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研究使用GPT构建大语言模型智能母基金决策投资支持系统

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计算机应用与软件 2024年第5期41卷 21-26页

作者：朱铮雄周智宏中海服信息科技股份有限公司上海200010

构建基于GPT的智能大语言模型基金决策支持系统,以有效应对金融市场的复杂性。通过大语言模型技术,系统提供深层次的基金和项目洞察,同时进行风险计量。采用Python与flask构建,整合了OpenAI GPT模型,通过嵌入式AI模式提升了投前管理、... 详细信息

构建基于GPT的智能大语言模型基金决策支持系统,以有效应对金融市场的复杂性。通过大语言模型技术,系统提供深层次的基金和项目洞察,同时进行风险计量。采用Python与flask构建,整合了OpenAI GPT模型,通过嵌入式AI模式提升了投前管理、初筛、评分和风险评估的效能,旨在提高整体决策效率。未来的改进方向包括对模型的优化和系统的扩展。这一创新将推动金融领域数字化转型,进一步提升投资效率。

关键词：人工智能大语言模型 GPT Transformer OpenAI Python flask 母基金

基于Swin Transformer和卷积注意力的乳腺癌病理图像诊断研究

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现代电子技术 2024年第13期47卷 36-42页

作者：禤浚波周立广梁英豪梁淑慧付志鸿关志广毕明霞广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室广西桂林541004 南宁职业技术大学人工智能学院广西南宁530008 广西师范大学计算机科学与工程学院广西桂林541004 南宁市第二人民医院五象医院广西南宁530219 青岛中德智能制造技师学院山东青岛266555

为了降低由于医生阅片疲劳或经验不足而可能导致的漏诊或误诊问题,提高医生诊断乳腺癌病理图像的准确性和工作效率,文中采用北京大学国际医院提供的公开的最大乳腺癌病理组织图像数据集,包括正常、良性病变、原位癌和浸润癌四种类型,并... 详细信息

为了降低由于医生阅片疲劳或经验不足而可能导致的漏诊或误诊问题,提高医生诊断乳腺癌病理图像的准确性和工作效率,文中采用北京大学国际医院提供的公开的最大乳腺癌病理组织图像数据集,包括正常、良性病变、原位癌和浸润癌四种类型,并提出了一种基于Swin Transformer和卷积注意力机制的乳腺癌病理图像诊断方法,给出了诊断算法的框架和处理流程,在评价指标方面取得了96.93%的精确率、97.82%的召回率和97.74%的准确率,与常用的卷积神经网络ResNet152、VGG16相比,精确率和准确率都是最高的,从而证明提出的方法是有效的。最后,基于flask技术和Swin Transformer开发了可视化的乳腺癌病理图像诊断软件,只需提供一张患者的乳腺癌病理组织图像,10 s左右即可自动输出诊断结果,可以极大地提高医生的工作效率。

关键词：乳腺癌病理图像深度学习 Swin Transformer 卷积注意力机制 flask

基于flask框架的监控平台可视化设计研究

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工业控制计算机 2024年第3期37卷 90-91页

作者：吴小凤王天淼朱文秀吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022

基于flask框架、PyCharm平台、Bootstrap和MySQL数据库来设计一个针对楼宇监控平台数据可视化的设计。flask提供的丰富扩展资源,同时搭配PyCharm、Echart和Bootstrap可以更快地构建可视化用户界面。该网站会提供一系列数据可视化功能,... 详细信息

基于flask框架、PyCharm平台、Bootstrap和MySQL数据库来设计一个针对楼宇监控平台数据可视化的设计。flask提供的丰富扩展资源,同时搭配PyCharm、Echart和Bootstrap可以更快地构建可视化用户界面。该网站会提供一系列数据可视化功能,比如表格、图表等,便于用户更好地理解和分析数据。最终,通过flask框架、PyCharm平台、Bootstrap框架和MySQL数据库的协同工作,可以实现对楼宇监控平台数据的可视化展示和实时监测。

关键词： Python flask MySQL数据库监控平台

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基于资源感知的分布式爬虫任务调度方法

现代电子技术 2024年第9期47卷 86-90页

作者：张军魏继桢李钰彬东华理工大学信息工程学院江西南昌330013

文中致力于开发一种基于资源感知的分布式爬虫任务调度方法,以优化分布式环境中各节点的系统资源利用,提升爬虫任务的执行效率。该方法通过引入资源感知调度算法和节点优先级管理,实现对节点中CPU、内存、网络等资源的监测,以便均衡调... 详细信息

文中致力于开发一种基于资源感知的分布式爬虫任务调度方法,以优化分布式环境中各节点的系统资源利用,提升爬虫任务的执行效率。该方法通过引入资源感知调度算法和节点优先级管理,实现对节点中CPU、内存、网络等资源的监测,以便均衡调度爬虫任务,即确保爬虫任务在资源利用率较低的节点上执行,从而有效减轻各个节点之间资源过度占用和不均衡问题。另外,该方法引入的flask提高了可扩展性,实现了可视化爬虫监控平台。实验结果表明,文中提出的方法在提高爬虫任务执行效率和适应性方面取得了显著效果,为分布式爬虫系统的进一步优化提供了有益指导。

关键词：分布式爬虫任务调度资源感知 flask 数据采集资源利用率

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基于Web的异常数据检测系统设计与实现

现代计算机 2024年第4期30卷 88-93页

作者：常鑫田立勤华北科技学院计算机学院廊坊065201

针对大数据处理中数据来源复杂,且在清洗过程中存在较多相似的问题,开发了一款异常数据检测系统。系统使用流行的Python编程语言和轻量级的flaskWeb框架,能够简化数据处理工作中的重复流程,极大减轻数据分析的工作量,提高工作效率,利用... 详细信息

针对大数据处理中数据来源复杂,且在清洗过程中存在较多相似的问题,开发了一款异常数据检测系统。系统使用流行的Python编程语言和轻量级的flaskWeb框架,能够简化数据处理工作中的重复流程,极大减轻数据分析的工作量,提高工作效率,利用系统内置的异常检测算法和用户上传的自定义算法完成对数据中异常的检测工作。

关键词： Web Python flask 异常检测

基于Python爬虫技术的招聘信息数据可视化分析

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电脑知识与技术 2024年第7期20卷 77-82页

作者：付腾达李卫勇王士信许佳鲁春燕江西科技学院信息工程学院江西南昌330098 江西软件职业技术大学软件工程学院江西南昌330041 郑州电子信息职业技术学院信息工程学院河南郑州451450

基于Python爬虫技术,实现了从BOSS直聘网爬取南昌市与IT行业相关招聘信息的过程。爬虫程序对BOSS直聘网爬取所需信息,并对爬取的数据进行清洗、整理、分析等操作,确保数据的准确性和一致性,随后将数据存储至MySQL数据库中,供后续分析与... 详细信息

基于Python爬虫技术,实现了从BOSS直聘网爬取南昌市与IT行业相关招聘信息的过程。爬虫程序对BOSS直聘网爬取所需信息,并对爬取的数据进行清洗、整理、分析等操作,确保数据的准确性和一致性,随后将数据存储至MySQL数据库中,供后续分析与使用。该系统后端采用基于Python的轻量级flask框架,前端使用HTML5、CSS3、JQuery、Bootstrap5等技术,此外,还结合了基于JavaScript的Echarts数据可视化图表库,以实现数据到可视化效果的转换。系统可以为广大应聘人员提供有利的决策支持,以帮助他们更轻松地找到合适的岗位信息。

关键词： BOSS直聘网络爬虫 flask 数据可视化 Echarts

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基于知识图谱的档案领域问答系统研究与应用

软件工程与应用 2024年第2期13卷 190-198页

作者：王建林陈萌萌冶存花魏天楠西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州

在信息化时代的迅速发展下,每天都会产生大量的文书档案数据。然而,当前这些数据的利用率并不高,用户的检索效率也较低。为了改善这一状况,提出了一种基于知识图谱的自动问答系统。首先,利用自然语义处理技术(Stanford NLP)对责任者进... 详细信息

在信息化时代的迅速发展下,每天都会产生大量的文书档案数据。然而,当前这些数据的利用率并不高,用户的检索效率也较低。为了改善这一状况,提出了一种基于知识图谱的自动问答系统。首先,利用自然语义处理技术(Stanford NLP)对责任者进行实体识别和关系抽取,以丰富档案知识图谱。通过这项技术,能够从文档中识别特定的实体,如人名、地点、组织机构等,并了解它们之间的关系,从而构建一个丰富的知识图谱。为了存储和管理这些信息,选择了Neo4j作为数据库。Neo4j是一个图数据库,非常适合存储和查询具有复杂关系的数据,这与知识图谱非常契合。其次,设计并实现了一个基于知识图谱的问答系统,其核心功能在于通过模板问答方法进行信息检索。通过结合自然语义处理技术和知识图谱,问答系统能够理解用户提出的问题,并在知识图谱中进行关联查询,以找到准确的答案。为了让用户更容易操作,还使用flask框架开发了一个轻量级且易于使用的Web界面。通过整合知识图谱,问答系统可以利用自然语言处理技术为用户提供准确、快速且个性化的答案和服务。这不仅提高了文书档案数据的利用率,也提升了用户的检索效率。

关键词：知识图谱档案 Neo4j flask

基于flask的废铅蓄电池回收追溯系统的设计与实现

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基于Flask的废铅蓄电池回收追溯系统的设计与实现

作者：刘双婷首都经济贸易大学

学位级别：硕士

随着我国电动自行车、汽车、风能、电站等行业的迅速发展,铅蓄电池产业也因此获得了巨大的市场机遇。铅蓄电池使用寿命有限,会源源不断地有废铅蓄电池产出。铅蓄电池含有铅、汞等有害物质,破碎和非法处置的废铅蓄电池对环境污染危害极大... 详细信息

随着我国电动自行车、汽车、风能、电站等行业的迅速发展,铅蓄电池产业也因此获得了巨大的市场机遇。铅蓄电池使用寿命有限,会源源不断地有废铅蓄电池产出。铅蓄电池含有铅、汞等有害物质,破碎和非法处置的废铅蓄电池对环境污染危害极大,目前对废铅蓄电池回收基本为传统纸质化回收,效率低且不利于监管。2020年国家发布了铅蓄电池二维码身份信息编码规则,加快推动建立生产者责任延伸制度,协助实现废铅蓄电池的有序回收。目前我国废铅蓄电池回收过程中仍缺乏追溯环节,但是这在废铅蓄电池回收环节中不可缺少。为实现废铅蓄电池有序回收转运及追溯,本文对废铅蓄电池回收追溯相关政策和相关资料进行收集、整合、分析和研究,设计与实现了基于flask的废铅蓄电池回收追溯系统。系统分为App客户端以及PC后台管理。为了方便后期维护,App客户端采用Android中的原生控件Web View搭配前端React技术栈,进行前端混合式开发。运用Open Layers技术实现地图相关开发。后端采用flask框架、My SQL数据库、Redis以及其他计算机相关技术进行开发。按照国家发布的铅蓄电池统一编码规范,扫码解析入库电池的品牌和类别等信息。App客户端可进行回收转运相关操作,后台管理员进行用户管理、废铅蓄电池回收追溯查询、转运设备监管等,实现对废铅蓄电池有序回收以及对转运业务加以监管和跟踪,建立相对完善的废铅蓄电池回收追溯系统,协助减少非法渠道回收冶炼废铅蓄电池带来的环境污染问题。本文结构上先对废铅蓄电池回溯系统研究背景、意义等进行介绍,其次对系统所用到的关键技术进行说明,从可行性和功能性需求等方面对系统进行分析,然后对系统概要和详细设计进行描述,对系统实现进行展示,接着对系统测试用例及结果进行说明,最后进行系统总结与展望。

关键词：废铅蓄电池回收追溯 flask App

基于flask的智能小区物业管理系统设计与实现

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基于Flask的智能小区物业管理系统设计与实现

作者：田胜男华东师范大学

学位级别：硕士

伴随着时代的发展,城市小区居民的权益意识和公共服务意识都不断地在提高,对物业管理提出了更高的要求。物业管理业务涉及广泛,每天都要处理许多繁杂的事务。而目前小区物业管理系统发展并不完善,大多处于传统的半自动化管理模式,功能... 详细信息

伴随着时代的发展,城市小区居民的权益意识和公共服务意识都不断地在提高,对物业管理提出了更高的要求。物业管理业务涉及广泛,每天都要处理许多繁杂的事务。而目前小区物业管理系统发展并不完善,大多处于传统的半自动化管理模式,功能不够全面,不能够详细地对小区物业人员工作过程中提供的各项物业服务进行管理。针对这一问题,本课题设计并实现了全新的物业管理系统,为物业服务提供更全面、系统化的管理,旨在提高物业管理人员的工作质量和管理水平。本物业管理系统采用前后端分离的模式进行开发,前端框架采用在前端性能优化方面领先的React,后端采用具有高可扩展性的flask框架。数据交互采用RESTful API,更便于对接口进行管理且提高了代码的可维护性。服务支撑方面,使用了Nginx服务器用于实现系统的负载均衡,CORS跨域资源共享技术解决跨域问题。对于系统的安全性,考虑到认证安全,系统使用了JWT技术,并针对前端的XSS攻击和CSRF攻击,采取了相应的防御措施。同时还分析了现有的前端优化方法并采用Gzip压缩等技术进行了相关优化。经过各项测试,系统从功能性和非功能性上均表现良好,符合设计要求。与以往物业管理系统相比,本系统实现了房产管理、停车位管理、业主管理、报修管理、采购管理、费用管理、巡检管理、组织管理功能模块,同时考虑到疫情的因素,还设计了疫情管控模块,能更全面地满足物业管理的各项业务需求。物业管理系统需要具备一定的可扩展性,以满足未来物业发展的需要,本系统采用了flask框架,该框架具有极高的可扩展性,方便未来系统功能的扩展。系统通过JWT技术,XSS攻击防御等实现了认证安全和前端安全,对业主信息提供了良好的保护,同时对系统进行了前端性能优化,提高了系统的易交互性。

关键词：物业管理系统前后端分离 flask React 前端安全防御