速溶茶公司（行业）薪酬管理制度方案-薪酬设计方案资料文集系列.docx下载

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2021-07-22 15:01:46

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（96页PPT）某名企Excel高效办公软件内训课件.pptx

【两阶段鲁棒微网】【不确定性】基于关键场景辨别算法的两阶段鲁棒微网优化调度（Matlab代码实现）

本系统是一款基于 Python + Flask 构建的“基于 CNN 的个人睡眠质量分析与改善建议系统”，融合时间序列建模思想与可视化分析技术，面向个人用户提供睡眠数据智能评估与干预建议服务。系统支持用户上传包含睡眠时长、深睡比例、REM 比例、夜间觉醒次数、平均心率、打鼾程度等指标的 CSV 数据，通过内置的 1D 卷积神经网络（CNN）模型对近阶段睡眠时间序列进行特征提取与模式识别，实现对整体睡眠质量的量化评分（0–100 分），并根据模型输出自动生成分层改善建议；在未加载模型的情况下，系统亦可通过启发式算法进行稳定评估，保证可用性与兼容性。前端采用 Bootstrap 与炫彩渐变风格设计，界面美观、元素丰富，包含主页展示、数据上传、智能分析结果、雷达图可视化、最近七晚数据表格、个性化改善建议、用户资料页与系统介绍页等多个功能模块，支持交互式图表展示与实时反馈，帮助用户直观理解睡眠结构变化趋势。系统还预留模型训练脚本与扩展接口，便于二次开发与算法优化，可进一步接入真实可穿戴设备数据，实现长期趋势跟踪与个性化健康管理。本平台强调数据驱动决策与可解释性输出，既可作为机器学习课程实践项目，也可作为智能健康管理系统的原型方案，兼具教学示范价值与工程扩展潜力。

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