为您提供店滴AI会员管理系统下载，店滴AI是一个基于人脸识别的会员管理系统。可应用于商场客流统计、门店智能管理和店内监控等。是一款基于 yii2 的，并且集成了 AI 技术、智能硬件设备对接技术的软硬件开源框架。它采用 yii2+uniapp+swagger 的开发模式，从接口开发到接口文档都非常快捷方便。同时结合 uniapp 一端开发、多端发布的优势，让一套代码实现 AI 技术对接 app/各种小程序、H5 端的发布。店滴AI

JT∕T 1076-2016 道路运输车辆卫星定位系统 车载视频终端技术要求

停车场管理系统数据库设计 停车场管理系统是一个智能化的信息管理系统，旨在解决当前停车场管理中的问题，如低效率、出错率高、管理成本高等。该系统的设计目标是提高停车场的管理效率，降低成本，提高服务质量。 知识点一：停车场管理系统的需求分析 需求分析是设计数据库的起点，需求分析的成果将直接影响到后续设计的合理性和实用性。通过对停车场管理现状的理解和顾客需求的分析，我们可以确定该系统的详细功能，包括停车场车位划分、管理员划分、车辆进出管理及收费功能、停车场信息查询功能和系统管理功能等。 知识点二：停车场车位划分 停车场车位可以划分为固定车位和暂时车位两种。固定车位是指专用车位，使用者固定，交费采用包月制或包年制。暂时车位是指公用车位，使用者不固定，针对暂时性散客服务，车辆每次出停车场时，依照停车时间和管理规定交纳停车费用。 知识点三：管理员划分 管理员可以划分为超级管理员和普通管理员两种。超级管理员拥有该数据库所有权限，例如可以对系统其他管理员进行设立、固定车位缴费信息修改查询、查询场内车辆数目及构成比例、本月（或当前）收费金额查询等。普通管理员主要负责系统基本信息录入，例如进场暂时车登记、出场收费等。 知识点四：车辆进出管理及收费功能 当某车辆进入停车场时，系统依照车牌号判断与否为固定车位车辆，若是系统记录车辆车牌号码和进入时间，否则查询场内与否尚有暂时车位，如有记录车牌号码和进入时间，若无则回绝进场。车辆离开停车场时，依照车辆车牌号码判断与否为固定车位车辆，如果为固定车位车辆则不收费，只记录车辆离开停车场时间；如果为暂时车位车辆则依照进入时间和离开时间计算出停车费用进行收取。 知识点五：停车场信息查询功能 系统查询功能可以查询暂时车位空闲数目、暂时车位停车状况、固定车位使用状况、固定车位车主信息等各种信息。将自由车位空闲数目或自由车位使用率显示在停车场入口处，可以提示即将进入停车场车主；如果暂时车位已满，更可以给出批示，并回绝暂时车进入本停车场。 知识点六：系统管理功能 系统管理功能可以查看一定期间内总收取费用状况，也可以查看一定期间内详细收费状况，可以查看所有车辆进出停车场记录，也可以查询指定车辆（涉及固定车位车辆与自由车位车辆）所有进出停车场记录，可以设定和修改固定车位和自由车位数目以及停车费用费率，并且可以做系统初始化工作。 知识点七：业务流程分析 业务流程分析是设计数据库的重要步骤。通过对业务流程的分析，我们可以确定系统的功能需求和性能指标，从而设计出一个高效、实用的停车场管理系统。该系统的业务流程主要包括停车解决业务流程和车位管理业务流程两方面。

系统规划与管理师考试的思维导图，方便学习。这是其中“IT服务部署实施”部分，其他在持续整理完善中..

基本的java，类和对象，菜单，内部类，本课程设计完全是自主设计，可供参考

C++课程设计中的宾馆客房管理系统是一个基于C++开发的应用程序，旨在帮助宾馆管理人员更有效地管理客房信息。该系统通常包括以下功能： 客房信息管理：录入、修改和删除客房的基本信息，如房间号、类型（单人间、双人间等）、价格等。 客房状态管理：记录客房的当前状态（空闲、已预订、入住等），以便进行合理的分配和管理。 客户信息管理：录入、修改和删除客户的基本信息，如姓名、身份证号、联系方式等。 预订与入住管理：处理客户的预订请求，安排客房入住，并生成相应的账单。 退房与结算：处理客户的退房请求，计算费用并进行结算。 统计分析：系统能够自动计算各类客房的使用率、收入等统计信息。 数据存储：所有的客房信息、客户信息和交易数据需要持久化存储在文件中，以便于数据的重复使用和查阅。 用户权限管理：不同的用户（如前台服务员、经理）有不同的操作权限，以确保数据的安全性。 界面友好：提供简洁明了的用户界面，使得操作简单直观。

PHP网约车H5打车系统源码 分为乘客端和司机端 基于yii框架开发 数据库修改 common\config/main-local.php 修改为自己的数据库 三端公用一个数据库 后台是/admin admin 123456 测试地址 打车后台demo61.liwei.pw admin 123456 前台demo6.liwei.pw 司机demo62.liwei.pw

mall是一套微服务商城系统，基于SpringCloudVueuni-app实现，包括前台商城系统及后台管理系统。前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务等模块。后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、…【说明】资源来源网络以及部分开源社区、仅供参考与学习、项目不可商用、一切后果由使用者承担、若是侵权请联系删除

LPC1768裸机移植freertos系统，移植LWIP实现tcpip协议栈，网卡芯片使用的是DM9161，可以更换其它网卡芯片，只需修改底层的几个函数即可，使用正常

【急性肾损伤（AKI）】是重症监护病房（ICU）中常见且严重的并发症，影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关，可能导致慢性肾病风险增加，降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制，传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能（AI）和深度学习在AKI中的应用】近年来，AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析，以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据，更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习，可以预测AKI的发展，从而实现早期干预，降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查，主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估，最终选择了30项研究，其中27项涉及AKI预测模型，两项专注于AKI亚表型，一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体，如单一中心和多中心，最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库（MIMIC-III）。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准，部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术，其次是深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型通过分析时间序列数据，如生理参数和实验室结果，提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性，例如，双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线（AUROC）、灵敏度、特异性、正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、准确性和精确率-召回曲线（AUPRC）等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势，提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高，例如，通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素，如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出，旨在同时预测AKI的不同阶段，优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展，它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强，有望改善患者预后，降低医疗成本。