据集来训练网络。
以下是有关此主题的一些资源：
4.使用自然语言处理技术形成关于商务会议材料的简短报告
您是否曾经遇到过需要将较长的材料简化为简短的摘要的情况？我在学习期间不得不处理这个问题。也就是说，我不得不花很多时间来准备一些长论文，而老师只有时间来阅读他的简短注解，这也花费了一些时间来准备。
为了解决现代人所面临的信息超载的问题，提出了一些材料的简要概述的机制。例如，从某些谈判或演讲的记录中提取最有价值的信息的系统可能具有巨大的商业和教育价值。可以通过对与对话和独白有关的文本信息进行全面分析来实现这种系统的发展。
手动创建报告摘要需要花费大量时间。但是，可以使用自然语言处理（NLP）技术解决此问题。
要准备文本的简短注释，您可以使用深度学习机制来“理解”整个文本的上下文。如果他们拥有可以快速有效地解决此类问题的系统，那么许多人将感到非常高兴。
以下是有关它的文章：
5.实施识别用户面部，确定其情绪并向其提供适当音乐的系统
一个人的面孔反映了他的内在状态；从面孔可以了解一个人正在经历的情绪。该信息例如可以基于自动音乐选择系统。事实是人们经常听哪种音乐取决于他们的心情。因此，很合理的假设一个能够“理解”一个人的情绪并为他选择合适的音乐的系统具有未来。机器视觉技术可以帮助我们解决这个问题。它们在识别情感时涉及对照片或视频剪辑的分析。
已经创建了用于解决此类问题的API，尽管我还没有机会与他们合作，但我发现它们很有趣且有用。这是有关此类API的材料。
6.根据开普勒望远镜等太空设备捕获的图像搜索宜居系外行星
在过去的十年中，已经对大量恒星进行了研究，以了解它们周围是否存在可居住的行星。手动数据分析以识别系外行星非常耗时，并且容易发生人为错误。卷积神经网络非常适合解决发现此类行星的问题。
7.恢复旧的损坏的照片
恢复旧照片是艰苦的工作。可以利用深度学习技术来促进这项工作。相应的系统可以自动检测图像的损坏（扭结，划痕，孔洞），并使用图像重建算法（修复）来消除损坏，恢复照片的丢失部分。
以下是相关材料：
8.使用深度学习技术制作音乐
音乐是不同频率的声音的集合。考虑到这一点，自动音乐创作可以描述为在最少的人工干预下创作小型音乐的过程。如今，机器学习专业人员一直处于计算机音乐制作技术的最前沿。
这里有一些有用的材料：
结果
我们研究了八个有前途的想法，这些想法可以构成项目的基础，可以丰富AI和机器学习从业人员的项目组合。我们希望您能从这些想法中找到启发您的东西。
您是否打算实施上述任何想法？
