动态网站设计方向：制作一个任意类型的网站，要求与相应的数据库互动。就是一个网页可以和数据库互通
2.毕业设计任务书--学生
3.提交毕业设计作品（包括可运行的程序及程序代码）
4.答辩PPT
5.提交最终毕业设计作品文字说明（平面设计、动漫设计等要求提供效果展示图及制作步骤说明），1000字左右。

旨在通过整合和分析大量医疗数据，为提高老年人用药安全性提供科学依据。以下是该研究的主要内容：
数据收集
从电子病历系统、医保报销记录等多渠道收集老年人的用药信息、疾病诊断、检查检验结果、不良事件报告等数据，构建全面的数据仓库。

数据预处理
对收集到的数据进行清洗，去除错误、重复或不完整的数据；采用自然语言处理技术和医学本体库对文本数据进行标准化和术语统一；利用数据挖掘算法识别并纠正异常值。

不良反应信号检测
运用数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析等，结合机器学习模型对药物不良反应信号进行检测和预测，建立不良反应信号数据集。

潜在不当用药评估
制定适合老年人的用药评估指标和标准，综合考虑年龄、合并症、用药数量等因素，评估潜在不当用药情况。

知识整合与可视化
将药物不良反应信息、潜在不当用药评估结果等进行整合，构建知识库；通过可视化技术展示研究成果，为临床医生提供决策支持。

系统设计与实现
设计并实现一个基于大数据的药物不良反应监测与预警系统，具备实时监测、风险评估、预警提示等功能，辅助医疗机构和监管部门及时发现和处理老年人药物不良反应问题。

效果评估与优化
对研究成果进行临床验证和实际应用效果评估，根据反馈意见不断优化系统功能和性能，提高系统的实用性和可靠性。

综上所述，本研究通过构建基于大数据的老年人药物不良反应与潜在性不当用药监测与预警系统，实现了对老年人用药安全的实时监测和有效干预。未来将继续优化系统功能，拓展应用场景，为保障老年人健康贡献力量。
一、系统设计目标
本系统旨在利用大数据技术，构建一个高效、精准的老年人药物不良反应与潜在性不当用药监测和预警平台。通过对多源医疗数据的深度挖掘与分析，及时发现并干预老年人用药过程中的潜在风险，提高用药安全性和合理性，为老年患者的健康保驾护航。

二、系统架构设计
数据层：整合电子病历、医保报销记录、药品销售数据等多源异构数据，构建统一的数据仓库，运用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，确保数据的一致性与准确性。

处理层：采用分布式计算框架如Hadoop、Spark等，对海量数据进行并行处理，运用数据挖掘算法如关联规则、聚类分析等，识别潜在的药物相互作用和不良反应模式。

应用层：开发用户友好的前端界面，提供药物查询、不良反应报告、风险评估等功能；同时，建立预警机制，当检测到潜在风险时，及时向医护人员和患者推送通知。

存储层：选用高性能的数据库管理系统，如MySQL、MongoDB等，确保数据的高效存储与检索；同时，采用分布式文件系统如HDFS，实现数据的冗余备份与高可用性。

三、关键技术选型
大数据处理技术：选用Apache Hadoop和Apache Spark作为大数据处理的基础框架，利用其强大的分布式计算能力，快速处理海量医疗数据。

机器学习算法：结合老年人用药特点，选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林等，构建药物不良反应预测模型。

自然语言处理技术：运用NLP技术，对电子病历中的文本数据进行实体识别、关系抽取等处理，提取关键信息，为后续分析提供支持。

数据可视化技术：采用Tableau、Echarts等数据可视化工具，将分析结果以图表形式呈现，便于医护人员直观理解与决策。

四、实施步骤
需求调研与分析：深入了解医疗机构的业务流程与需求，明确系统功能定位；同时，收集相关法规政策与行业标准，确保系统的合规性。

数据收集与预处理：建立数据收集渠道，确保数据的全面性与时效性；对收集到的数据进行清洗、去重、标准化等预处理工作，提高数据质量。

模型构建与训练：基于预处理后的数据，构建药物不良反应预测模型；利用历史数据对模型进行训练与优化，提高预测准确性。

系统开发与测试：根据系统架构设计，进行前后端开发工作；完成后进行全面的系统测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统稳定可靠。

部署与上线：将系统部署到生产环境中，进行必要的配置与调试；正式上线后，持续监控系统运行状态，及时处理潜在问题。

维护与升级：建立系统维护团队，负责日常运维与技术支持工作；定期收集用户反馈，对系统进行迭代升级与优化。

2.1 检测流程
图像采集：通过摄像头或图像处理软件获取用户发布的内容。
预处理：包括图像去噪、直方图均衡化等步骤，以提高后续特征提取的准确性。
表情和面部特征提取：利用OpenCV进行面部检测，并结合深度学习模型（如Facial Expression Recognition）提取关键特征。
文本分析：对用户发布的内容进行自然语言处理，提取可能与谎话相关的关键词或情感倾向。
分类判断：基于收集的图像和文本信息，使用机器学习模型进行分类，判断是否为谎话。
2.2 系统架构设计
前端处理：包括图片采集、预处理和特征提取模块。
后端算法实现：设计基于深度学习的面部表情识别模型，并集成 lie detection 的逻辑。
数据库管理：建立用于存储训练数据和中间结果的数据库。
2.3 技术选型
编程语言：Python，用于快速开发和实验。
工具和技术栈：
oOpenCV：进行面部检测和表情识别。
oPyTorch或TensorFlow：深度学习模型构建与训练。
oFlask或Django：构建 web 应用。
2.4 实验与测试
数据集构建：使用公开的高质量图片数据集（如 CelebA）进行训练和测试。
模型训练：通过监督学习方法训练深度学习模型，优化分类性能。
性能评估：利用准确率、召回率等指标评估系统的效果。

专科论文6000字左右，不查重
题目是 毕业论文题目：《基于Rasa框架的电商智能客服机器人开发与应用》，以淘宝店铺场景为例

高校科研管理系统，加一个结题审查

用户管理模块:实现用户的注册、登录、个人信息管理等功能。用户分为捐
赠者、受赠者和慈善组织三类，具有不同的权限和操作界面。
慈善项目管理模块:慈善组织可以在此模块发布慈善项目信息，包括项目名
称、目标、预算、进度等。捐赠者可以浏览项目信息，选择感兴趣的项目进行捐
助。
捐助管理模块:实现捐助申请的提交、审核、批准、支付、退款等流程。捐
赠者可以实时查看捐助状态，受赠者可以查看捐助资金的使用情况。
数据统计模块:提供捐助数据的统计和分析功能，包括捐助金额、捐助人数、
项目完成度等，帮助慈善组织更好地了解捐助情况，优化慈善项目。
通知与消息模块:实现系统通知、邮件提醒、短信提醒等功能，确保用户能
够及时获取捐助进度、项目更新等信息。

wed框架是django，可视化用的是matplotlib，数据库是sqlite，好像还要用redis，我可能说的不全，要求就是帮我部署一下项目让它运行起来，我看到我这代码有些东西没有用到，想整理一下删除没用的

就是根据生产开立，生产设备，生产流程，生成一张报表，可以对比分析以前的数据进行预测

第五章系统实现部分好好改
还有做的系统里的东西可以以图片，图表，流程图等呈现
在论文里
论文最大的问题是大片的粘贴复制，
查重过不了就麻烦
了，自己一定好好改，一条一条过

本课题的研究目标是设计与实现一款代码审查工具，主要的研究内容为:
1.选取 Transformer 深度学习模型
2.利用 CodeSearchNet 开源数据集，对模型进行训练
3.能够利用 python 设计用户交互功能
4.系统功能包括:代码正确性检查功能、代码质量评估功能、代码安全性审查功能等