业务和功能介绍
在现代医疗体系面临巨大挑战的当下，医院患者数量的激增使得院内人满为患，各科室运转负荷沉重，就医效率问题成为亟待破解的关键难题。放射科作为疾病诊断的核心枢纽，每日需处理海量的 X 光、CT 等医疗影像，传统诊断模式下，医生逐一阅片，不仅耗费大量时间与精力，且在面对汹涌而来的患者流时，诊断及时性难以保障，患者长时间等待易引发焦虑，更可能使病情在等待中出现变化，错过最佳治疗时机。
与此同时，科技领域大模型技术蓬勃发展，视觉大模型在图像特征提取、模式识别方面展现出卓越能力，为医疗图像识别带来创新思路。本探究旨在探索将通用视觉大模型 qwen2.5 - 7b - 4bit - instruct 引入医疗图像识别场景，通过针对性训练与优化，使其精准解读医疗影像，辅助放射科医生快速、准确地做出诊断。一方面，借助模型高效处理图像的优势，大幅缩短诊断时间，缓解患者排队压力，提升医院整体运转效率；另一方面，减少医生基础阅片工作量，使其能将更多精力聚焦于复杂病例分析，提高诊断质量，优化医疗资源分配，为患者提供更优质、高效的医疗服务，推动医疗行业向智能化、高效化迈进。
与此同时，科技领域大模型技术蓬勃发展，视觉大模型在图像特征提取、模式识别方面展现出卓越能力，为医疗图像识别带来创新思路。本探究旨在探索将通用视觉大模型 qwen2.5 - 7b - 4bit - instruct 引入医疗图像识别场景，通过针对性训练与优化，使其精准解读医疗影像，辅助放射科医生快速、准确地做出诊断。一方面，借助模型高效处理图像的优势，大幅缩短诊断时间，缓解患者排队压力，提升医院整体运转效率；另一方面，减少医生基础阅片工作量，使其能将更多精力聚焦于复杂病例分析，提高诊断质量，优化医疗资源分配，为患者提供更优质、高效的医疗服务，推动医疗行业向智能化、高效化迈进。
项目实现
初始尝试阶段，直接运用未经训练的视觉大模型识别医疗图像，效果差强人意。模型因缺乏医疗专业知识沉淀，对复杂多变的医疗影像解读困难重重，如在识别胸部 CT 图像时，常将心脏阴影与肺部病灶混淆，且语言缺乏专业性和准确度，输出诊断描述与专业医生精准判断相比，可谓相去甚远，无法满足临床辅助需求。
随后开启训练征程，导入精心筹备的 1977 条数据集，按照预设 lora 训练方案启动模型优化。训练过程中，密切关注损失函数曲线波动，随着迭代推进，模型逐渐“领悟”医疗图像奥秘。例如起初模型只能描述图像内容，并不能讲出病理和异常特征，经多次训练调整后，便能精准勾勒肿瘤边界，准确判断肿瘤位置、大小及大致病理特征。
训练完成后，进入严格测试环节。选取全新医疗放射图像，涵盖常见病与罕见病案例，模型展现出显著进步。在识别腹部 X 光图像时，能快速定位消化道穿孔位置，详细描述膈下游离气体等关键征象，准确率大幅提升，与专业医生诊断高度吻合，初步具备投入临床辅助诊断的潜力。
随后开启训练征程，导入精心筹备的 1977 条数据集，按照预设 lora 训练方案启动模型优化。训练过程中，密切关注损失函数曲线波动，随着迭代推进，模型逐渐“领悟”医疗图像奥秘。例如起初模型只能描述图像内容，并不能讲出病理和异常特征，经多次训练调整后，便能精准勾勒肿瘤边界，准确判断肿瘤位置、大小及大致病理特征。
训练完成后，进入严格测试环节。选取全新医疗放射图像，涵盖常见病与罕见病案例，模型展现出显著进步。在识别腹部 X 光图像时，能快速定位消化道穿孔位置，详细描述膈下游离气体等关键征象，准确率大幅提升，与专业医生诊断高度吻合，初步具备投入临床辅助诊断的潜力。
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益智游戏类 App-Dexter Memory
1、立项背景和目标
背景： 不同人群均面临记忆与认知挑战，缺乏综合性训练工具。
目标： 开发一款适用于多年龄段的智能记忆助手，通过科学训练提升用户的记忆力、创造力及沟通效率。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
记忆训练场： 核心模块，运用记忆宫殿法等技巧，专项训练单词、人名记忆。
创意思维工坊： 提供联想游戏等，激发用户（尤其是儿童）的创造性思维。
家庭协作中心： 内置共享日历与亲子任务，帮助家庭管理日程并改善沟通。
3、业务流程、功能路径描述
用户路径（以专业人士为例）：
选择训练目标（如记人名） → 进入“记忆训练场”进行联想与练习 → 系统根据算法推送复习 → 在档案中查看能力成长报告。
家庭用户路径：
父母创建家庭组并分享日程 → 孩子接收提醒并查看 → 共同完成创意挑战任务，在互动中加强联系。
AI 营销客服助手（V1.1）｜后端主负责人（LLM + Agent + RAG + 多模态）
一、项目背景与业务价值
该系统用于教育电商平台的智能导购与客服服务。核心目标是让用户像与真人导购沟通一样，通过自然对话解决：
选课难
不知道课程内容 / 价位
不清楚适合孩子的学习路径
无法快速从大量商品中筛选
无法从 FAQ 中找准答案
无客服时段响应慢
本项目通过 AI 导购助手实现：
自动问答、智能推荐、实时语音交互、对话式下单、可解释推理链路，最终提升转化率、降低客服成本、提升用户体验。
系统主要围绕 对话 → 理解 → 检索 → 推荐 → 下单 五大核心链路展开。
打字达人
1.立项背景和目标：
背景： 在数字化时代，快速准确的键盘输入是工作、学习和沟通的一项基本技能。许多用户，特别是学生和办公人员，希望通过系统练习来提升打字速度和准确率，但市面上部分工具功能冗杂或缺乏趣味性。
目标： 开发一款界面简洁、操作便捷、兼具趣味性与激励性的网页版打字练习软件。核心目标是帮助用户从零开始，通过循序渐进的关卡挑战和实时数据反馈，有效提升英文打字能力，同时通过数据统计让进步可视化，保持用户的学习动力。
2.软件功能、核心功能模块的介绍：
核心功能模块一：闯关挑战模式。 这是软件的核心玩法，将学习路径游戏化。设计了从“初学者”到“大师”共5个难度关卡，每个关卡针对不同打字水平（如基础字母、常用单词、复杂长句等），为用户提供明确、循序渐进的进阶路径。
核心功能模块二：自由练习模式。 为用户提供一个无压力的练习环境，不受关卡限制，可随意进行打字练习，适合热身或针对性巩固。
核心功能模块三：数据统计系统。 在“我的统计”板块，实时记录并展示用户的关键绩效指标，包括总分数、历史最高打字速度、平均正确率以及已过关卡数。该系统让用户的成长轨迹一目了然，是维持长期练习兴趣的关键。
辅助功能模块： 包括“关于游戏”的介绍页面和“设置”选项，未来可扩展音效、主题切换等功能，提升软件完整度和用户体验。
3.业务流程、功能路径描述：
新用户流程： 用户访问网页后，首先看到主界面介绍和关卡概览。建议切换为英文输入法后，可点击“开始游戏”直接从第一关“初学者”开始挑战，或进入“自由练习”进行适应。
核心操作路径： 在关卡中，界面会显示需要输入的文本，用户开始打字后，系统会实时校验输入的正确性并计时。完成关卡后，系统会根据打字速度和准确率计算得分，并更新“我的统计”数据。用户可选择重复练习本关或挑战下一关卡。
数据驱动循环： 用户通过查看“我的统计”了解自身水平，从而决定下一步是巩固已过关卡还是挑战新高，形成一个“练习 -> 获得数据反馈 -> 调整目标 -> 再练习”的良性学习循环。
谷粒学苑
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