茶葉方面通過(guò)構(gòu)建個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的茶葉品質(zhì)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)對(duì)茶葉的各項(xiàng)指標(biāo)（如色澤、香氣、味道等）進(jìn)行分析，來(lái)預(yù)測(cè)其市場(chǎng)價(jià)值。通過(guò)電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析，了解消費(fèi)者的購(gòu)買行為和喜好，為產(chǎn)品推薦和營(yíng)銷策略提供數(shù)據(jù)支持。

語(yǔ)音識(shí)別方面探索如何提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性，以及如何將語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)用到實(shí)際的電商場(chǎng)景中，如智能客服、語(yǔ)音購(gòu)物助手等。研究如何利用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)改善用戶的購(gòu)物體驗(yàn)。

新聞方面結(jié)合自然語(yǔ)言處理和新聞數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，開(kāi)發(fā)款新聞推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史閱讀習(xí)慣和偏好，為其推薦最感興趣的新聞內(nèi)容。利用新聞數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)決策提供參考。