知识图谱架构设计：整合多层级标准源数据，开发PDF结构化解析算法，实现非结构化文本向知识节点的精准转化 标准关系建模：构建依赖标准、替代标准、代码表等多维度关联模型，揭示标准体系内部逻辑关系 语义解析能力：设计关键信息抽取规则，成功提取标准间的继承、引用、冲突三类语义关系 系统应用价值：通过可视化知识网络提升标准检索效率，支持跨领域标准协同分析与智能推荐场景

某工厂自营商城系统： 功能点：商品信息展示，优惠信息展示，商品购买下单，购物车功能，优惠券功能，积分兑换功能，推广功能，订单功能，限时秒杀，发票功能，企业支付等 特殊点：满减功能（不同金额满减+不同数量下单满减），规格策略（不同规格的优惠策略可以设定不同），优惠策略（新老用户优惠力度和返点策略可以自定义），下单策略（不同规格+金额 下单后会获取不同的积分点数，可以自由定义），积分点（达到一定数值可以享受折扣，另外可以进行积分商城兑换），企业发票（可以使用企业支付并且）等

1.项目是一个充电桩充电站后台管理的项目 2.项目主要模块有充电站管理,充电桩管理,电子地图,订单管理,计费管理,报警管理,会员卡管理,营收统计,数据面板,实现了页面的权限管理,以及按钮的权限管理 3.主要使用vue3,elementPlus,pinia,echarts,高德地图api

基于开源框架https://admin.cool-js.com/ 开发的会员卡小程序，后端使用node进行开发，阿里系koa集成，多租户，多语言，插件机制，高度集成； 1. 通用会员卡小程序，完全免费，适用于理发店，美业，美甲会员制的商家 2. 功能简介，页面美观，轻松上手管理会员； 3. 已上架小程序，开源免费使用；

1. kaggle平台数据集（自杀倾向问卷数据集），要求使用stacking方式在测试集上达到90%以上分类（2分类）正确率。 2. 使用随机森林、SVM、KNN以及逻辑回归等模型作为基础学习器，使用accuracy、recall、F1 score作为评估标准，选出3个指标最高的基础学习器。 3. 对基础学习器进行参数搜索，并使用逻辑回归作为stacking方式的最终学习器。

该项目是一个基于ESP32微控制器和Android原生应用的智能跑步机控制系统，采用侵入式设计实现对多种品牌跑步机的统一控制。系统核心由ESP32硬件平台构成，通过定制开发的固件直接与跑步机主板交互，实现速度调节、坡度控制等底层操作。Android应用采用原生开发（Kotlin），重点开发了蓝牙通信模块，使用BLE协议与ESP32建立稳定连接，实现指令收发、状态监控等功能。前端采用Vue.js框架开发管理界面，提供用户友好的操作体验。整个系统支持多平台兼容，可扩展性强，通过蓝牙5.0实现低功耗、高响应的无线控制，同时确保数据传输安全可靠。项目还涉及硬件逆向工程、协议解析等技术难点，为传统健身设备智能化改造提供了完整解决方案。

系统概述 本医疗管理系统基于Kingson权限管理系统构建，采用多端分离架构，实现医院全业务流程的数字化管理。系统通过Kingson强大的OAuth2认证和精细化权限控制，确保各角色用户安全访问专属功能模块，满足医疗行业对数据安全和权限管控的特殊要求。 系统架构 1. 客户端组成 管理端：医院管理员使用，负责系统基础配置和全局管理 医生端：执业医生使用，核心诊疗工作平台 医助端：医护人员使用，辅助诊疗和患者服务 患者端：患者使用，自助服务和医患互动 2. 技术架构 认证层：基于Kingson OAuth2认证中心，实现四端统一认证 业务层：各业务模块微服务化，独立部署 数据层：医疗数据分级存储，敏感数据加密 各端核心功能 1. 管理端功能 人员管理 医护人员信息录入与维护 患者基础信息管理 多维度人员查询统计 角色权限管理 基于Kingson RBAC模型的医疗角色配置 医生、医助、药剂师等专业角色权限模板 细粒度功能权限控制（如处方权、检验单查看权） 系统配置 科室管理 排班规则设置 药品库维护 收费项目配置 数据统计 门诊量统计分析 处方统计 收入报表 2. 医生端功能 患者诊疗

词袋模型只考虑是否出现，而不考虑词与词之间的顺序，导致文本中很多语义关联的丢失。 本项目用Dirichlet分布α中取样生成文档di的主题分布θi(主题分布θi由超参数为α的Dirichlet分布生成)，从主题的多项式分布θi中取样生成文档di的第j个词的主题z(i,j),并将其对应的词语分布∳(z,j)由参数为β的Dirichlet分布生成，依次作为一个词是否出现在前一个词的概率。 该项目简化了语料库或数据框与大语言模型（LLMs）的对接过程，通过确定最佳主题数，支持文本分类、摘要生成、评分以及分析等多种任务。

Jitask 是一款精简、多租户的项目管理软件，提供项目管理、文档管理、终端管理（web 版xshell）、目标管理、运营管理五大模块，内置权限管理，项目报表，模块配置，路线图，版本管理，需求任务关联等功能。 系统使用 Golang + Vue 开发，基础服务均部署在阿里云，安全有保障，数据实时备份，可以恢复任意时间点的数据。

码头公司在班组日常运维管理，在工作记录管理方面，班组仍采用传统的手工记录方式，工作日志分散且不规范，导致关键工作信息难以有效归集和查询。管理人员无法快速获取历史工作数据，复盘分析效率低下，管理决策缺乏数据支撑。同时，重复性内容的频繁手工录入不仅耗费大量时间，还容易产生记录错误和遗漏。 在信息协同方面，各班组工作数据孤立存在，无法实现有效共享和流转。重要设备缺陷、工作进度等信息难以及时传递，跨班组协作效率低下。管理指令和工作安排主要依靠口头传达，容易出现信息失真和延误。 这些导致码头公司运维管理效率低下，工作复盘和问题追溯困难；风险管控被动滞后；跨班组协作不畅。 为保障日常运维工作有序开展，提升整体运营效率，班组工作日志系统记录当天工作小结，涵盖工作进度、存在问题以及设备缺陷情况等关键信息。借助日志关键词模糊检索功能，管理人员能够快速定位特定时间段或特定类型的工作记录，便于复盘工作流程，及时发现管理漏洞。在填写日志时，系统能依据过往数据及预设规则，将重复性、规律性的内容，如固定的工作流程、常态化巡检区域等，自动带入日志相应位置。此举极大减少了班组人员的重复录入工作，不仅节约时间，更有效降

1. 数据准备。使用torchvision框架下载MNIST数据集。数据格式为IDX，该格式是一种简单的二进制格式，由高到低的字节信息内容为元数据（魔数、图像数量、图像行数、图像列数）和图像数据。每个图像大小是28x28像素。训练集60000张图像，测试集10000张图像。 2. 实例化神经网络。声明优化器与损失函数。 3.训练神经网络并记录训练损失和测试集准确率。 4.尝试不同超参数，分析测试正确率与实验配置的关系。

1.一份眼底照片的数据集（取自ODRI-5k），分为正常眼底和白内障眼底。 2.对数据集进行划分，使用TensorFlow训练两个网络resnet-18和mobilenet-v1分别训练两个模型。测试集上正确率分别达到95%。 3.本地部署一个基于neo4j数据库和医疗问答数据集的KGQA（知识图谱问答）项目。 4.使用Django构建一个本地网站，具备（人脸）注册/登录功能；上传眼底图像，后台对样本进行预测，页面显示诊断结果的功能；诊断结果在QA系统中进行查询， 给出医疗建议的功能；医疗问答页面功能，服务器根据用户输入的疾病相关问题，返回并显示相关答案，同时进行语音播报。

⽴项背景： ✓零售的核⼼在⽤有限的库存去获取最多的销售机会。从传统的⾃产⾃销，到百货，到多渠道，到⼀盘货和全 渠道，都是在追求这两个⽅⾯的极致 ✓多渠道带来的销售增⻓和由此引发的库存深度，始终是困扰企业的最根本的问题，OMS基于全渠道库存理念 为核⼼，⽬的是为了帮助企业在复杂渠道下降低运营复杂度和成本，解决企业在渠道间库存共享、可视化和管理成 本问题 产品规划： ✓库存中枢系统："货权-渠道-销售"三级库存模型，⽀持动态库存共享/独占策略，实现全渠道库存可视化，建 ⽴滞销预警机制，推动企业滞销库存占⽐下降，提升库存周转率 ✓智能订单履约：归集全渠道订单，策略驱动全渠道订单寻源与仓⽹协同，搭建仓⽹协同系统，整合6类仓储 节点实现跨仓调拨效率提升，优化履约效率与库存周转率 ✓全渠道营销引擎：实现全渠道营销，通过场景化规则引擎，实现线上线下⼀体化的营销策略，挖掘分析⽤⼾ 数据，增强渠道营销能⼒，持续运营策略的调优，提升⽤⼾粘性

在蓝牙设备广泛应用的当下，传输距离不足成为诸多场景下的制约因素。我们的蓝牙模块开发方案直击这一痛点，致力于突破传统蓝牙产品传输距离短的技术瓶颈。​ 相比市面上常规的蓝牙传输方案，本方案实现了传输距离的显著提升。无论是在开阔空间还是复杂建筑环境中，其信号覆盖范围都远超同类产品，且具备出色的穿墙性能，能在多障碍物环境下保持稳定传输，有效避免因距离导致的信号中断、数据丢失等问题。​ 方案核心采用 nordic52832 芯片，该芯片凭借卓越的射频性能，为远距离传输奠定了坚实基础，同时兼具低功耗优势，在保障长距离传输的前提下，大幅降低设备能耗，延长续航时间。基于 nordic52832 芯片开发的蓝牙模块，可广泛应用于智能家居设备远程控制、工业无线监控、智能穿戴设备数据传输等领域，以稳定且远距离的传输能力。

一、目的 对医疗机构病历的书写、管理、保存等环节进行系统性监控和评估，以确保病历信息的​​真实性、准确性、完整性、及时性​​和​​规范性​​。其核心目标包括： ​​保障医疗安全​​：通过规范病历记录，减少误诊、漏诊和医疗纠纷，维护患者权益。 ​​提升医疗质量​​：病历是医疗活动的核心记录，其质量直接反映诊疗水平和医院管理水平。 ​​法律与合规要求​​：病历是医疗纠纷处理的关键证据，需符合《病历书写基本规范》等法规要求。 二、核心质控要素 ​​时限性​​ 病历需在规定时间内完成，如​​首次病程记录8小时内完成​​、​​术后记录24小时内完成​​，危重病情需实时记录。 ​​完整性​​ 涵盖患者基本信息、病史、诊断、治疗、检查结果等全流程数据，避免遗漏关键信息（如手术记录、知情同意书）。 ​​准确性​​ 诊断依据需充分，治疗方案需科学，避免主观描述或逻辑矛盾（如病程记录需反映病情变化及诊疗调整）。 ​​规范性​​ 使用标准医学术语，字迹清晰可辨，禁止涂改或代签名，电子病历需符合格式要求。 三、质控流程与分级管理 ​​三级质控体系​​ ​​一级质控（科室自查）​​：科室质控小组定期抽查运行病历

⽴项背景： ✓ 降低各应⽤、项⽬对接的⼯作量以及复杂度，提升项⽬实施效率 ✓ 降低客⼾IT成本，降低软件企业⼈员冗余 ✓ 快速拓展渠道，增强渠道热点周期内的竞争⼒ 产品规划： ✓ 降低各应⽤、项⽬对接的⼯作量以及复杂度，提升项⽬实施效率 ✓ 降低客⼾IT成本，降低软件企业⼈员冗余 ✓ 快速拓展渠道，增强渠道热点周期内的竞争⼒ 商业价值：降本增效、打造软件企业护城河/⽣态平台、增加⽣态收⼊

•后端：使用 Flask 框架搭建系统核心后端，借助 Flask - SQLAlchemy 实现与 MySQL 数据库的高效交互，设计并优化数据库表结构，确保数据存储和查询的高效性。采用 Flask - JWT 进行用户身份认证和权限管理，实现不同角色用户的分级权限控制。引入 Redis 缓存技术，对高频访问数据进行缓存，提升系统响应速度。 •前端：采用 HTML/CSS/JavaScript 进行基础页面开发，引入 Vue.js 框架构建单页面应用（SPA），实现预约日历、考勤数据可视化等交互功能。使用 ECharts 图表库进行数据可视化展示，提升用户操作体验。通过 Axios 实现前后端数据的异步通信。 •核心算法：基于 PyTorch 搭建人脸识别算法模型，采用 ArcFace 损失函数提升模型判别力，结合迁移学习技术，在公开人脸数据集上进行预训练，大幅缩短训练周期。利用 MTCNN 进行人脸检测和图像预处理。

【记账助手】纯个人开发的安卓记账APP，年轻化设计。界面简约，去掉冗余功能，首页即记收支，滑动切换、点击按钮等动画流畅，操作简单。图标、标签、背景全年轻设计，无模板。打开就能记，适合学生和上班族理清收支，简单实用。总结：是一个设计简约的记账app，年轻用户的首选记账软件，数据一目了然动画风格在线。（该软件为第一版）

Arduino主控板 如Uno、Nano等，负责逻辑控制及信号输出。 舵机（伺服电机） 常用型号如SG90（180度舵机），用于驱动指针。需至少3个舵机分别控制时、分、秒针。 指针结构 轻质材料（如3D打印件、塑料片）制成的指针，减少舵机负载。 时间模块 高精度RTC（实时时钟）模块如DS3231，确保时间准确，断电仍运行。 电源 需独立电源（如5V/2A适配器），避免Arduino供电不足导致舵机抖动。 工作原理 时间获取 RTC模块持续提供当前时间（时、分、秒），通过I²C接口传输至Arduino。 角度计算 时针：每小时30度 + 每分钟0.5度（例：3:30 → 3×30 + 30×0.5 = 105度）。 分针：每分钟6度（30分 → 180度）。 秒针：每秒6度（15秒 → 90度）。 注：180度舵机需限制角度，避免机械损坏。 舵机控制 Arduino输出PWM信号，控制舵机转动至目标角度，带动指针移动。

1.本游戏面向喜欢快节奏、爽快打击感的玩家，特别是偏好《孤胆枪手》风格的射击游戏爱好者。针对当前市场中存在的“画面与性能难以兼顾”问题，本项目通过技术优化，实现了在生成大量敌人和复杂场景特效的同时，依然保持流畅运行，解决了在中低端设备上也能享受畅快战斗体验的痛点。 2. (1)基于Unity ECS架构构建：采用数据驱动的Entity Component System（ECS）系统，极大提高游戏运行效率，使得同屏上百只怪物的生成与管理流畅稳定。 (2)非光照Shader模拟光效：通过自研无光照Shader模拟复杂光照效果，尤其适用于道具模型，显著降低渲染开销同时保持视觉冲击力。 (3)动态生成怪物基地与波次设计：结合随机生成系统，使每一局游戏都充满不确定性和挑战性，增强了重玩价值。 (4)视觉刺激与高性能兼得：融合VFX粒子效果、屏幕震动、冲击波等表现手法，在保证高帧率的同时，给予玩家强烈的打击与反馈感。 3. 开发平台：Unity 3D 核心架构：Unity DOTS（ECS + Jobs + Burst），支持大规模实体运算与并发处理 AI系统：自主实现并优化轻量行为树框架，支持