1.项目具体功能模块本项目分为七大核心功能模块：数据读取与疾病标签处理模块、ECG信号预处理模块、QRS波检测与心率分析模块、多维度特征提取模块、分层模型训练模块（大类+小类）、增量学习模块、心电信号检测与结果可视化模块。此外，还包含系统架构可视化、疾病分类体系可视化、训练结果可视化等辅助模块。2.

1、具体功能模块：┌─数据采集与预处理模块│├─多传感器数据同步采集│├─信号质量评估与筛选│├─噪声滤波与基线校正│└─数据分段与标准化│├─核心脉象识别引擎│├─脉率分析子系统（迟脉/数脉/常脉识别）│├─幅度分析子系统（虚脉/实脉/洪脉/细脉等）│├─波形分析子系统（滑脉/涩脉/弦脉/紧脉等）

1、分为上下位机，下位机主要跟控制器交互，控制步进电机和传感器，实现SCADA机械臂的控制2、上位为ubuntu系统，Qt界面开发，实现花样的上传与导出，各种针的走动与控制，比如：空针，回针等

大文件切片：对于size大小过大的文件切分成小块再传输，提高线路利用，加快传输标准序列号生成：参考Linux内核的序列号生成逻辑，保证多客户连接序列号不冲突可靠传输（重传，超时定时器，多线程等）流量控制，拥塞控制

支架产品尺寸精密测量：筋宽测量、连接处测量、弯筋测量；支架产品外观缺陷检测：异物、划伤、凸、凹、变形、断裂等内、外表面缺陷全检测；支架产品数据分析：合格率、检测数量、缺陷分类。

自动移动、聚焦采集清晰的图像。自动拼接图像。自动识别图像中的微粒。识别结果体现到拼接图上，有直观的认识，也方便人工复核。计算微粒的大小。根据客户设置统计不同大小种类的数量。可选手动控制采集图像、查看影像。数据按日期查询、按任务查询、导出数据报表。根据客户设置自动删除过期数据。查询人员操作日志。账户管

FEADS（FiniteElementAnalysisDirectSolver）是一款高效的共享内存平台并行分块超节（BlockSpernode）直接求解器，主要用于求解有限元领域产生的大型稀疏对称正定（SymmetricPositiveDefinite,SPD）矩阵方程。FEADS求解器支持以下主

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收集A股原始交易数据，设计因子库，进行计算通过深度学习网络自动训练因子模型和策略模型通过滚动测试框架按照5-3-1（训练-验证-测试）的模式滚动训练5轮以上，以验证训练方法的可靠性通过web系统对训练生成的量化策略进行筛选、因子分析、相关性分析，并生成最终的组合策略

核心算法:采用最新的YOLOv11算法，兼顾检测速度与精度。一站式流程:集成环境检测、数据集配置、模型训练、结果可视化等全流程功能。多模态检测:支持图片文件、视频文件以及实时摄像头画面的目标检测。可视化交互:通过直观的GUI界面展示检测结果（边界框、置信度、类别），并支持训练过程中的参数配置与日志监