例如，在竞选活动中，情绪分析可以让我们了解候选人在某个地区是否受欢迎，或者他们在某个话题上是否可信。一些研究甚至试图表明，仅基于对推特数据的分析就可以预测选举结果。截至 2022 年初，该社交网络每月活跃用户超过 4.36 亿，已成为政治舞台上的巨大影响力。一位 Medium 用户试图在 2020 年总统大选前几周使用推特数据来确定美国各州的政治情绪。他使用推特的 API 收集了前一周的推文，并在 VADER（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner）的帮助下进行了情绪分析。这个基于情绪词典的开源工具专门适用于社交媒体上表达的情绪。它可以确定情绪的极性和强度。
作者将美国各州划分为以下几类
共和党占主导地位、民主党占主导地位、共和党占主导地位、民主党占主导地位以及数据不足的州。根据他的分析，根据推特上表达的情绪，21 个州被算作共和党，16 个州被算作民主党。由于数据不足，13 个州的意见仍未确定。尽管其中一些预测被证明是错误的，但随着对话（包括政治对话）在社交网络 越南数据 领域占据越来越多的空间，这项实验很可能将领先于其他预测。情绪分析可以衡量互联网用户的意见和期望、希望和恐惧，得益于自然语言处理的进步及其实现的众多应用，情绪分析是一个快速发展的领域。
该应用程序还提供预防建议和信息，指导农民在气候变化带 信号和意图：当前公司 来的挑战面前改变种植方式。
更广泛的数据
该服务的独特之处在于它将卫星成像遥感与人工智能相结合，并将其应用于广泛的数据。“说到 新加坡电话列表 人工智能，挑战在于拥有大量数据来输入模型，”Sofrecom Tunisia 研究与创新总监 Ahmed Ben Ali 解释道。“在这里，我们不仅依赖专门用于土壤监测的卫星数据（例如 Sentinel-2A、Sentinel-2B 和 Pléiades），还依赖其他类型的数据，例如气候、科学、农学和经验数据。此外，我们还借鉴了 CRNS（斯法克斯数字研究中心）关于将人工智能应用于遥感图像的专业知识。该解决方案汇集了多种分割和检测算法，例如 Mask R-CNN，还利用了不同类型的人工智能。最终目标是实现尽可能分散且尽可能靠近农民的人工智能。”
出于此目的，该项目旨在提高技术在实地的可及性。然而，运营这项服务需要现场并不总是能保证的连接。为了解决这个问题，3A 团队正在研究如何将智能从数据中心中取出，并借助边缘计算将其交到小规模农户手中。这意味着要扩展 Orange 的网络，使其更接近农民，同时设计一种具有运行 AI 所需计算能力的合适设备。本着同样的可及性和广泛采用的精神，该项目还将专注于为小规模农户量身定制解决方案的方法，例如通过在线消息或社交媒体推出解决方案。