HoneB – 基于 DL 的 H1B 签证预测应用
问题陈述：每年，为了追求更高薪的职业、声誉良好的教育和现代化的环境而移居国外的人数急剧增加。因此，H1B 签证的申请数量也急剧增加。鉴于申请数量庞大，签证被拒绝的可能性非常高。每年都有许多美国雇主希望聘用合格的外国工人。尽管许多人成功地将新员工带到美国，但成千上万的申请人仍然收到 H-1B 签证拒绝。
解决方案应用：这款基于 Flutter 的跨平台移动应用程序使用 Django rest framework 进行后端访问，其中包含基于深度神经网络的预测模型，用于预测申请用户的 H1B 签证接受率。
深度神经网络：隐藏层数量：5 隐藏层激活函数：Relu 输出层数量：1 输出层激活函数：Sigmoid 优化器：Adam 损失函数：二元交叉熵
我们获得的深度神经网络准确率为 98%。
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