4套java开发的智慧系统源码 智慧校园系统源码 智慧工地系统源码 智慧城管系统源码3D 智能导诊系统源码Java智慧校园系统源码 智慧学校源码 微信小程序+电子班牌智慧校园系统简介：智慧校园的建设逐渐被师生、家长认可接受，智慧校园通过对在校师生、教务等所有人员的信息以及各种信息搜集与储存，进行数据优化与管理，为师生们提供更加智能化的校园服务。未来智慧校园将不再是一个陌生词，而会真正地应用在更多的校园管理中，让我们的校园生活变得更加美好。系统源码技术说明：后端：Java   框架：springboot  +前端页面：vue  小程序+小程序原生开发+电子班牌：Java Android移动家长端应用：通知管理、图片管理、班级考勤、综合素质评价、视频管理、请假管理、成绩管理、个人信息、进离校管理、教师通讯录、家长留言、课堂点名、家长会签到、活动报名、放学管理、学生评价。移动教师端应用：设备管理、通知管理、图片管理、班级考勤、综合素质评价、视频管理、请假管理、成绩管理、个人信息、进离校管理、家长通讯录、教师通讯录、教师课表、AI智能分析、课堂点名、课堂授课、家长会签到、活动报名、积分商城、倒计时、班级德育、体温检测、放学管理、学生评价。Java智慧工地源码 智慧工地监管平台源码 SaaS模式PC端+手机端+平板端智慧工地系统简介：智慧工地是指利用移动互联、物联网、智能算法、地理信息系统、大数据挖掘分析等信息技术，提高项目现场的“人•机•料•法•环•安”等施工要素信息化管理水平，实现工程施工可视化智能管理，并逐步实现绿色生态建造。系统源码技术说明：微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql，支持多端展示（PC端、手机端、平板端）;数字孪生可视化大屏，一张图掌握项目整体情况;使用轻量化模型，部署三维可视化管理，与一线生产过程相融合，集成数据后台，统一前端入口，呈现多方项目信息;用户PC端、移动端数据同步，依托组件化开发平台。;依托数据交互子平台，形成用户多系统间数据融合；依托智慧工地平台，满足省、市级住建数据监管要求；利用5G及智能终端算法，实现IOT设备数据抓取与处理。Java智慧城管系统源码 城管智慧执法系统源码 数字城管APP系统源码 城市管理综合执法监督系统源码智慧城管系统简介：智慧城管系统是一个基于现代信息技术手段的综合管理平台，旨在通过强化信息获取自动化、监督管理精细化、业务职能协同化、服务手段多样化、辅助决策智能化以及执法手段人性化，实现城市管理要素、管理过程和管理决策的全方位智慧化。具体来说，智慧城管系统充分利用物联网、云计算、信息融合、网络通讯、数据分析与挖掘等技术，对城市管理进行全方位覆盖。它通过建立城市综合管理平台，将城市的信息和管理资源有机结合起来，实现城管执法、市容环卫、市政设施、园林绿化等业务的数字化和网络化。该系统不仅提高了城市管理的科学化水平，还促进了市容环境和城市形象的改善。城管综合执法监督系统是一个综合性的管理平台，旨在提高城市管理的效率和质量，确保执法活动的公开、公正和透明。该系统通过整合各种资源和信息，实现对城管执法活动的全面监督和管理。系统源码技术说明：微服务+开发语言： java+开发工具：idea、VSCode+前端框架：vue+element+后端框架：springboot+数 据 库：mysql5.7+移 动 端：uniapp功能模块本系统共分为七个模块：首页、执法办案、视频智能分析、统计分析、执法队伍、基础支撑、系统管理；首页模块下包含：待办事项、常用功能、通知公告、简易案件、普通案件、案由库、法律法规、文书模板；执法办案模块下包含：我的待办、线索管理、管理事件、简易案件、普通案件、重大案件会办、车辆违停管理、当事人管理；视频智能分析模块下包含：市容违规、监控配置；统计分析模块下包含：线索案件统计、事案件分析、上报数据分析、事案件区域统计、AI 视频识别分析、考勤统计；执法队伍模块下包含：执法调度、考勤管理、机构管理、人员管理；基础支撑模块下包含：文书管理、法律法规、案由库、通知公告；系统管理模块下包含：执法设置、菜单管理、字典管理、参数管理、日志管理、角色管理；java智慧导诊系统源码 互联网智能3D导诊系统源码 智慧医院导诊系统源码 智慧导诊系统简介：智慧导诊解决患者盲目就诊问题，减轻分诊工作压力。降低患者挂错号比例，优化患者就诊流程，有效提高线上线下医疗机构接诊效率。患者可通过人体画像选择症状部位，了解对应病症信息和推荐就医科室。系统源码技术说明：技术架构：springboot+redis+mybatis plus+mysql+RocketMQ＋开发语言：java＋开发工具：IDEA＋前端框架：Uniapp＋后端框架：springboot＋数 据 库：mysql＋移 动 端：微信小程序、H5应用场景：1.智慧医院：帮助患者判断应挂号科室，降低科室间转诊率：帮助医院导诊工作人员接待挂号相关问题，对接医院挂号系统，完成导诊后可直接挂号2.互联网医院：帮助患者判断应挂号科室，降低科室间转诊率，标准科室对照，精准分配在线问诊科室3.医疗健康平台：为平台赋能，向患者提供标准科室就诊建议，标准科室对照，精准分配在线问诊科室

java/C#语言开发的医疗信息系统11套源码java医院云HI系统简介：SaaS模式Java版云HIS系统，融合B/S版电子病历系统，支持电子病历四级，云HIS系统是一款满足基层医院各类业务需要的健康云产品。该产品能帮助基层医院完成日常各类业务，提供病患预约挂号支持、病患问诊、电子病历、开药发药、会员管理、统计查询、医生工作站和护士工作站等一系列常规功能，还能与公卫、PACS等各类外部系统融合，实现多层机构之间的融合管理。医院云HIS源码技术细节： 前端：Angular+Nginx+后台：Java+Spring，SpringBoot，SpringMVC，SpringSecurity，MyBatisPlus，等+数据库：MySQL + MyCat+缓存：Redis+J2Cache+ 消息队列：RabbitMQ+ 任务调度中心：XxlJob+ 接口技术：RESTful API + WebSocket + WebService+ 报表组件：itext + POI + ureport2+数据库监控组件：Canal C#云LIS 区域云LIS系统简介云LIS是为区域医疗提供临床实验室信息服务的计算机应用程序，可协助区域内所有临床实验室相互协调并完成日常检验工作，对区域内的检验数据进行集中管理和共享，通过对质量控制的管理，最终实现区域内检验结果互认。其目标是以医疗服务机构为主体，以医疗资源和检验信息共享为目标，集成共性技术及医疗服务关键技术，建立区域协同检验，最大化利用有限的医疗卫生资源。云LIS源码技术说明：技术架构：ASP.NET CORE 3.1 MVC + SQLserver + Redis等+开发语言：C# 6.0、JavaScript+前端框架：JQuery、EasyUI、Bootstrap+后端+MVCC语言带三维重建和还原的PACS医学影像系统简介医院医学影像PACS系统源码，集成三维影像后处理功能，包括三维多平面重建、三维容积重建、三维表面重建、三维虚拟内窥镜、最大/小密度投影、心脏动脉钙化分析等功能。PACS系统可实现检查预约、病人信息登记、计算机阅片、电子报告书写、胶片打印、数据备份等一系列满足影像科室日常工作的功能。PACS系统特点：开放式体系结构，符合DICOM3.0标准，提供HL7标准接口，可实现与提供相应标准接口的HIS系统以及其他医学信息系统间的数据通信。不同图像信息的处理。多种临床工具包，可对图像进行多种增强处理、测量、标注，充分发挥电子胶片的特点。支持WORKLIST功能，自动化工作流程。有效解决大容量图像存储问题，支持多种存储方式和多种备份方式。报告单有多种模式及自定义样式。集成三维影像后处理功能。java３D智能导诊系统简介：智慧导诊解决患者盲目就诊问题，减轻分诊工作压力。降低患者挂错号比例，优化患者就诊流程，有效提高线上线下医疗机构接诊效率。患者可通过人体画像选择症状部位，了解对应病症信息和推荐就医科室。系统源码技术说明：技术架构：springboot+redis+mybatis plus+mysql+RocketMQ＋开发语言：java＋开发工具：IDEA＋前端框架：Uniapp＋后端框架：springboot＋数 据 库：mysql＋移 动 端：微信小程序、H5 java医院安全（不良）事件报告系统简介：医院安全（不良）事件管理系统采用无责的、自愿的填报不良事件方式，有效地减轻医护人员的思想压力，实现以事件为主要对象，可以自动、及时、实际地反应医院的安全、不良、近失事件的情况，更好地掌握不良事件的发生趋势，为及时采取适当的管理措施和流程、制度改进提供了良好的量化依据。构建全院人员，在医疗、环境、设备、服务及相关制度体系运行过程中，发现存在的不良、隐患事件，能够以匿名、实名方式主动、方便、快捷的上报、反馈。各类事件按科学质量管理理论引导处理，临床科室处理，职能科室管理追踪，院领导监控查阅，全院分级协同管理，将有效的增强医院风险预警分析和处理，防患于未然；各级人员的处理效率、工作量、全院质量数据仪表盘动态展现，一目了然，互相提携，共同改进。系统源码技术说明：前后端分离，仓储模式＋开发语言：PHP   开发工具：vscode  前端框架：vue2+element＋后端框架：laravel8  数 据 库：mysql5.7C#微信预约／支付宝挂号系统简介微信公众号预约挂号系统、支付宝小程序预约挂号系统主要是让自费、医保患者在手机上就能实现就医全过程，实时预约挂号、自费、医保结算，同时还可以查询检查检验报告等就诊信息，真正实现了让信息“多跑路”，让群众“少跑腿”。系统与HIS对接，通过医院微信公众号，患者用身份证注册以后，可以预约看诊的时间、医生挂号缴费。预约成功后，会收到预约码或二维码，患者可以在预约的时间段，前往医院看诊。既可以节约患者的等待时间，又可以降低医院的负荷。系统源码技术说明：技术架构：net＋开发语言：C#＋开发工具：VS2019＋前端框架：uni-app＋后端框架：net＋数 据 库：SqlServer 2012＋移 动 端：微信公众号、支付宝小程序Java药物不良反应智能监测 ADR智能监测系统简介：ADR指的是药品不良反应，即在合格药品在正常用法用量下，出现与用药目的无关或意外的有害反应。ADR数据辨别引擎、药品ADR信号主动监测引擎、ADR处置行为分析引擎。ADR数据辨别引擎，通过主动监测患者具象临床指标，比如检验异常指标实现及时预警。药品ADR信号主动监测引擎，根据以往真实世界中临床不良反应经验，以及国内外指南，形成不良反应知识库，智能引擎结构化知识库主动访问患者临床特征，实现不良反应主动预判。ADR处置行为分析引擎，主动监测患者临床处置行为，推理患者潜在发生的不良生命体征，深度挖掘潜在不良反应患者。系统源码技术说明开发语言：Java＋技术架构：B/S＋开发工具：IntelliJ、IDEA＋前端框架：Vue＋后端框架：SpringBoot＋数 据 库：MySQLJava医院绩效考核系统简介作为医院用综合绩效核算系统，系统需要和his系统进行对接，按照设定周期，从his系统获取医院科室和医生、护士、其他人员工作量，对没有录入信息化系统的工作量，绩效考核系统设有手工录入功能（可以批量导入），对获取的数据系统按照设定的公式进行汇算，且设置审核机制，可以退回修正，系统功能强大，完全模拟医院实际绩效核算过程，且每步核算都可以进行调整和参数设置，能适应医院多种绩效核算方式。系统源码技术说明开发语言：java＋技术架构：B/S架构＋开发工具：maven、Visual Studio Code＋前端框架：avue＋后端框架：springboot、mybaits数 据 库：MySQLC#医院体检系统　PEIS系统简介体检系统，是专为体检中心/医院体检科等体检机构，专门开发的全流程管理系统，通过软件实现检测仪器数据自动提取，内置多级医生工作台，细化工作将体检检查结果汇总，生成体检报告登记到计算机系统中。通过软件系统进行数据分析统计与评判以及建立体检相关的体检档案。从而实现体检流程的信息化，提高工作效率，减少手动结果录入的一些常犯错误。在实际应用中，医院体检系统能够解决传统体检中手工操作带来的问题，如工作量大、效率低下、易漏检、重检或错检等。通过与医院信息系统（如HIS、LIS、PACS等）的连接，系统能够满足体检中心的日常工作流程，提供更好的管理、统计和查询分析功能。同时，基于网络基础的系统可以在网上传输各种体检、检验检查结果，减少中间环节，提高安全性和可靠性。系统源码技术说明技术架构：C/S架构＋开发语言：C#＋开发工具：VS2016＋数 据 库：SQLSERVER 2008C#智慧手术室管理平台系统简介手术麻醉临床信息系统有着完善的临床业务功能，能够涵盖整个围术期的工作，能够采集、汇总、存储、处理、展现所有的临床诊疗资料。通过该系统的实施，能够规范麻醉科的工作流程，实现麻醉手术过程的信息数字化，自动生成麻醉的各种医疗文书，完成共享HIS、LIS、PACS和EMR等手术患者信息，从而提高麻醉、手术工作的管理水平系统源码技术说明技术架构：前后端分离＋开发语言：C#.net6.0＋开发工具：vs2022,vscode＋前端框架：Vue,Ant-Design＋后端框架：百小僧开源框架＋数 据 库：sqlserver2019

HIS系统是什么？一套前后端分离云HIS系统源码 接口技术RESTful API + WebSocket + WebService医院管理信息系统(全称为Hospital Information System)即HIS系统。常规模版包括门诊管理、住院管理、药房管理、药库管理、院长查询、电子处方、物资管理、媒体管理等，为医院管理提供更有力的保障。HIS系统以财务信息、病人信息和物资信息为主线，通过对信息的收集、存储、传递、统计、分析、综合查询、报表输出和信息共享，及时为医院领导及各部门管理人员提供全面、准确的各种数据。门诊医生工作站采用下拉式汉化菜单，界面友好，实用性强，设有与门诊挂号收费系统、医技科室信息系统、住院结算信息系统的软件接口。HIS分系统功能说明医疗业务子系统1、门诊医生站：门诊业务：统计门诊收费明细、用药情况；可管理患者信息、可查看就诊历史；可导入门诊模板快速开处方、可进行处方校验；可撤销处方、住院申请等；家庭医生：家医签约公共卫生：健康档案管理；儿童、孕产妇、老年人、慢性病、传染病、精神卫生等健康管理；预防接种、突发公共卫生事件管理；医疗协同：区域检查、区域检验；2、住院医生站：医嘱管理：住院患者开立医嘱、支持医嘱复制、停止、作废等操作；医嘱类型含药品、项目、材料、嘱托；支持住院各类单据打印；病案首页，住院患者病案首页书写打印。分配入科，给新入院患者分配科室、床位、管床医生护士等。住院清单，查询住院患者处方明细、一日清单及住院清单打印。我的质控：详看病历质控系统；3、治疗室：治疗业务；显示待护理、护理中患者、已护理患者；记录门诊处方信息的执行过程：可打印瓶签、处方单、执行单等单据；可反应不良报告给医生；可另选材料，发送收费；4、住院护士站：医嘱执行;住院医嘱校对执行、可打印各类执行单据；病案首页;住院患者病案首页书写打印。床位管理;住院科室床位信息管理。费用管理;住院患者药品和项目退费。住院清单;查询住院患者处方明细、一日清单及住院清单打印。住院审核;出院前可进行审核，支持未执行处方自动提醒。分配入科;给新入院患者分配科室、床位、管床医生护士等住院退药;住院患者退药，可退部分。体温单;住院患者三测单记录，可打印体温记录单住院计费;用于护士开立药品耗材和项目，单独计费5、电子病历：门诊电子病历；门诊电子病历自动补充门诊信息、病历模板可定制；住院电子病历住院病历及住院病程管理；住院病历存为模板、也可通过模板快速新建病历；住院护理记录管理；住院护理记录可存为模板、也可通过模板快速建护理记录；6、病历质控：医生个人质控；查看历史已归档患者的缺陷信息；查看医生提交的延期申请情况；查看已存在缺陷、缺陷申诉提交操作、以及查看缺陷申诉情况；进行病历召回操作，以及查看病历召回状态；查看个人电子病历质控评分情况；病历控制：质控人员查看和审核医生发起的病历召回申请缺陷监控：质控人员查看一段时间内不同类型缺陷的数量，分为在院、未归档、已归档三个状态；质控人员查看和审核医生发起的病历延期书写申请；质控人员查看和审核医生发起的缺陷申诉请求；质控人员查看和审核患者病历书写质量评分结果；质控人员查看各个科室在一段时间内病历的质控等级情况；质控设置：质控规则、评分规则、评级规则等的设置7、患者列表：患者信息；自动判别患者当前就诊状态（待诊、接诊、已诊）；系统自动识别已登记过的患者，自动补充基础信息；支持快速选择未挂号患者接诊；8、诊疗记录就诊历史；记录患者每次就诊历史，可按多种方式查询；

java云his系统源码 B/S版+saas智慧医院云his系统源码  二甲医院应用多年 运行稳定医院云HIS系统简介：SaaS模式Java版云HIS系统，在公立二甲医院应用三年，经过多年持续优化和打磨，系统运行稳定、功能齐全，界面布局合理、操作简便。融合B/S版电子病历系统，支持电子病历四级，HIS与电子病历系统均拥有自主知识产权。云HIS系统是一款满足基层医院各类业务需要的健康云产品。该产品能帮助基层医院完成日常各类业务，提供病患预约挂号支持、病患问诊、电子病历、开药发药、会员管理、统计查询、医生工作站和护士工作站等一系列常规功能，还能与公卫、PACS等各类外部系统融合，实现多层机构之间的融合管理。云HIS系统采用云端SaaS服务的方式提供，使用用户通过浏览器即能访问，无需关注系统的部署、维护、升级等问题，系统充分考虑了模板化、配置化、智能化、扩展化等设计方法，覆盖了基层医疗机构的主要工作流程，能够与监管系统有序对接，并能满足未来系统扩展的需要。云HIS系统分为两个大的系统，一个是基层卫生健康云综合管理系统，另一个是基层卫生健康云业务系统。基层卫生健康云综合管理系统由运营商、开发商和监管机构使用，用来进行运营管理、运维管理和综合监管。基层卫生健康云业务系统由基层医院使用，用来支撑医院各类业务运转。  医院云HIS系统技术细节： 前端：Angular+Nginx 后台：Java+Spring，SpringBoot，SpringMVC，SpringSecurity，MyBatisPlus，等数据库：MySQL + MyCat缓存：Redis+J2Cache 消息队列：RabbitMQ任务调度中心：XxlJob接口技术：RESTful API + WebSocket + WebService 报表组件：itext + POI + ureport2数据库监控组件：Canal医院云HIS系统产品组成：1、门诊部分挂号及预约、划价及收费、门诊处方及病历...2、住院部分入院及出院登记、住院收费、住院清单、出院结算、住院医生工作站、住院护士工作站...3、电子病历医嘱管理、护嘱管理、电子病历、护理病历、病历质控...4、药物管理门诊发药、住院发药、退药、药品出入库、药物调拨、盘点、控制、拆分...5、统计报表门诊收入汇总、住院收入汇总、缴款日报、住院结算汇总、检查项目汇总、药品进销存统计...6、综合维护系统设置、字典维护、综合查询、参数设置...7、运营运维系统运维、综合监管、系统运营 SaaS电子病历系统功能说明书本电子病历系统主要面向医疗机构医生、护士，提供对住院病人的电子病历书写、保存、修改、打印等功能。本系统基于云端SaaS服务方式，通过浏览器方式访问和使用系统功能，提供电子病历在线制作、管理和使用的一体化电子病历解决方案，为医疗机构的电子病历业务开展提供支撑。技术选型本系统采用前后端分离模式开发和部署。前端技术选型：原生HTML、JS、CSS，Jquery、BootStrap、layui、Swf插件、Clipboard剪切板、Echarts、PagedJS打印插件、Prince打印插件、Wkhtmltopdf打印插件等。后端技术选型：SpringBoot框架、Mybatis-Plus、WebSocket、Stomp、Vintage-Engine页面解析模板引擎、Thymeleaf页面解析模板引擎、Fileupload文件上传组件等。数据库：MySQL数据库框架结构图图 1 总体框架结构图系统优势一体化电子病历系统基于云端SaaS服务的方式，采用B/S（Browser/Server）架构提供，使用用户通过浏览器即能访问，无需关注系统的部署、维护、升级等问题，系统充分考虑了模板化、配置化、扩展化的设计方法，覆盖了医疗机构电子病历模板制作到管理使用的整个流程。除实现在线制作内容丰富、图文并茂、功能完善的电子病历模板外，还可按照医疗机构的特色，根据不同业务的需求，使用该系统定制个性化、实用化、特色化电子病历模板；该系统能对电子病历模板进行统一集中管理，通用的电子病历模板能直接提供给不同的医疗机构直接使用，避免重复制作；提供了功能齐备的控件元素，实现电子病历在业务使用中数据的自动获取功能，简化了人工的大量填报。

B/S基于C#术麻醉信息系统源码 手麻系统源码 有演示手术室麻醉临床信息系统是应用于医院手术室、麻醉科室的计算机软件系统。该系统针对整个围术期，对病人进行全程跟踪与信息管理，自动集成病人HIS、LIS、RIS、PACS信息，采集监护等设备数据，根据质控要求自动生成电子单据， 系统提供智能手术排班、科室耗材管理、麻醉收费、主任管理、电子处方等业务功能，高度整合各科室应用需求，实现手术麻醉过程的无纸化和医疗流程的规范化，为手术室全面信息化提供了整体解决方案。手术麻醉系统开发环境技术架构：前后端分离  开发语言：C#.net6.0开发工具：vs2022,vscode   前端框架：Vue,Ant-Design  后端框架：百小僧开源框架 数 据 库：sqlserver2019手术麻醉系统建设原则手术麻醉系统的实用性充分考虑科室业务场景实用性，把满足临床需要为第一要素进行考虑。具有操作简单、提示清晰、逻辑性强、直观简洁等特点。手术麻醉系统灵活可自定义软件设计采用模块式、组件式开发，根据临床需要可根据实际业务进行组合搭配工具，亦可个性化设计。手术麻醉系统标准化采用XML、ICD10等标准，软件的数据字典遵循国际和国家数据字典的规范和准则。手术麻醉系统先进性采用面向对象的设计方法，结合业内最先进的开发语言和成熟的系统架构设计，为系统使用保驾护航。手术麻醉系统安全性系统采用权限分配的角色安全保护机制，用户留痕;数据库安全机制的建立，保证患者数据安全。手术麻醉系统可集成：集成lis、his，实现互通，同时集成多厂家的监护仪、麻醉机等设备。范和准则。手术麻醉系统功能手术进程手术进程通过颜色区分手术状态，便于家属了解患者情况。解决患者家属等待时的焦虑紧张的情绪，患者及家属的满意度和健康教育知晓率均明显提高。手术排班手术排班可分为自动排班、和手动排班，自动排班可通过拖拽和手术间分配进行排班信息自动同步。排班列表上可通过颜色区分手术状态，白底代表择期手术、绿色代表急诊手术、红色代表传染病病人。手术间患者排班人数统计。手术记录历史手术可支持回顾患者围术期的业务，以及具体手术信息支持出现数据漏填或填错时在此进行修改。术前访视与评估涉及多项检查、和评估，系统支持与his、lis、pacs等系统互联互通，数据无感采集，且结果支持修改。常规字段中配有默认值，缩短医护人员操作时长。术中麻醉记录在术中麻醉记录中，支持生命体征数据自动采集，图像拖曳改变数据。术前访视中患者基础信息包括手术分级等数据可自动同步，无须再次更新。麻醉总结麻醉总结可自动同步术中用药情况，如毒麻药品、精一精二。术后访视由医务人员对患者进行定期的随访和检查，以监测术后恢复情况和处理术后并发症的过程。这一环节对于患者的康复和安全具有重要意义，能够及时发现和处理术后问题，减少并发症的发生。模版配置围术期业务中，多处使用模版配置，模版多种支持类型，如可根据麻醉方式、手术类型均可。通过使用模版，在术期提升工作效率和使用体验。自动评分在术期业务中，手术风险评估和压伤风险评估等类型评估中均支持自动计算评分，满足电子病历4级评审要求。文书模板术前访视记录单、手术风险评估表、手术安全核查表、自费药品或耗材、麻醉知情同意书、麻醉记录单、分娩镇痛记录单、麻醉复苏单、术后镇痛记录单、术后访视记录单、压伤风险评估量表、手术清点记录单、护理记录单、输血护理记录单。

【问题来源】    重庆银行，易云   【问题简要】  CMS接口不会调用【问题类别】【必填】    【CMS接口调用】【AICC解决方案版本】【必填】    【AICC可选择版本：AICC 23.200】【期望解决时间】【尽快】【问题现象描述】【必填】        1、重庆银行部署的cms没有使用nslb，目前直接调用cms的接口。        2、目前第一步鉴权不知道怎么调用cms接口。

最近正在进行meta分析的学习和应用，作为临床医学的最高证据，高质量的meta分析是极为重要的，但是在文献筛选的过程中，需要两位工作者同时筛选，耗时费力，因为要进行大量的文字阅读筛选工作，随着精力的消逝，文献筛选的质量呈现下滑趋势，能否有一种AI模型进行精准的文章筛选，为高质量meta提供文献基础。

MindX SDK -- 医学人体关键点检测参考设计案例1 案例概述1.1 概要描述在本系统中，目的是基于MindX SDK，在华为云昇腾平台上，开发端到端医学人体关键点检测的参考设计，实现对应体态的关键点检测的功能，达到精度要求。1.2 模型介绍本项目用到了两个模型：1)用于人体目标检测的FasterRcnn模型FasterRcnn模型相关文件可以在此处Faster R-CNN-昇腾社区 (hiascend.com)。2)用于人体关键点检测的HRNet-w48模型模型相关文件可以在此处获取：1.3 实现流程1、基础环境： MindX SDK ： 版本2.0.4 获取方式：cid:link_6 ubuntu ： 版本:18.04 获取方式：请上ubuntu官网获取 Ascend-CANN-toolkit: 版本：5.0.4 获取方式：cid:link_5 2、模型转换：利用atc工具完成模型转化：pose_model_384x288.onnx.onxx --> pose_model_384_288_noAipp_fp16.om3、python主程序代码开发技术流程图如下：1.4 代码地址cid:link_32 软件方案介绍2.1 项目方案架构介绍本系统设计了不同的功能模块。主要流程为：1） 待检测试图片由插件appsrc0输入并解码，同时通过opencv获取图像的信息由appsrc1送入推理，用mxpi_imageresize0插件将图像放缩至满足检测模型要求的输入图像大小要求。随后，图片输入模型推理插件mxpi_tensorinfer0进行处理。获取得到人像识别框，并根据该框对原图像进行仿射变换，进行数据增强。2） 对仿射变换后的图片进行转向量与归一化的操作，通过sendprotobuf接口将数据送入HRNET-w48模型进行推理，可以得到80个点位的像素值及原图的体位分类值，通过后处理可对图像进行可视化。表2.1 系统方案（1）中各模块功能：序号子系统功能描述1图片输入接收外部调用接口的输入图片。2图片数据输入接受外部调用接口的输入图片尺寸信息。3图片解码用于解码，将jpg格式图片解码为YUV4图像处理对解码后的YUV格式的图像进行放缩。5模型推理插件fasterrcnn人体目标检测。6输出输出检测信息表2.2 系统方案（2）中各模块功能：序号子系统功能描述1处理后的数据输入接收外部调用接口的输入数据。2模型推理插件hrnet-w48人体目标检测。3输出输出检测信息(体位分类 与 体表检测)2.2 代码目录结构与说明本项目名为hrnet-w48医学人体关键点检测，项目目录如下所示：. |-------- data // 存放测试图片 |-------- model // 存放模型 |-------- main.py // 主程序 |-------- pipeline | |---- model1.pipeline // 模型1pipeline配置文件 | |---- model2.pipeline // 模型2pipeline配置文件 |-------- evaluate.py // 精度测试程序 |-------- README.md |-------- run.sh3 开发介绍3.1 环境依赖说明推荐系统为ubuntu 18.04,环境软件和版本如下：软件名称版本说明获取方式MindX SDK2.0.4mxVision软件包链接ubuntu18.04操作系统请上ubuntu官网获取Ascend-CANN-toolkit5.0.4Ascend-cann-toolkit开发套件包链接3.2 环境搭建在编译运行项目前，需要设置环境变量：MindSDK 环境变量：. ${SDK-path}/set_env.shCANN 环境变量：. ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh环境变量介绍SDK-path: SDK mxVision 安装路径 ascend-toolkit-path: CANN 安装路径。3.3 hrnet-w48模型转换医学人体关键点检测采用自行训练的hrnet-w48模型。我们需要借助于ATC工具将onnx模型转化为对应的om模型。具体步骤如下：步骤1 获取模型onnx文件 ，下载链接为下载步骤2 将获取到的HRnet-w48模型onnx文件存放至：“项目所在目录/model”步骤3 模型转换在确保环境变量设置正确后，在onnx文件所在目录下执行以下命令：atc --model=pose_model_384x288.onnx --framework=5 --output=pose_model_384_288_noAipp_fp16 --soc_version=Ascend310 --output_type=FP16执行完模型转换脚本后，若提示如下信息说明模型转换成功，会在output参数指定的路径下生成pose_model_384_288_noAipp_fp16.om模型文件。ATC run success 4 编译与运行接下来进行模型的安装运行，具体步骤如下：步骤1 获取om模型（见前一章节）步骤2 配置pipeline根据所需场景，配置pipeline1与pipeline2文件，调整路径参数等。fasterrcnn.pipeline:"mxpi_tensorinfer0": { "props": { "modelPath": "./model/fasterrcnn_mindspore_dvpp.om" }, "factory": "mxpi_tensorinfer", "next":"appsink0" } #修改om文件存放的路径hrnet.pipeline:"mxpi_tensorinfer0": { "props": { "modelPath": "./model/pose_model_384_288_noAipp_fp16.om" }, "factory": "mxpi_tensorinfer", "next":"appsink0" } #修改om文件存放的路径步骤3 存放图片，执行模型进行测试将测试图片存放至主目录下，修改main.py中的图片存放路径以及人像分割后的存储路径的相关代码： 测试图片 【注】本模型定位场景为医学应用下的人体关键点检测，故只针对特定体态进行识别，建议从提供的测试图片或根据对应体态自行拍摄图片进行测试。FILE_PATH = '' #测试图片路径 SAVEPATH = '' #测试结果保存路径,图片保存路径需提前手动创建然后执行run.sh文件(执行前需要通过命令提供执行权限）：./run.sh输出的图片即为样例的人像分割后的图片。5 精度测试对测试集中的3651张图片进行精度测试，具体步骤如下：步骤1 获取测试集的图片,确保测试集的输入图片为jpg格式。获取测试集的标注文件（person_keypoints_val2017.json）。存放于data路径下。 （数据集暂未开源）步骤2 修改evaluate.py中的测试集图片存放路径：coco_anno = ' ' #485行，修改为测试集的标注文件路径 coco_anno = ' ' #557行，修改为测试集的标注文件路径 IMAGEFOLDER = ' ' #677行，修改为测试集的路径 FILE_ANNO = ' ' #678行，修改为测试集的标注文件路径 TXT = '' #689行，体位分类情况,请提前在文件夹对应位置创建同名文本文件步骤3 找到pycocotools源代码（cocoeval.py文件），修改kpt_oks_sigmas的值如下：（此为自制数据集的标注误差）self.kpt_oks_sigmas = np.array( [0.008784891334757884, 0.007934237422930233, 0.008130125823095129, 0.010598041983050829, 0.010611059330895747, 0.013854384373318705, 0.012312922863012592, 0.011434032335303733, 0.011415450225720266, 0.013836090153967652, 0.010062551495331999, 0.012966371944947402, 0.014659796595795808, 0.017770972497132317, 0.030104085032138312, 0.014557348480916475, 0.01536017320369201, 0.012869410502722093, 0.015257251871497391, 0.010375051254335216, 0.011380203661720942, 0.01414838952723429, 0.01382237259730266, 0.013735144644847687, 0.01472162976531488, 0.009619962495050469, 0.008610254442541486, 0.029481674119348003, 0.024059201435679762, 0.042427130812542665, 0.040127749201969376, 0.0525428294612648, 0.026481463695494662, 0.027975991688555843, 0.025593756110373064, 0.027253280146480565, 0.027454019180679124, 0.025064436713274765, 0.02099536659024268, 0.020033183495373304, 0.015050220402346052, 0.015267670545143495, 0.02596082400646692, 0.02923469684259541, 0.027801624530848095, 0.021826487778693508, 0.015060326275153427, 0.014315148040325337, 0.02596082400646692, 0.02923469684259541, 0.027801624530848095, 0.021826487778693508, 0.015060326275153427, 0.014315148040325337, 0.007395141152098735, 0.00762250652117458, 0.010602288831543757, 0.0090104333962127, 0.010453948805939391, 0.010370213072066961, 0.022732842847710055, 0.06232777881671897, 0.045665339866036256, 0.022732842847710055, 0.06232777881671897, 0.045665339866036256, 0.02359125146550032, 0.02359125146550032, 0.031776475097392176, 0.0270604129014659, 0.03426748613886749, 0.03807683079471247, 0.01993400901401409, 0.01993400901401409, 0.032237205934095854, 0.032237205934095854, 0.017419685722172645, 0.017419685722172645, 0.03147083587813606, 0.03147083587813606], dtype=np.float32 )步骤4 修改run.sh最后的执行文件名称：python3.9 evaluate.py并执行：./run.sh最终可以得到测试的精度结果及性能结果。精度测试指标如下：分类指标-体位识别准确率姿态估计-关键点检测精度APPytorch框架96.47%78.3Mindx-sdk架构95.2%77.26注：由于模型一（FasterRcnn）未能正常完成模型转换（算子未适配），是在华为仓内找到的替换模型，精度误差来自相似模型之间的精度差距，与模型二（HRNet-w48）无关。性能测试结果如下：在Atlas-200dk上进行对整个测试集上进行性能测试，未进行模型1的推理时间统计（因为该模型来自华为仓内，未进行任何调整，无需加入性能测试），模型2(hrnet-w48)的推理总花费时间为161.89s，fps=3651/161=22.67.原modelzoo下的hrnet-w48在五百张图片上推理耗时551s，fps=1.1.可见本模型在模型上的优化可以很好的提升性能。6 参考链接模型类型模型名称参考链接人体检测模型FasterrcnnFaster R-CNN-昇腾社区 (hiascend.com)关键点检测模型-自训练HRNet-w48models: Models of MindSpore - Gitee.com

赛题概述本赛题任务是对DCCL宫颈深部细胞学病变（Deep Cervical Cytological Lesions）图像数据库中的7种细胞分为4个类别（NILM、ASC-US&LSIL、ASC-H&HSIL、SCC&AdC）进行分类，通过图像分类模型将宫颈细胞学图片根据病变程度进行分类 数据说明数据集包含 8619 张宫颈细胞学图片，图片中总共包含7种细胞，这7种细胞分为3大类：鳞状上皮内癌前病变细胞、癌症细胞和未见上皮内病变或恶性肿瘤的细胞（NILM）；其中鳞状上皮内癌前病变细胞分为4种严重程度不断增加的类型：非典型鳞状细胞-意义不明确（ASC-US）、低级别鳞状上皮内病变 （LSIL）、非典型鳞状细胞-不能排除高度病变（ASC-H）以及高级别鳞状上皮内病变（HSIL）；癌症细胞主要分为2种类型：鳞状细胞癌（SCC）和腺癌（AdC）。分类图示如下：​