[新闻文章]煤矿安全实时监控系统(简单新闻发布系统)_meikuang.zip下载

weixin_39821746 2023-09-19 16:02:32
这个项目是一个基于Java语言开发的Web应用程序,采用SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)或SSH(Spring+SpringMVC+Hibernate)框架进行开发,使用MySQL作为数据存储,JSP作为页面开发。 项目的目标是构建一个高效、可靠、易于维护的Web应用程序。通过使用SSM或SSH框架,可以实现代码的模块化和解耦,提高开发效率和代码质量。MySQL数据库作为数据存储,可以提供稳定的数据存储和快速的数据查询。而JSP作为页面开发技术,可以方便地生成动态的网页内容。 在项目中,Spring框架提供了依赖注入和面向切面编程的功能,可以提高代码的可维护性和可测试性。SpringMVC负责处理请求和响应,可以实现灵活的URL映射和请求处理。MyBatis或Hibernate可以简化数据库操作,提供了方便的ORM(对象关系映射)功能,使得数据的持久化变得简单和高效。 通过以上技术选择和框架搭建,该项目可以实现一个高性能、可扩展性强的Web应用程序。开发人员可以基于框架提供的功能和组件进行快速开发,减少重复代码的编写,提高开发效率。同时,使用MySQL作为数据存储,可以保证数据的安全性和可靠性。而JSP作为页面开发技术,可以生成动态的网页内容,提供良好的用户体验。 总之,这个项目采用Java语言开发,框架使用SSM或SSH,存储使用MySQL,页面使用JSP。通过这些技术和工具的组合,可以实现一个高效、可靠、易于维护的Web应用程序,满足用户的需求,并提供良好的用户体验。 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_38470315/88297920?utm_source=bbsseo
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内容概要:本文介绍了一种基于NCCN(国家综合癌症网络)指南的人工智能工具,用于为乳腺癌患者提供个性化治疗方案。研究提出了两种AI驱动的方法:Agentic-RAG(检索增强生成)和Graph-RAG。Agentic-RAG通过三个步骤选择临床标题、检索匹配的JSON内容并迭代优化推荐,确保治疗建议的准确性。Graph-RAG则将JSON数据转换为文本并通过大型语言模型(LLM)进行总结,再映射成图结构表示关键治疗关系,最终生成推荐。实验结果显示,Agentic-RAG实现了100%的指南依从率,无幻觉或错误治疗;Graph-RAG达到95.8%的依从率,仅有一例错误治疗。两者均提供了详细的治疗建议,并引用了具体的NCCN文档页码。; 适合人群:从事肿瘤学研究和临床工作的医生、研究人员以及对AI在医疗领域应用感兴趣的科技工作者。; 使用场景及目标:①帮助医生快速获取符合NCCN指南的个性化乳腺癌治疗方案;②提高医生对复杂治疗指南的理解和应用效率;③支持临床决策,确保治疗方案的准确性和透明度。; 其他说明:研究强调了Agentic-RAG和Graph-RAG在处理复杂医学指南方面的优势,特别是在提供详细、可追溯的治疗建议方面。未来的工作将扩展测试范围,涵盖更多类型的癌症,并评估系统在实际临床环境中的表现。此外,系统与电子健康记录(EHR)的集成将进一步提升其临床应用价值。

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