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一、方法如下:
1、点击【功能管理】，点击【微应用】，再点击【活动报名】进入设置，
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2、设置好活动报名的信息
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3、点击【保存】，手机回复关键词，即可查看
二、关于微信公众号
1、微信公众号是开发者或商家在微信公众平台上申请的应用账号，该帐号与QQ账号互通，通过公众号，商家可在微信平台上实现和特定群体的文字、图片、语音、视频的全方位沟通、互动 。形成了一种主流的线上线下微信互动营销方式。
2、2016年1月18日，腾讯在北京发布消息称，中国政务微信公号已逾10万。
3、注册与认证：
（1）用户在使用本服务前需要注册一个微信公众帐号。微信公众帐号可通过QQ号码或电子邮箱帐号进行绑定注册，请你使用未与微信帐号已绑定的QQ号码或电子邮箱帐号注册微信公众帐号，如公众号：每日经典(meirijingdian)。腾讯有权根据用户需求或产品需要对帐号注册和绑定的方式进行变更，关于你使用帐号的具体规则，请遵守《QQ号码规则》、相关帐号使用协议以及腾讯为此发布的专项规则。
（2）用户符合一定条件后可以对微信公众帐号申请微信认证。认证帐号资料信息来源于微博认证等渠道，微信公众平台不再对认证帐号信息进行独立审查，认证流程由认证系统自动验证完成。用户应当对所认证帐号资料的真实性、合法性、准确性和有效性独立承担责任，与微信公众平台无关。如因此给腾讯或第三方造成损害的，应当依法予以赔偿。
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这个有点复杂，只能依靠第三方接口平台来制作，即在公众号中开启开发者中心，然后对接第三方接口平台服务商，利用他们的系统来做！
这里面的内容太多了，如果你不了解的话，建议你查看一下这方面的教材！

微信公众号上的报名表格，通常都是利用H5或者微报名系统来实现的。
这类系统做起来非常简单，直接去找一家像我们这样的，专业的软件、系统开发服务商，来帮你做就可以了。花不了多少钱的。

分类任务依赖于机器学习算法，如情绪分析。每种任务可能需要不同算法，以解决特定问题。神经计算涉及选择正确算法和参数，取决于问题和计算资源。

分类是识别、理解并分组想法、对象到预设类别或子群的过程。机器学习程序通过训练数据集应用算法，预测新数据的类别。

逻辑回归用于预测二元结果，例如Yes/No、Pass/Fail、Alive/Dead等。它分析自变量，确定二进制结果的概率，适合于分析单词或对象的正面、负面或中性情感。

朴素贝叶斯算法计算数据点属于某个类别的可能性，常用于文本分析，如将单词或短语分类到预设标签。它计算条件概率，决定数据点是否属于某类。

K-最近邻算法在训练数据集中找到未来示例的K个最近邻，用于分类。当K等于1时，数据点将被分类到最近的类别中。

决策树算法将数据点分到相似类别中，通过递归地分割数据，最终形成树状结构。它适用于解决分类问题，精确分类数据点。

随机森林算法构建大量决策树，通过将新数据输入到“随机森林”中，进行分类预测。它提高了分类准确性，避免了决策树可能的过度拟合问题。

支持向量机算法使用超平面将不同极性数据分类，预测范围超出X/Y坐标。它通过训练数据构建分类器，将数据点输出为红色或蓝色，表示正面或负面情感。

情绪分析是一种将文本或正片文本中的单词分配到正面、负面或中性情感范围的技术。通过分析，可以快速自动地阅读文本，实时跟踪产品发布和营销活动。

垃圾邮件分类是一种常见用途，通过算法计算电子邮件是常规收件箱还是垃圾邮件的可能性。它能自动删除潜在的垃圾邮件，避免网络钓鱼诈骗。

文档分类是根据文档内容自动分类文档，适用于在线搜索引擎、法律文件排序、药物和诊断搜索等。

图像分类将训练过的类别分配给给定图像，包括主题、数值、对象等。它甚至可以使用多标签图像分类器，对图像进行多标签分类。

机器学习分类模型通过数学算法执行分析任务，极大地提高效率和准确性。一旦算法准确并充分训练，分类结果的准确性远超人类。