中医药研究

所设计的数据库后台管理系统为网上销售管理系统，该系统为一服装网的网上交易及会员间的交流提供后台支持，集成了服装信息、会员信息和管理员信息的录入。

本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用，提升抽取准确性和效率。

中医“症-证”分析在中医诊断学和中医证候分析中非常重要。该文以数据挖掘技术为手段对选取的古方进行“症-证”研究，对古方的主治症状进行规范，挖掘“症-证”之间的关系，从而判定方剂的主治证、兼治证。为了挖掘中医“症-证”之间的关系，提出了基于KNN的挖掘算法和基于贝叶斯的挖掘算法。对比实验证明，基于贝叶斯方法正确率达到65.76％，高于KNN的62.50％。

中医门诊数据库在课堂实例练习中应用信息技术课程。

中医的证候分类及其症状描述错综复杂，准确鉴别病患所属的证候一直是临床医疗的关键挑战。本研究探索了数据挖掘技术中朴素贝叶斯分类方法在中医证候识别中的应用。为了提高分类准确率，结合遗传算法对分类特征进行了优化。研究通过建立数学模型和应用朴素贝叶斯分类方法对中医证候进行了深入分析，并成功应用遗传算法优化特征选择，以提高识别准确性。

海量中医电子病历的普及为数据挖掘提供了丰富的数据资源。利用关联规则算法，可以从这些数据中挖掘出年龄、疾病、症状等因素之间的潜在关联，为中医诊断提供辅助决策支持。

这是一个综合的数据库课程设计资源，帮助学习者深入理解和应用数据库设计原理与实践。资源涵盖了医药售卖系统的详细设计，包括需求分析、概念模型设计、逻辑模型构建、物理实现以及API接口设计。每个设计都经过了精心的构思和实践验证，具备高效的数据库结构设计和规范化处理。通过学习这些实例，学习者将提升解决实际问题的能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。

目的：探讨抑郁症临床中医舌、脉象的分布规律。方法：统计分析近10年抑郁症文献资料，筛选146例样本。结果：舌质淡占58.9%，脉象以沉细为主占45.2%；抑郁症患者舌质淡、苔薄白、脉沉细的分布特点明显。

医药销售管理系统优化设计与SQL Server数据库应用。系统设计包括需求分析、系统逻辑方案、数据库详细设计及操作。通过创建存储过程和视图，实现数据的插入、修改、删除和查询。

滴普科技与医药行业的深度结合####一、滴普科技概述滴普科技成立于2018年，总部位于北京，是一家专注于数据智能服务的企业。公司致力于利用最新的数据智能技术，帮助客户实现数据的最大化利用。其核心产品FastData是一个基于云原生架构的数据智能服务平台，提供高效、低成本、易用的数据智能解决方案。 ####二、FastData核心组件介绍 - DLink流批一体数据分析引擎：支持实时和批量数据处理，处理大规模数据流。 - DataFacts数据智能开发平台：提供全面的数据处理、分析及可视化工具，降低数据科学家的工作难度。 - DataSense数据科学分析平台：专注于机器学习模型训练与部署等高级分析任务。 - DXP数据资产管理和运营平台：帮助企业管理数据资产，确保数据质量并促进数据共享。 ####三、滴普科技的服务领域滴普科技通过业务价值创新咨询服务（DIC），帮助企业在先进制造、生物医药、能源出行、政务双碳、金融科技和消费流通等领域深度挖掘数据价值。 ####四、医药行业应用案例滴普科技在医药行业应用涵盖：加速新药研发、优化临床试验、个性化医疗方案和药品安全监测。 ####五、滴普科技的发展历程与成就滴普科技自成立以来快速发展，包括多轮融资和技术认证，如2020年通过CMMI3级认证并被Gartner评为《2020中国ICT技术成熟度曲线报告》。