医疗健康

1.足部扫描多模态感知系统开发：激光三角测量与点云重建→降噪与曲面生成→几何特征提取→深度学习辅助分割（ONNX推理）。2.B样条曲线/曲面算法，实现复杂3D曲面参数化建模与交互式编辑。

1、通过传感器检测心率呼吸2、与服务器通信，传送心率呼吸数据3、具备4g以及wifi功能能够联网通信4、具备蓝牙功能，与手机小程序通信5、有智能报警功能6、具备独立处理数据的算法模块，可以计算出心率呼吸等功能

（1）信息检索平台：基于底层的中药及方剂数据（前期通过网络爬虫获取并规范存储），实现药方的常规检索及知识图谱检索两个模块。（2）智能问答系统：采用自然语言处理技术，引入AI语言模型，构建智能问答系统，实现用户输入查询后，系统能够给出准确的答案。（3）信息交流平台：设计和实现用户友好的药方信息检索与交

1.登录功能2.患者查询3.辅助检测（查询、新增、修改）4.就诊信息（查询、新增、修改）5.患者病例管理（查询、新增、修改）6.治疗方案（查询、新增、修改）

1.1基本信息项目名称：论文全文页前端项目建设单位：《中华医学杂志》社有限责任公司承建单位：北京九瑞网络科技有限公司1.2项目建设背景为巩固百年“中华”牌期刊出版优势、强化医学科学传播能力、搭建医学科研交流主阵地，《中华医学杂志》社有限责任公司正逐步全面落实融合出版战略，提振刊群集约化发展，强力推进

项目采用微服务架构，包含用户认证系统、多轮智能对话引擎、文档检索增强生成（RAG）系统、会话管理模块、管理后台等完整功能体系项目的主要功能描述：用户端：注册登录、多轮对话、会话历史管理、实时流式响应、Markdown富文本展示、主题切换管理端：用户管理、系统提示词配置、Few-shot示例管理、使用

项目输入为蛋白质序列CSV，核心任务是将蛋白分类为分泌蛋白`S`或非分泌蛋白`N`。数据按5折划分，训练集和验证集带标签，测试集无标签。现有输出文件给出了200条测试蛋白的预测结果，其中预测为`S`的有107条，`N`的有93条。

三连周期医疗试药招募项目是依托正规医药临床试验体系打造的专业化受试者招募服务项目，严格遵循GCP药物临床试验质量管理规范及医药行业监管标准，主要服务于仿制药一致性评价、创新药临床安全性与药代动力学研究等核心试验场景，为药企、CRO机构、三甲临床试验中心提供高效合规的受试者招募、筛选与全周期配套服务，

项目基于Java8+SpringBoot开发，整体拆分为四十余个微服务模块，包含患者管理、任务队列、扫描控制、日志服务等核心组件。采用Eureka、Zuul实现微服务注册发现与网关路由，通过RESTfulAPI完成同步交互，RabbitMQ承载异步通信；同时对接线圈控制、影像重建、DICOM服务等外

利用开源框架快速搭建整体项目，使用阿里云部署项目，主要业务功能包括项目课题、课题文件、耗材管理、客商管理、客户管理等，同时开源框架已经集成了基本后端框架和前端框架。

支持用户自主创建多套自定义健身训练计划，每日完成训练后在线签到打卡；可录入体重、体能数据自动存档，生成周/月运动统计图表；系统配置定时消息提醒，附带历史训练台账查询、计划修改与作废功能。

Amulti-agentmedicalAIassistantwithclinicaldecisionsupporttools,druginteractionchecking,emergencytriage,andhybridRAGretrieval—allrunninglocally.

患者端问诊模块症状自述：结构化填写主诉、现病史、既往史等信息舌象上传：拍摄并提交舌象照片辅助医师判断在线沟通：与绑定医师进行图文消息实时交流医师端诊疗模块患者管理：查看历史就诊记录与症状档案在线回复：接收患者消息，进行辨证问询与指导电子开方：填写方剂组成、剂量、煎服方法，生成电子处方处方流转模块患者

企业端创建推广任务，指定产品、内容方向、批文及禁忌语，设定播放量或互动量结算规则。按达人专业认证、健康领域标签筛选或邀约达人接单。查看每条视频的数据证据报告，确认后一键结算。达人端在任务广场浏览合规医药任务，接单后获得内容指引和合规提示。上传视频时系统自动校验违禁词、强制标注批号和警示语。发布后实时

1、司机注册进入小程序，填写相关司机信息及证件、健康等信息2、后台对填写的信息资料进行审核3、审核通过后，司机可接任务，创建运输任务线路4、运输过程中各个节点的信息提交，如几点到达了接货地点，中途有异常时报备，到达某个交货点交货等等，管理后台对过程进行监控5、运输完成后任务结束，管理后台可能任务进行

虚拟养老院管理平台基于B/S架构，采用SpringBoot框架作为后端开发工具，Vue框架构建前端界面，MySQL数据库存储数据。平台主要功能包括工作台、智能问诊、智能监测、订单管理、暖心驿站等功能，涵盖管理员、护理人员、老人/家属三种角色。虚拟养老院管理平台包括工作台、智能问诊、智能监测、健康评估

1.个性化热量目标计算基于用户身高、体重、年龄、性别、活动量（久坐/轻活动等），通过科学算法（如Mifflin-StJeor公式）计算基础代谢率，并结合用户目标体重（如45kg→40kg），生成专属每日热量目标（如1200kcal），同时预估达成日期。支持用户随时修改个人资料，动态调整热量目标。2.

本系统是一套面向医疗机构的智能化服务平台，采用前后端分离架构，致力于通过数字化手段优化就医流程，提升患者体验与医院管理效率。系统主要包含以下两大核心部分：1.患者移动端（App/小程序/H5）：打造全流程掌上就医体验便捷就医：支持在线预约挂号、到院扫码报到、实时查看候诊队列及叫号提醒，大幅缩短排队时

研究覆盖数据、算法、软件三个层次。数据层，自主开发半自动标注工具（阈值预分割+手工精修），历时约200小时构建了1000组光声内窥血管标注样本，每组含50层深度切片与全局MAP图，填补了该领域公开数据集的空白。算法层，提出DAS-Net（深度自适应采样决策网络），SDN子网络以全局MAP为引导对50

软件基于Qt6（C++14）与CUDA/cuFFT构建，采集、处理、显示三条流水线经无锁队列异步衔接，在150MHz采样率下稳定实现≥20fps双模态实时成像。信号处理链路涵盖中值滤波、Hilbert变换包络检波、对数压缩、极坐标转笛卡尔坐标转换，全程GPU并行执行，延迟控制在数毫秒量级。图像分析支