医疗健康

整体架构可以理解成一个典型的“云端训练+本地推理部署”的混合系统。训练阶段，所有模型（YOLOv8、YOLOv26、ResNet、MobileNet）都在Python环境里完成训练和评估，并且统一用同一份数据集和相同的数据划分方式，保证对比结果公平。训练完之后，最优模型会被导出成部署格式（比如TFL

1.机外要货线上化管控模块全渠道统一要货入口，杜绝线下手工申请要货请求自动流转，减少人工追踪成本2.MRP需求预测优化模块基于历史销量、门店类型、商品分类的精细化预测引入配送周期、断货天数等参数，提升计划准确性3.特殊场景自适应模块促销、节假日、团购等活动场景的预测模型季节性商品、新品/清仓品的智能

1）AI智能对话模块：接入阿里云通义千问大模型，支持自然语言问答；系统提示词动态注入产品列表和推荐规则；回答控制在150字以内，简洁专业。（2）产品识别与智能推荐模块：多维度产品检测，匹配产品中文名、英文名、关键词别名、症状关键词；用户提问涉及急救场景时，AI回答中自然推荐相关产品。（3）使用步骤多

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。

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

项目主要包含三大核心功能模块：1.影像预处理模块：对输入的B超影像进行去噪、增强、ROI裁剪等预处理，提升影像质量，为后续识别提供清晰的输入数据；2.针尖检测与定位模块：基于深度学习目标检测算法，自动识别B超影像中的手术针尖，输出针尖的位置坐标与置信度；3.结果可视化模块：在原始B超影像上叠加针尖检

项目描述：使用C++与qt，依托MITK平台开发髋关节置换机器人导航软件，该软件主要包含病例管理、术前臼杯与股骨柄规划、硬件检查、图像配准、术中导航和术后评估等功能。应用技术：QT，C/C++，MITK，微服务，vtk，itk主要工作：1、以插件的形式实现病例管理，术前规划，硬件检查，术中注册，术中

舌象智能分析采用ResNet50模型，舌色识别准确率达90%，自动捕捉舌质、舌苔、舌形、齿痕、裂纹等特征，3分钟输出可视化舌诊报告，解读体质关联与调理方向，将中医“望诊”标准化、数字化。九型体质精准检测依据《中医体质分类与判定》国家标准，设置29/58道标准化问卷，自动判定平和质、气虚质、阳虚质等九

系统支持用户输入症状描述，并根据输入内容返回相关健康信息、匹配依据和风险提示。项目包含症状文本识别、关键词匹配、结果卡片展示、风险提醒、任务切换和安全边界说明等功能。系统明确说明结果仅用于健康信息参考，不能替代医生诊断、处方或治疗建议。

1.智能饮食评估用户拍照或输入食物名称，系统自动识别并评估该食物对用户当前健康状况的影响。支持糖尿病、高血压、高血脂、痛风、肾病、胃肠病等常见慢病。2.精准食用量建议不同于通用AI给出的“可以适量吃”这类模糊回答，「食有术」根据用户的慢病类型、关键指标（如血糖值、尿酸值、血压值等），精确计算出建议食

设备接入模块（MQTT多Broker、多Topic映射，预留TCP接入扩展）、数据标准化与解析模块（按设备类型解析并统一字段）、缓存与状态模块（Redis维护设备实时状态与短时窗口数据）、消息总线与分发模块（RabbitMQ承担原始数据转发、状态分发与二次分发）、数据入库模块（Worker批量消费并

本项目针对黑白老照片、历史影像、灰度素材的上色需求，适用于历史档案修复、影视老片重制、个人影像翻新等场景，解决传统人工上色效率低、成本高的痛点，为影像数字化提供高效AI解决方案。

本软件主要功能为实现颅内动脉瘤的智能化检测。其核心功能包括：1.加载与预处理DICOM格式的医学影像数据；2.训练深度学习模型对影像进行自动分析识别，精准判断是否存在疑似动脉瘤区域；3.预测存在颅内动脉瘤的概率，为医生提供诊断决策支持。

1.医患对话采集与解析模块负责接收问诊过程中的文本或语音转写内容，对连续对话进行清洗、分句、角色识别和结构化解析。系统能够从医患交流中抽取症状描述、发病时间、持续时长、既往病史、过敏史、用药情况等关键信息，并生成结构化问诊要点，作为后续知识检索和建议生成的输入。2.症状与医学实体识别模块针对医疗场景

用户对检测试剂盒按照操作指南反应完成后，进入微信小程序按照指定步骤用智能手机对反应完成已显色的试剂盒进行拍照上传图片可获得智能化的检测分析结果，再结合用户的基础信息，算法会给出一套综合的决策建议。检测项目包含司内的乳糖不耐受检测，高血压，组胺，减肥等多款检测试剂。智能检测分析主要以人工智能算法为基础

1.接入硬件设备，形成数据的可视化，同时自动化生成pdf报告；2.支持第三方血氧仪报告的接入，按照医生要求，对报告模板进行调整和，合并输出报告3.给医生提供数据标注和核验功能；4.基于用户数据，实现呼吸状态评估算法，将原始数据转化为0~1的状态评估。

本项目构建了一个由5个专业AIAgent协作的诊疗网络。核心功能包括：智能问诊与症状采集：基于状态机固化问诊路径，自动追问缺失症状，确保信息采集完整。多模态辨证分析：结合文本描述与上传的检查单图片，利用RAG技术检索万级医学知识库，生成辨证倾向报告。安全红线拦截：内置“红旗症状库”与关键词拦截器，识

1.数据预处理：对肿瘤数据集进行清洗、特征提取与标准化处理，提升模型输入质量。2.模型训练：采用随机森林等机器学习算法，构建肿瘤分类与分期预测模型。3.结果评估：通过准确率、召回率等指标评估模型性能，并生成可视化报告。4.辅助决策：为医疗从业者提供肿瘤类型及分期的智能预测参考。

支持多维度评估数据输入（基本信息、体格检查、个人能力、功能评估）*实现8类矫形器的自动分类推荐*提供轻量api接口服务*提供预测置信度和可解释性分析支持模型在线更新和增量学习

项目介绍本项目是一套基于多模型协同工作的病历评估系统，通过调用硅基流动平台API，利用四个专业分工的大语言模型，从不同维度对病历进行全面、深入的分析与评估。系统旨在为医疗行业提供高效、精准的病历质量把控工具，助力提升医疗文书的规范性、逻辑性与专业性，是医疗AI工作流中的关键方案。（main文件是sr