收集大量包含時(shí)間和情感的數(shù)據(jù)。這可能包括用戶的評(píng)論、帖子或電子郵件等。

對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括去除無(wú)關(guān)信息，統(tǒng)格式，進(jìn)行詞干提取等。

使用預(yù)訓(xùn)練的人工智能模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。這些模型基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或長(zhǎng)短期記憶（LSTM）等。

將情感分析結(jié)果按照時(shí)間順序進(jìn)行排序，在jsp頁(yè)面上顯示出來(lái)。

使用AI模型預(yù)測(cè)患者的疾病風(fēng)險(xiǎn)，按照患病可能性的時(shí)間順序進(jìn)行排列，醫(yī)生能夠優(yōu)先處理高風(fēng)險(xiǎn)患者。

使用AI預(yù)測(cè)未來(lái)的天氣情況，計(jì)算出太陽(yáng)能發(fā)電的預(yù)計(jì)產(chǎn)量，按照時(shí)間順序進(jìn)行排列。

使用AI預(yù)測(cè)交通流量，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整車輛調(diào)度策略，以提高運(yùn)輸效率。