| 这个作业属于哪个课程 | 2023-2024-计算机基础与程序设计 |
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| 这个作业要求在哪里 | 2023-2024-计算机基础与程序设计 |
| 这个作业的目标 | 计算机科学概论第12，13，14章 并完成云班课测试、《C语言程序设计》第9章并完成云班课测试 |
| 作业正文 | （https://www.cnblogs.com/Augenstern4545/p/17873342.html） |
教材学习内容总结
学习了信息系统、数据库与SQL、人工智能与专家系统、人工神经网络、模拟与离散事件、排队系统、天气与地震模型、图形图像。
教材学习中的问题和解决过程
问题： 如何利用人工智能和专家系统来改善医疗诊断过程？
解决过程：
数据收集与准备： 收集大量的医疗数据，包括患者病历、医学影像、实验室结果等。确保数据的质量和隐私保护。
特征提取与选择： 从收集的数据中提取相关特征，这可以涉及到信号处理、图像处理和自然语言处理等技术。选择最相关的特征以供模型使用。
建立专家系统： 利用人工智能技术，构建专家系统，这可能包括机器学习算法、深度学习模型等。这个系统可以学习从数据中提取规律，并进行复杂的医学决策。
模型训练与优化： 使用医疗数据对构建的模型进行训练，并进行优化以提高准确性和性能。这可能需要调整模型的参数、选择适当的算法，并进行交叉验证等。
解释性与透明性： 对于医学领域，解释模型的决策是至关重要的。确保模型的输出可以解释给医生和患者，增加信任度。
集成到医疗实践中： 将开发的专家系统集成到实际医疗环境中，与医生协同工作。这可以包括与现有医疗信息系统的集成，以便实时提供决策支持。
监控与更新： 持续监控系统的性能，随时更新模型以适应新的医疗数据和研究成果。这有助于保持系统的准确性和实用性。
基于AI的学习
学习进度条
| 代码行数（新增/累积） | 博客量（新增/累积） | 学习时间（新增/累积） | 重要成长 | |
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| 目标 | 5000行 | 30篇 | 400小时 | |
| 第一周 | 200/200 | 2/2 | 20/20 | |
| 第二周 | 300/500 | 2/4 | 18/38 | |
| 第三周 | 500/1000 | 3/7 | 22/60 | |
| 第四周 | 300/1300 | 2/9 | 30/90 |