CMake

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

1.数据预处理数据清洗：识别并处理缺失值，但异常值不宜进行处理。2.特征提取与选择多维特征分析：从数据中提取能够描述医疗保险欺诈的特征。特征选择：使用方差阈值等方法选择对预测最有贡献的特征。3.模型构建与训练模型选择：基于项目需求和数据特性，选择合适的机器学习算法。模型训练：使用训练数据集对模型进行