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各种软件开发系统架构图案例介绍第一章【荐】共享平台架构图与详细说明1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计(逻辑指的是业务逻辑)注:逻辑架构图--主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面：1 应用系统建设本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。
整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。
2 应用资源采集整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。
本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。
对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。
对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。
3 数据分析与展现采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。
4 数据的应用最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。
综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。
1.2.【荐】技术架构设计注:技术架构图--主要突出子系统/模块自身使用的技术和模块接口关联方式如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。
下面我们将分别进行说明。
1.3.【荐】系统整体架构设计(也称为系统总体架构)上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：注:系统整体/总体架构图--主要突出从物理硬件（物理层/基础层）、数据库（数据层）、后台底层（支撑层）、业务逻辑（业务层/应用层）、UI描述（展示层）、系统用户分类（用户层），项目实施与运维管理，标准与规范体系和安全保障体系（贯穿各层的保障系统）一般我们只画大虚框内的部分就行了，外面的是说明与其他系统的对接描述，可以省略综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。
医疗行业数字化诊断辅助系统方案第1章项目背景与概述 (3)1.1 医疗行业现状分析 (4)1.2 数字化诊断辅助系统的意义 (4)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章系统需求分析 (5)2.1 功能需求 (5)2.1.1 数据采集与管理 (5)2.1.2 诊断辅助 (5)2.1.3 交互界面 (5)2.2 功能需求 (5)2.2.1 处理速度 (5)2.2.2 数据准确性 (5)2.2.3 系统稳定性 (5)2.2.4 系统可扩展性 (6)2.3 用户需求 (6)2.3.1 医生用户 (6)2.3.2 管理员用户 (6)2.4 法规与标准要求 (6)2.4.1 数据安全 (6)2.4.2 医疗标准 (6)2.4.3 质量管理 (6)第3章系统架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.1.1 基础设施层 (7)3.1.2 数据层 (7)3.1.3 服务层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.1.5 展示层 (7)3.2 系统模块划分 (7)3.2.1 电子病历模块 (7)3.2.2 医学影像处理模块 (7)3.2.3 诊断辅助模块 (7)3.2.4 数据挖掘与分析模块 (8)3.3 技术选型与平台 (8)3.3.1 硬件平台 (8)3.3.2 软件平台 (8)3.3.3 开发语言与工具 (8)3.3.4 数据接口规范 (8)第4章数据采集与预处理 (8)4.1 数据来源与类型 (8)4.2 数据采集方法 (9)第5章数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (10)5.1.1 存储架构 (10)5.1.2 存储设备 (10)5.1.3 数据备份 (10)5.1.4 数据归档 (10)5.2 数据库设计与实现 (10)5.2.1 数据库选型 (10)5.2.2 数据库设计 (10)5.2.3 数据库实现 (10)5.3 数据安全与隐私保护 (10)5.3.1 数据安全 (11)5.3.2 隐私保护 (11)第6章诊断算法与模型 (11)6.1 诊断算法概述 (11)6.1.1 基本概念 (11)6.1.2 发展历程 (11)6.1.3 分类 (11)6.2 特征提取与选择 (11)6.2.1 特征提取 (12)6.2.2 特征选择 (12)6.3 诊断模型构建与优化 (12)6.3.1 诊断模型构建 (12)6.3.2 诊断模型优化 (12)第7章系统功能实现 (12)7.1 患者信息管理 (12)7.1.1 患者信息录入 (12)7.1.2 患者信息查询 (13)7.1.3 患者信息修改与删除 (13)7.1.4 患者隐私保护 (13)7.2 检查预约与调度 (13)7.2.1 检查项目预约 (13)7.2.2 检查项目调度 (13)7.2.3 预约信息推送 (13)7.2.4 预约变更与取消 (13)7.3 诊断结果输出与解释 (13)7.3.1 检查结果录入 (13)7.3.2 检查结果智能分析 (13)7.3.3 诊断结果输出 (13)7.3.4 诊断结果解释 (14)7.4 智能提醒与随访 (14)7.4.1 就诊提醒 (14)7.4.2 用药提醒 (14)7.4.4 随访结果录入与跟踪 (14)第8章系统集成与测试 (14)8.1 系统集成策略 (14)8.1.1 模块化设计 (14)8.1.2 松耦合集成 (14)8.1.3 集成框架设计 (14)8.1.4 系统集成规范 (14)8.2 系统测试方法与流程 (15)8.2.1 测试方法 (15)8.2.2 测试流程 (15)8.3 测试结果与分析 (15)第9章系统部署与运维 (16)9.1 部署策略与设备选型 (16)9.1.1 部署策略 (16)9.1.2 设备选型 (16)9.2 系统运维与管理 (16)9.2.1 运维团队建设 (17)9.2.2 运维管理制度 (17)9.2.3 运维工具 (17)9.3 系统升级与扩展 (17)9.3.1 系统升级策略 (17)9.3.2 系统扩展方案 (17)第10章项目评估与展望 (17)10.1 项目评估指标与方法 (17)10.1.1 实施效果评估 (17)10.1.2 技术功能评估 (18)10.1.3 用户满意度评估 (18)10.1.4 经济效益评估 (18)10.2 项目成效与价值 (18)10.2.1 提高诊断准确率与效率 (18)10.2.2 促进医疗资源优化配置 (18)10.2.3 降低医疗成本 (18)10.2.4 提升患者满意度 (18)10.3 未来发展趋势与展望 (18)10.3.1 人工智能技术的进一步应用 (18)10.3.2 大数据与云计算的融合 (18)10.3.3 跨界合作与创新 (18)10.3.4 面向基层医疗的推广 (19)10.3.5 政策支持与标准化建设 (19)第1章项目背景与概述1.1 医疗行业现状分析社会经济的快速发展，人民生活水平的不断提高，我国医疗行业面临着日益严峻的挑战。
第3期2024年2月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.3February,2024基金项目:山东省文化和旅游研究课题;项目名称:基于地方旅游大数据的智慧旅游辅助决策服务平台设计研究;项目编号:23WL (Y )167㊂作者简介:迟殿委(1982 ),男,副教授,硕士;研究方向:数据分析与数据挖掘,软件工程㊂基于地方旅游大数据的智慧旅游辅助决策服务平台设计迟殿委1,黄茵茵2,徐红梅1,贾泽豪1,刘梦瑶1,王㊀杰1,林常帅1,张㊀彦1,袁㊀奇1(1.烟台理工学院人工智能学院,山东烟台264003;2.烟台东星集团有限公司,山东烟台264006)摘要:地方旅游大数据建设日趋完善和人工智能技术的不断发展为构建地方智慧旅游辅助决策平台提供了必要条件㊂文章提出基于地方旅游大数据的智慧旅游辅助决策服务平台的设计方案㊂一方面,对潜在游客的旅游出行规划提供智能参考,可增强游客的个性化体验㊂另一方面,为景区㊁涉旅企业及旅游管理部门提供辅助决策支持㊂该智慧旅游决策平台的设计方案和技术实现方案可用于指导智慧旅游平台建设,促进地方旅游智能化转型升级,推动地方全域旅游高质量发展㊂关键词:智慧旅游;地方旅游;大数据;辅助决策;人工智能中图分类号:F59;TP311㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀大数据技术作为不断发展的新兴技术[1],广泛应用于人们的生产生活㊂随着云计算㊁大数据和人工智能技术的快速发展和广泛应用,旅游的关联行业也已经积累了海量数据,这为建设基于大数据的智慧旅游辅助决策平台提供了数据条件和技术条件㊂智慧旅游时代更强调旅游的个性化和智能化,需要挖掘数据中的潜在价值,增强用户体验,为涉旅企业和部门提供决策支持,提升旅游服务品质㊂因此,构建符合地方特色的智能旅游决策平台是必要且可行的㊂近年来大数据在智慧旅游方面的应用研究不断增多㊂如梁昌勇等[2]提出通过数据挖掘能够为旅游管理㊁营销和服务提供决策支持㊂文君[3]对32家高端民宿的空间位置数据㊁消费者使用数据㊁评论数据等旅游大数据进行分析挖掘,探究高端民宿消费者的行为特征及规律,为民宿经营者和政府部门提供建设性发展建议㊂颜子涵等[4]设计了基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台,实现了景区景点信息的智能推荐,提升了小镇的潜在吸引力㊂目前,贵阳建设的智慧旅游大数据服务平台㊁山东省旅发委建设的旅游大数据采集平台均对旅游基础数据的采集㊁整合和智能应用起到积极作用㊂目前,我国对大数据和人工智能技术在智慧旅游中的应用研究逐渐增多,但多数都是集中在智能推荐㊁情感分析等某一种技术的应用研究,智慧旅游决策服务平台整体设计与应用的研究较少㊂部分研究虽然提供了智能旅游平台的宏观设计思路,但并未配套详细的设计方案和技术实现方案㊂另外,当前构建地方主题数据仓库㊁针对地方特色的智慧旅游决策平台研究较少㊂因此,本研究将基于地方旅游数据,全面汇聚地方旅游行业的从业者及消费者所产生的数据,形成符合地方旅游特色㊁面向不同应用的旅游主题数据仓库㊂然后,基于数据仓库运用人工智能技术实现情感倾向分析㊁个性化推荐㊁辅助决策规则生成等智能模块,最终形成可复制㊁可实施的地方智慧旅游决策平台设计方案和关键功能的技术实现方案㊂本项目所形成的智慧旅游决策平台的设计方案和技术实现方案可以指导智慧旅游平台建设,促进地方旅游智能化转型升级,推动地方全域旅游高质量发展㊂1㊀平台总体设计㊀㊀基于地方旅游大数据的智慧旅游辅助决策服务平台功能需要考虑满足游客㊁涉旅部门㊁涉旅企业三大核心群体的基本需求,重视地方涉旅部门㊁景区与企业的智能决策辅助及游客的个性化体验,形成一套可复制㊁可实施的智慧旅游决策平台设计方案㊂地方旅游大数据辅助决策系统总体架构设计如图1所示㊂系统总体分为3层:数据采集层㊁数据仓库层和数据应用层㊂1.1㊀数据采集模块㊀㊀对地方与旅游相关的信息化系统中的数据进行统一采集,包括:景区票务系统数据㊁景区和酒店数据㊁互联网游客评论数据等,形成数据信息采集功能模块的详细设计方案和核心采集程序㊂本课题采集地方旅游相关数据,以烟台市为例,数据来源一共有图1㊀平台总体架构3种㊂(1)利用网络爬虫技术从互联网旅游平台爬取了烟台市游旅游酒店基本数据,包括旅游酒店地理位置㊁星级㊁游客满意度㊁类型等㊂(2)从互联网旅游平台采集游客评论数据,包括酒店名称㊁游客评论㊁评价打分等,为游客评论情感分析提供数据支撑㊂(3)从智慧文旅大数据平台获取公开旅游数据,形成一个数据源,描述景区级别和游客流量下降值㊁最大承载量等特征㊂该模块采集的数据主要来源于地方城市的文旅大数据平台㊁互联网旅游平台或App平台,主要包括地方城市景区旅游统计数据㊁互联网平台旅游酒店数据㊁互联网平台游客评论数据㊁游客出行数据等㊂本文以山东省地方城市为例,景区旅游数据可以直接采集自烟台文旅大数据平台,下载格式为CSV 格式,后期需要做数据清洗和特征选取㊂旅游酒店数据和游客评论等数据均采用网络爬虫技术从互联网平台获取,以下是关于数据采集模块的详细设计㊂本文以游客评论和酒店基本数据采集为例,介绍数据采集的设计流程,如图2所示㊂用户评论数据和酒店基本数据㊁游客出行数据等均来自互联网平台,该部分采用爬虫程序来实现㊂本文以旅游酒店用户评论数据采集为例简述设计过程,从携程网采集旅游酒店基本数据和游客评论数据㊂酒店用户评论数据采集的数据格式为:游客评论主键(order_id),用于验证评论的唯一性㊂酒店官网(url)㊁酒店名称(hotel_name)㊁评论日期(post_time)㊁评论者姓名(user_name)㊁酒店评论的评论内容(content)㊁游客评分(user_score),形成的数据可用于图2㊀数据采集流程后面的情感分析训练集的制作㊂首先,选择一个城市,找到该城市对应的携程酒店的初始地址㊂其次,基于地址爬取地方旅游酒店基本信息,包括酒店名称㊁酒店url地址㊁酒店ID等㊂最后,循环遍历酒店ID列表,爬取关于每个酒店的评论信息,并将评论内容保存到文件中㊂1.2㊀数据仓库管理模块㊀㊀基于采集的旅游数据,设计符合地方特色㊁面向不同应用需求的数据模型,形成包含不同主题的数据仓库,实现数据的集中采集㊁存储和处理,为上层的大数据分析和决策模块提供支撑,也可以为地方景区㊁涉旅企业㊁涉旅部门之间信息共享和互联互通提供统一的信息平台㊂本课题基于数据采集提供的3个数据源分别设计了3个主题的数据仓库,即数据集市,分别是地方旅游酒店基本数据主题数据仓库㊁游客评论主题数据仓库㊁景区旅游统计主题数据仓库㊂采集的旅游大数据体量较大,数据清洗和预处理需要的计算资源较大,所以该模块所有数据应考虑方便上传到大数据平台进行存储,并能够高效率进行数据处理,从而形成最后的数据仓库表㊂本文以旅游酒店基本数据和评论数据主题数据仓库表为例,其他主题数据仓库表设计和实现流程基本相同㊂数据仓库表构建流程如图3所示㊂图3㊀数据仓库构建流程首先,基于爬虫爬取的某个地级市的酒店基本信息数据和用户评论数据,采用Hadoop 等大数据平台来存储数据,通过Python 的hdfs 模块实现数据上传㊂其次,运用Spark 等数据分析框架对数据集进行数据清洗,主要针对异常数据和不一致数据㊂再次,为酒店基本信息和评论数据分别设计数据仓库表,本文使用Hive 技术来创建㊂最后,根据要分析和应用的主题设计内部表,这些内部表可以为未来进行数据分析和可视化提供数据来源㊂1.3㊀旅游数据分析和智能决策模块㊀㊀基于地方旅游大数据辅助决策平台的关键是数据应用层面㊂基于数据仓库进行数据挖掘分析,能够提升游客的个性化体验,并为涉旅企业提供辅助决策,也为涉旅政府部门提供直观的数据统计和决策支持㊂该模块具体系统业务功能包括:情感分析模块㊁大数据分析和挖掘辅助决策模块㊂1.3.1㊀情感分析模块设计㊀㊀情感分析技术能够从海量文本中提取用户的主观情感和满意程度,对意见挖掘㊁网络舆情监控等应用提供重要参考[5-6]㊂根据用户互联网平台评论数据形成的数据仓库表,运用深度学习算法进行情感分析,研究更关注用户是否存在负面情感,更好地利用在线评论,研究顾客意见挖掘,为酒店业提供建议㊂由于酒店评论是中文文本较多,中文文本语义灵活性较高,分词难度较大,且存在一词多义的问题,项目中采用了谷歌的BERT 模型与深度神经网络相结合的情感分析模型㊂该模型采用BERT 预训练产生词向量作为模型输入,利用深度神经网络提取情感特征,最后利用自注意力机制来区分句子中情感特征的重要度,从而提高情感分类的准确度㊂1.3.2㊀旅游大数据分析和挖掘模块设计㊀㊀旅游大数据分析和挖掘模块主要包括3部分设计,具体设计如下㊂(1)基于地方旅游景区相关统计数据,依据关联规则挖掘模型生成关联规则,为景区和旅游主管部门提供决策支持㊂(2)专门针对平台积累的旅游酒店基本数据和酒店评论数据,基于Hadoop 大数据平台构建数据仓库,并利用数据仓库进行各种维度的数据统计和数据可视化呈现,为酒店和旅游管理部门提供直观的数据参考㊂(3)基于用户旅游数据和酒店基本数据进行数据挖掘,生成关联规则,为涉旅酒店运营和用户出行提供决策支持㊂该模块主要基于地方旅游数据不同主题的数据仓库,运用数据挖掘或机器学习算法为游客㊁景区或涉旅企业提供辅助决策㊂本文以基于旅游景区统计主题数据仓库为例,介绍辅助决策挖掘模块的详细设计与实现思路,与其他主题数据仓库的挖掘模块思路基本一致㊂基于景区旅游统计主题数据仓库,挖掘景区级别和游客流量下降值㊁最大承载量等特征之间的关联关系,寻找高置信度的决策参考建议㊂主要技术实现流程如图4所示㊂数据来自烟台市智慧文旅大数据平台各景区游客游览信息,时间范围:2018年至今;空间范围:烟台市;更新周期:每年10月;更新方式:库表㊁增量㊂部分经过预处理和特征选择后的表格数据如表1所示㊂表1㊀预处理后的部分景区统计数据max_load uidday_lowers flow_lowers scenes_level 49500104874A 景区1200001001682715A 景区128841100252332305A 景区3706110045123884A 景区59201004618184A 景区400001004830273A 景区1024010049974A 景区60001005010104A 景区30000100511601474A 景区2100010052004A 景区200000100531891634A 景区581831005418184A 景区1016001005537344A 景区图4㊀景区主题数据分析挖掘实现流程首先,本文基于以上数据的连续值的列进行离散化处理,这样的处理可以产生通用性和归纳性较强的规则㊂上面涉及的数据列为:'max_load','uid','day_ lowers','flow_lowers','scenes_level'㊂本文对'max_ load','day_lowers','flow_lowers'3列数据进行离散化,划分为3个标签类别,分别是低㊁中㊁高,对应类别名称为:low㊁mid㊁high㊂然后,对数据清洗后的数据运用关联规则挖掘算法进行属性之间的相关性分析㊂技术框架上采用Weka框架,该框架包含了较多经典的数据挖掘算法,其中包括对数据进行预处理㊁分类㊁回归㊁聚类㊁关联规则以及在新的交互式界面上的可视化㊂基本过程是:将预处理后的游客旅游样本数据保存为arff格式,打开该软件界面加载arff文件并设置基本的算法参数㊂本文基于景区旅游统计数据样本进行数据挖掘的具体应用,从中发现特征之间的关联关系,步骤如下:(1)采集和预处理数据样本㊂首先对采集到的数据样本进行数据清洗,包括去除异常数据和部分特征的离散化处理,最终将样本保存为arff格式㊂(2)加载数据,打开软件并选择arff数据文件,选择感兴趣的属性,未来生成的关联规则中会包含这些属性㊂(3)选择关联规则挖掘算法,本文选择经典的Apriori算法㊂设置最小支持度和置信度,这里设置最小值支持度为0.5,最小置信度为0.9,参数可以在该界面调整㊂(4)生成关联规则㊂根据用户设定的支持度和置信度参数值,产生强关联规则,并将生成的规则按照置信度来排序㊂以下是算法的运行结果:Best rules found:1.max_load=low flow_lowers=low7679==>day _lowers=low7678㊀㊀<conf:(1)>lift:(1.02)lev: (0.01)[131]conv:(66.04)2.max_load=low day_lowers=low7679==>flow _lowers=low7678㊀㊀<conf:(1)>lift:(1.02)lev: (0.01)[118]conv:(59.51)3.day_lowers=low scenes_level=4A5265==> flow_lowers=low5264㊀㊀<conf:(1)>lift:(1.02) lev:(0.01)[80]conv:(40.8)4.day_lowers=low9828==>flow_lowers=low 9824㊀㊀<conf:(1)>lift:(1.02)lev:(0.01)[148] conv:(30.47)5.flow_lowers=low scenes_level=4A5271==> day_lowers=low5264㊀㊀<conf:(1)>lift:(1.02) lev:(0.01)[83]conv:(11.33)6.scenes_level=4A5311==>flow_lowers=low 5271㊀㊀<conf:(0.99)>lift:(1.01)lev:(0)[42] conv:(2.01)从以上结果可以看出:很多可以用于辅助决策的规则,比如最大承载量较低且流量下降幅度较低的有很大的可能每日下降幅度程度低㊂再比如4A级景区有99%的概率流量下降程度低㊂流量下降程度低并且景区级别是4A级,则肯定每日下降量较低㊂最大承载量低的每日流量下降幅度低等㊂2 结语㊀㊀本文在各地旅游大数据日臻完善和智慧旅游时代背景下,通过研究设计基于地方旅游数据仓库的智慧旅游辅助决策平台,最终形成可指导开发的可实施的平台设计方案和实现思路㊂整体平台依据大数据分析的流程分为3个层次,分别是数据采集层㊁数据仓库层和智能决策层,并针对每层结构给出详细的设计流程和关键模块的实现思路㊂形成的设计方案可以为地方构建旅游决策平台提供思路和技术参考,有利于整合地方景区㊁酒店㊁游客等多维度旅游数据,并与人工智能技术相结合进行个性化推荐及决策建议推送,为游客出行和地方涉旅部门和企业提供决策支持㊂参考文献[1]肖远平,龚翔. 互联网+ 视域下贵州旅游产业智慧化发展研究[J].贵州社会科学,2016(5): 127-132.[2]梁昌勇,马银超,路彩红.大数据挖掘:智慧旅游的核心[J].开发研究,2015(5):134-139.[3]文君.基于大数据分析的高端民宿消费行为研究[D].郑州:郑州大学,2021.[4]颜子涵,禹振,曹盼,等.基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台的设计与实现[J].电脑知识与技术(学术版),2022(24):20-22.[5]何炎祥,孙松涛,牛菲菲,等.用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型[J].计算机学报,2017(4):773-790.[6]姜杰.社交媒体文本情感分析[D].南京:南京理工大学,2017.(编辑㊀王雪芬)Design of intelligent tourism auxiliary decision-making service platformbased on local tourism big dataChi Dianwei1Huang Yinyin2Xu Hongmei1Jia Zehao1Liu Mengyao1Wang Jie1Lin Changshuai1Zhang Yan1Yuan Qi11.Artificial Intelligence Academy Yantai Institute of Technology Yantai264003 China2.Yantai Dongxing Group Co. Ltd. Yantai264006 ChinaAbstract The increasingly perfect construction of local tourism big data and the continuous development of artificial intelligence technology provide the necessary conditions for the construction of local intelligent tourism assisted decision-making platform.This paper proposes a design scheme for the intelligent tourism assisted decision-making service platform based on local tourism big data.On the one hand it provides intelligent reference for potential tourists travel planning which can enhance tourists personalized experience.On the other hand it provides auxiliary decision support for scenic spots travel-related enterprises and tourism management departments.The design scheme and technical realization scheme of the intelligent tourism decision-making platform formed by this project can be used to guide the construction of intelligent tourism platform promote the intelligent transformation and upgrading of local tourism and promote the high-quality development of local regional tourism.Key words smart tourism local tourism big data assisted decision making artificial intelligence。
人工智能医疗辅助系统操作手册第一章：概述 (3)1.1 产品简介 (4)1.2 功能特点 (4)1.2.1 智能诊断 (4)1.2.2 智能治疗建议 (4)1.2.3 智能患者管理 (4)1.2.4 数据分析 (4)1.2.5 个性化推荐 (4)1.2.6 信息安全 (4)1.3 适用范围 (4)1.3.1 医院及诊所 (4)1.3.2 社区卫生服务中心 (4)1.3.3 医疗保险机构 (5)1.3.4 医疗科研机构 (5)第二章：系统安装与配置 (5)2.1 系统要求 (5)2.2 安装步骤 (5)2.3 配置指南 (5)第三章：用户注册与登录 (6)3.1 用户注册 (6)3.1.1 注册流程 (6)3.1.2 邮箱激活 (7)3.2 用户登录 (7)3.2.1 登录流程 (7)3.2.2 忘记密码 (7)3.3 用户信息管理 (7)3.3.1 用户信息查看与修改 (7)3.3.2 密码修改 (8)3.3.3 安全性建议 (8)第四章：数据导入与导出 (8)4.1 数据导入 (8)4.1.1 数据导入概述 (8)4.1.2 数据导入步骤 (8)4.1.3 注意事项 (8)4.2 数据导出 (8)4.2.1 数据导出概述 (8)4.2.2 数据导出步骤 (9)4.2.3 注意事项 (9)4.3 数据管理 (9)4.3.1 数据管理概述 (9)4.3.2 数据维护 (9)4.3.3 数据查询 (9)4.3.4 数据安全 (9)第五章：医疗辅助功能 (9)5.1 疾病诊断 (10)5.1.1 诊断流程概述 (10)5.1.2 诊断准确性 (10)5.1.3 诊断建议的运用 (10)5.2 药物推荐 (10)5.2.1 推荐原则 (10)5.2.2 推荐流程 (10)5.2.3 药物调整 (11)5.3 治疗方案建议 (11)5.3.1 治疗方案制定原则 (11)5.3.2 治疗方案建议内容 (11)5.3.3 治疗方案实施与调整 (11)第六章：智能问诊与咨询 (11)6.1 问诊流程 (11)6.1.1 用户注册与登录 (11)6.1.2 选择问诊科室 (11)6.1.3 填写问诊问卷 (12)6.1.4 提交问卷并等待回复 (12)6.1.5 查看诊断结果和建议 (12)6.2 常见问题解答 (12)6.2.1 问卷填写注意事项 (12)6.2.2 问诊结果仅供参考 (12)6.2.3 保护个人隐私 (12)6.2.4 问诊时效性 (12)6.3 在线咨询 (12)6.3.1 咨询方式 (12)6.3.2 咨询时间 (12)6.3.3 咨询费用 (12)6.3.4 咨询注意事项 (12)第七章：医疗知识库管理 (13)7.1 知识库构建 (13)7.1.1 知识库概述 (13)7.1.2 知识库构建流程 (13)7.2 知识库更新 (13)7.2.1 更新策略 (13)7.2.2 更新流程 (13)7.3 知识库应用 (14)7.3.1 知识检索 (14)7.3.2 决策支持 (14)7.3.3 智能问答 (14)7.3.4 教育培训 (14)第八章：系统监控与维护 (14)8.1 系统状态监控 (14)8.1.1 监控内容 (14)8.1.2 监控方式 (15)8.1.3 监控频率 (15)8.2 故障排查与处理 (15)8.2.1 故障分类 (15)8.2.2 故障排查流程 (15)8.2.3 故障处理原则 (15)8.3 系统升级与维护 (16)8.3.1 系统升级 (16)8.3.2 系统维护 (16)8.3.3 维护策略 (16)第九章：权限管理与安全 (16)9.1 用户权限设置 (16)9.1.1 权限等级划分 (16)9.1.2 权限设置原则 (16)9.1.3 权限设置操作 (16)9.2 数据安全防护 (16)9.2.1 数据加密 (17)9.2.2 数据备份 (17)9.2.3 访问控制 (17)9.2.4 数据恢复 (17)9.3 安全审计 (17)9.3.1 审计内容 (17)9.3.2 审计流程 (17)9.3.3 审计策略 (17)第十章：售后服务与支持 (17)10.1 客户服务 (18)10.1.1 服务宗旨 (18)10.1.2 服务内容 (18)10.1.3 服务流程 (18)10.2 技术支持 (18)10.2.1 技术支持范围 (18)10.2.2 技术支持方式 (18)10.3 培训与资料 (18)10.3.1 培训内容 (18)10.3.2 培训形式 (19)10.3.3 资料提供 (19)第一章：概述1.1 产品简介人工智能医疗辅助系统是一款集成了先进的人工智能技术，旨在为医疗机构提供高效、精准的医疗辅助服务的软件系统。
LTE学习之路（9）——3GPPTS协议系列总结规范编号规范名称内容更新时间射频系列规范TS 36.101UE⽆线发送和接收描述FDD和TDD E-UTRA UE的最⼩射频（RF）特性08-Oct-2010TS BS⽆线发送与接收描述E-UTRA BS在成对频谱和⾮成对频谱的最⼩RF特性30-Sep-2010TS FDD直放站⽆线发送与接收描述FDD直放站的射频要求和基本测试条件30-Sep-2010TS BS与直放站的电磁兼容包含对E-UTRA基站、直放站和补充设备的电磁兼容（EMC）评估01-Oct-2010TS移动终端和辅助设备的电磁兼容的要求建⽴了对于E-UTRA终端和附属设备的主要EMC要求，保证不对其他设备产⽣电磁⼲扰，并保证⾃⾝对电磁⼲扰有⼀定的免疫性。
定义了EMC测试⽅法、频率范围、最⼩性能要求等01-Oct-2010TS⽀持⽆线资源管理的要求描述⽀持FDD和TDD E-UTRA的⽆线资源管理需求，包括对E-UTRAN和UE测量的要求，以及针对延迟和反馈特性的点对点动态性和互动的要求08-Oct-2010TS BS⼀致性测试描述对FDD/TDD E-UTRA 基站的射频测试⽅法和⼀致性要求30-Sep-2010TS FDD直放站⼀致性测试描述了FDD直放站的⼀致性规范，基于36.106中定义的核⼼要求和基本⽅法，对详细的测试⽅法、过程、环境和⼀致性要求等进⾏详细说明01-Oct-2010TS⽀持辅助全球导航卫星系统(A-GNSS)的要求描述了基于UE和UE辅助FDD或TDD的辅助全球导航卫星系统终端的最低性能21-Jun-2010TS UE⽀持零散频段的要求定义了终端⽀持与版本⽆关频段时所要满⾜的要求。
04-Oct-2010物理层系列规范TS LTE物理层——总体描述物理层综述协议，主要包括物理层在协议结构中的位置和功能，包括物理层4个规范36.211、36.212、36.213、36.214的主要内容和相互关系等30-Mar-2010TS物理信道和调制主要描述物理层信道和调制⽅法。
旋转备用，特指运行正常的发电机维持额定转速，随时可以并网，或已并网但仅带一部分负荷，随时可以加出力至额定容量的发电机组。
在系统当前的负荷需求下机组同步运行时的有效生产能力的总和。
确定旋转备用的合理分配主要是根据两点:准确可靠的需求预测和经济形势。
通常旋转备用是以各时段内最大需求的百分比形式给出的。
内容预览一. 电力市场辅助服务的定义和分类（一）. 辅助服务的定义辅助服务是那些支撑电能从电源向负荷输送，并维持电力系统可靠运行所必需的服务。
在历史上，控制区一直在向电能的买卖实体提供许多对买卖电能来说是辅助性的、但又是必需的服务，如实时负荷跟踪、后备服务、无功供应、输电损耗补偿等等，这些服务一般都捆绑在控制区的计划和安排中。
当买卖实体脱离控制区而成为更广范围的电力市场中输电系统的客户时，买卖实体除主要买卖电能外，还必须对这些原先捆绑在电能中的、对电能输送所必需的辅助服务单独作出安排。
北美电力系统可靠性协会（NERC）将广义上的这些服务称为互联运行服务，因为这些服务使控制区和买卖实体能在互联电力系统中可靠运行。
而美国能源管制委员会（FERC）则将互联运行服务中直接影响电能从卖方向买方输送的服务称为辅助服务。
表12-1-1将互联运行服务和辅助服务进行了对照。
表12-1-1 辅助服务和互联运行服务的对照由于各国、各电力系统对辅助服务范围的划定不尽相同，为便于讨论，本书所涉及的辅助服务的范围是广义的，既NERC定义的互联运行服务；本书论述的重点，是与自动发电控制（AGC）直接相关的辅助服务——调节服务和负荷跟踪服务。
（二）. 各个辅助服务的定义1. 调节服务：提供足够的发电能力，在AGC控制下，连续地使发电出力与分钟级的负荷变化相平衡，以符合控制性能标准。
2. 负荷跟踪服务：提供发电和交换能力，以满足调节服务未能覆盖的较长周期的负荷变化。
3. 电能不平衡服务：电能不平衡是指在一定的时间周期内，在控制区内的电能发送点（POD）或接受点（POR）上的电能计划与实际电量之间的偏差。
存档日期：存档编号：JIANGSU NORMAL UNIVERSITY本科毕业设计UNDERGRADUATE DESIGN论文（设计）题目：基于微信的辅助教学系统的设计与实现姓名：孙* 学院：智慧教育学院专业：计算机科学与技术（物联网技术）年级、学号：2012级122*******指导教师：李小斌江苏师范大学教务处印制江苏师范大学计算机学院学士学位毕业设计报告原创性声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计报告基于微信的辅助教学系统的设计与实现是本人在导师指导下，在江苏师范大学计算机学院学习期间，进行毕业设计时取得的成果。
本人知道，除文中已经标明引用的内容外，本毕业设计报告不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人或集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
本人签名年月日基于微信的辅助教学系统的设计与实现设计版权使用授权书本设计“基于微信的辅助教学系统的设计与实现”是本人在校期间所完成学业的组成部分，是在江苏师范大学教师的指导下完成的，因此，本人特授权江苏师范大学可将本毕业论文的全部或部分内容编入有关书籍、数据库保存，可采用复制、印刷、网页制作等方式将论文文本和经过编辑、批注等处理的论文文本提供给读者查阅、参考，可向有关学术部门和国家有关部门或机构呈送复印件和电子文档。
本毕业论文无论做何种处理，必须尊重本人的著作权，署明本人姓名。
作者签名：指导教师签名：年月日年月日基于微信的辅助教学系统的设计与实现摘要辅助教学系统与教师、学生教学和学习息息相关，一个实用的辅助教学系统可以为教师的教学以及学生的学习提供很多便捷和帮助。
微信是现今流行的一种社交软件，具有很大的即时交互性。
微信公众号提供了高效的关键词系统，为交互性提供了保障，本设计主要依托微信公众账号的关键词系统，实现课堂的即时交互与辅助教学。
本设计注重于，解决课堂上交互的即时处理，避免使用网页等非实时载体。
医疗行业：智慧医疗诊断辅助系统开发方案第一章：项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (2)第二章：智慧医疗诊断辅助系统需求分析 (3)2.1 用户需求分析 (3)2.1.1 医生需求 (3)2.1.2 患者需求 (3)2.2 功能需求分析 (3)2.2.1 数据采集与整合 (3)2.2.2 诊断辅助功能 (4)2.2.3 人工智能技术 (4)2.3 技术需求分析 (4)2.3.1 系统架构 (4)2.3.2 数据安全与隐私保护 (4)2.3.3 系统兼容性与可扩展性 (4)第三章：系统架构设计 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.2 系统模块划分 (5)3.3 系统关键技术 (6)第四章：数据采集与处理 (6)4.1 数据来源 (6)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储与管理 (7)第五章：智能诊断算法研究 (7)5.1 诊断算法选择 (7)5.2 算法优化策略 (8)5.3 算法评估与验证 (8)第六章：用户界面设计 (8)6.1 界面设计原则 (8)6.2 界面布局设计 (9)6.3 交互设计 (9)第七章：系统开发与实现 (10)7.1 开发环境与工具 (10)7.2 开发流程与方法 (10)7.3 系统测试与部署 (11)第八章：系统安全与隐私保护 (11)8.1 安全机制设计 (11)8.2 数据加密与保护 (12)8.3 法律法规与伦理规范 (12)第九章：项目实施与推广 (13)9.1 项目实施计划 (13)9.2 项目推广策略 (13)9.3 项目评估与反馈 (13)第十章：未来展望与改进方向 (14)10.1 技术发展趋势 (14)10.2 项目成果与应用 (14)10.3 项目不足与改进方向 (15)第一章：项目概述1.1 项目背景科技的发展，大数据、云计算、人工智能等技术在医疗领域的应用日益广泛，智慧医疗成为推动我国医疗健康事业发展的重要方向。
