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Python语言下使用爬虫工具从求医问药网爬取、解析相应的数据内容，经处理融合后生成结构化数据文件。 以此文件可构建起以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。 医药领域知识图谱，主要包含实体约4.4万个，其中包括Check，诊断检查项目，3353；Department，医疗科目，54；Disease，疾病，8807；Drug，药品，3828；Food，食物， 4870；Producer，在售药品，17201；Symptom，疾病症状，5,998。 关系总计约30万条，主要包括属于、疾病常用药品、疾病宜吃食物、药品在售药品、疾病所需检查、疾病忌吃食物、疾病推荐药品、疾病推荐食谱、疾病症状、疾病并发疾病等。 属性包含疾病名称、 疾病简介、疾病病因、预防措施、治疗周期、治疗方式、治愈概率、疾病易感人群等

哲云RFID医疗废物管理系统由医疗废物电子联单系统、收运车辆RFID管理系统、收运车辆RFID电子关锁系统、GPS收运车辆路线实时追踪系统、RFID医疗废物焚烧核对系统、数据应用平台组成。哲云RFID医疗废物管理系统，可监测整个医疗废物处理的流程，对异常的医疗废物进行快速追踪，实现了对医疗废物的动态实时管理。

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介绍 ​ 通过该系统，养老机构可将各职能部门、服务单元以及外部市场连成一个有机整体，进行快速、高效的信息收集和业务处理；辅助医疗、康复、护理、供给、消耗、咨询、办公、劳资及财务等多项管理功能，整合内外部环境多方面的信息，为养老机构的管理和服务提供适时、准确、可靠的决策依据，提高经营管理效能，增强养老机构的核心竞争力。 ​ 建立一个计费收费管理、接待咨询管理、老人档案、人事管理、仓库管理、统计分析全面集成、资源共享的信息化管理系统，全面提高经营管理水平。 　　规范收费管理，实现精准、迅捷的电脑自动化计费、结账，提高收费工作效率，提升财务管理质量。 加强老人档案资料和服务项目的管理，提供多角度的在住老人情况分析功能，辅助管理层，随时全方位掌握老人信息，提升服务质量。 　　提高仓库物品周转效率，规范仓库管理运作，降低库存和运营成本。 　　通过系统的实时的数据统计分析，给管理人员提供全面、准确的、科学的决策依据。 适用范围 　　适用于养老院、老年福利院、老年公寓、敬老院、老年康复中心、大型养老社区等养老机构。　　 系统特点 　　 操作简单，界面友好：满足客户已有的操作习惯；

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现有csv格式的数据集，它的属性：date_time id shop_name title sku_name price sold discount brand parameter 分别对应： date_time：月份(例如:2020年11月） id：商品id shop_ name：店铺名称 title：商品标题 sku_name：sku标题 price：商商品单价(定价、原价） sold：商品销量 discount：商品折扣(空值表示未享受折扣） brand：商品品牌 paraneter商品考数(包含生产个业和商品品牌等信息） 1.对店铺进行分析,一共包含多少家店铺,各店铺的销售额占比如何?给出销售额占比最高的店铺,并分析该店铺的销售情况。 2.对所有药品进行分析,一共包含多少个药品,各药品的销售额占比如何?给出销售额占比最高的10个药品,并绘制这10个药品每月销售额曲线图。 3.对所有药品品牌进行分析,一共包含多少个品牌,各品牌的销售额占比如何?给出销售额占比最高的10个品牌,并分析这10个品牌销售较好的原因?

如今，心血管类疾病已经成为威胁人类身体健康的重要疾病之一，而清晰有效的心电图为诊断这类疾病提供了依据，心电采集电路是心电采集仪的关键部分，心电信号属于微弱信号，其频率范围在0.03~100 Hz之间，幅度在0~5 mV之间，同时心电信号还掺杂有大量的干扰信号，因此，设计良好的滤波电路和选择合适的控制器是得到有效心电信号的关键。基于此，本文设计了以STM32为控制核心，AD620和OP07为模拟前端的心电采集仪，本设计简单实用，噪声干扰得到了有效抑制。 　　1 总体设计方案 　　心电采集包括模拟采集和数字处理两部分，本设计通过AgCl电极和三导联线心电采集线采集人体心电信号，通过前置放大电路

基于深度学习的医疗图像分割综述 深度学习技术的崛起为医疗图像处理带来了革命性的变革，尤其是在图像分割领域。本次综述将对基于深度学习的医疗图像分割技术进行详细的介绍和分析。 医疗图像分割的应用 医疗图像分割技术可以帮助医生更准确地诊断病情，进行更精确的手术导航，以及开展其他重要的医学应用。医疗图像分割的应用包括： 1. 医学影像诊断：在医学影像诊断中，图像分割技术可以帮助医生将图像中的病变区域与正常组织区分开来，从而提高诊断的准确性。例如，CT扫描中的肿瘤分割，X光中的肺炎分割等。 2. 手术导航：在手术导航中，医生可以使用图像分割技术来创建3D模型，以便在手术过程中更好地理解患者内部的结构。这可以帮助医生更精确地定位病变区域，并提高手术效率。 3. 病理分析：在病理分析中，图像分割技术可以帮助医生将组织样本分成不同的区域，以便更好地理解疾病的发展过程和治疗效果。 深度学习模型概述 深度学习模型是基于深度学习的医疗图像分割技术的核心。常见的深度学习模型包括： 1. U-Net：U-Net是最常用的医疗图像分割模型之一。它是一个全卷积网络（FCN）的变种，具有一个收缩路径（编码器）和一个扩展路径（解码器），形状像字母“U”。U-Net能够捕获图像的上下文信息和位置信息，具有良好的空间一致性。 2. ResNet：ResNet是一种残差网络，通过引入残差块来帮助模型更好地学习和表示图像特征。ResNet的引入提高了模型的表达能力和泛化性能，使得模型能够更好地处理复杂的医疗图像数据。 3. EfficientNet：EfficientNet是一种新型的神经网络架构，旨在平衡模型的大小、性能和精度。它通过改变网络结构，使用更少的计算资源来达到更好的性能。在医疗图像分割中，EfficientNet具有广泛的应用前景。 4. Transformer：Transformer模型在自然语言处理领域取得了巨大成功。由于其具有全局信息交互的能力，Transformer也被引入到图像分割任务中。例如，ViT（Vision Transformer）就被应用于医疗图像分割任务中，取得了较好的效果。 训练和优化方法 训练和优化方法是基于深度学习的医疗图像分割技术的重要组成部分。常见的训练和优化方法包括： 1. 数据增强：由于医疗图像数据集通常较小，为了提高模型的泛化性能，通常会使用数据增强技术来扩充数据集。这包括旋转、缩放、裁剪、翻转等操作。 2. 损失函数：在训练过程中，损失函数被用来衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距。常用的损失函数包括交叉熵损失、Dice损失、IoU损失等。 3. 优化算法：常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等。这些算法可以帮助我们调整模型的参数，以最小化损失函数。 挑战和展望 基于深度学习的医疗图像分割技术仍然面临着许多挑战和挑战。例如，医疗图像数据集的获取和标注、模型的泛化性能、计算资源的限制等。然而，基于深度学习的医疗图像分割技术也展望了广泛的应用前景，例如医学影像诊断、手术导航、病理分析等。