基于深度学习的轴承故障诊断与预测系统

梵花田是一款专注于身心健康的应用，主要面向有睡眠困扰、焦虑情绪、需要放松和专注的用户群体。项目定位是提供高品质的白噪音、冥想课程、助眠故事等内容，帮助用户改善睡眠质量、缓解压力、提升专注力。 （业务模式） 采用 免费内容 + 会员订阅 的模式。用户可以免费使用部分白噪音和基础冥想内容，订阅会员后解锁全部冥想课程、原创助眠故事、高级混音功能等。 （核心功能介绍） 我将其后端核心功能分为以下几个模块： 声音模块 提供超过30种白噪音（如雨声、海浪、篝火、钢琴等），支持用户多轨混音（同时播放多个声音并独立调节音量）。 支持定时播放、收藏、最近播放记录。 冥想模块 包含 14天入门冥想计划，以及针对不同场景的主题课程（如“考前减压”、“职场焦虑缓解”、“睡前放松”等）。 记录用户的训练进度、连续打卡天数，支持课程评价。 睡眠助眠模块 提供原创的助眠故事（如“月光森林”、“海边小屋”等），配有舒缓的背景音乐和专业配音。 支持故事播放进度自动保存、定时关闭。 宝宝专区模块 专门为母婴群体设计，包含哄睡音乐、摇篮曲、睡前动画和短篇故事。 个人中心与会员模块 用户注册登录（手机号/微信）、会员购买与续费、历史记录、收藏夹、睡眠统计报告等。 后台管理系统 为运营人员提供内容发布（上传音频、配图、文字）、用户管理、数据看板（日活、播放量、会员转化率）等功能。

产品包含功能：药库的订单采购管理、收货管理、追溯码管理、用户管理、角色管理、统计查询、HIS对接接口和省招采平台对接接口等，主要是帮药库简化采购流程，满足网采率的上传要求，同时也能解决医保对医院的追溯码上传要求。

系统为医疗数据可视化大屏，通过下拉选择器可切换不同数据维度展示页面，实现多场景、多主题的数据监控与分析。主要功能包括： 1. 展示全国年度出院量趋势变化，通过折线图直观呈现多年数据走势； 2. 以地图形式展示 2024 年全国各省份出院人次分布，便于地域数据对比； 3. 统计并展示不同医疗机构类型的出院人次占比，清晰呈现机构服务结构； 4. 分析出院人群的性别、年龄结构，结合老年人口占比形成患者画像； 5. 各模块均支持数据可视化图表展示，包含折线图、地图、饼图、柱状图等； 6. 整体采用深色专业主题，布局规整清晰，适用于数据汇报、运营监控等场景。 7. 各个图表配置了合适的动态展示效果(演示地址：http://47.101.153.3:9007)

① 慢性病风险预测： 基于用户健康数据，使用神经网络模型预测未来患糖尿病、高血压等慢性病的风险。 ② 健康年龄计算： 通过FT-Transformer 模型，计算用户的生物年龄（健康年龄），直观反映身体老化状况。 ③ 亚健康状态评估： 通过问卷与活动数据，使用聚类算法+神经网络模型对用户的亚健康状态进行分类与评分。 ① 睡眠阶段分析： 基于智能手环的心率、体动数据，使用深度学习模型1D-CNN + Transformer对用户的睡眠阶段进行精准分期。 ② 异常心律筛查： 对连续心率数据进行监控，使用异常检测算法或深度学习模型自动筛查可能的心律不齐事件，并发出预警。 ③ 运动模式识别与能耗估算： 利用设备加速度计等传感器数据，通过深度学习模型识别用户运动类型（如走路、跑步），并精确计算热量消耗。 ④ 长期健康趋势分析： 对用户长期的静息心率、步数等数据进行时间序列分析，发现周期性规律和长期变化趋势。 ① 症状自查器： 用户通过勾选症状或输入文本描述自身状况。 ② 疾病智能预测： 基于深度学习模型Feature Tokenizer Transformer（FT-Transformer），对输入的症状进行分析，输出可能的疾病及概率。 ③ AI健康助手： 集成大语言模型API，为预测结果提供人性化的护理建议与就医警示。 ④ 自查历史记录： 记录并展示用户历次的健康自查记录。 ① 智能饮食推荐： 基于用户身体指标与健康目标，使用推荐算法生成个性化食谱。 ② 自适应运动计划： 根据用户体能和目标生成并动态调整运动计划。 ③ 健康习惯追踪与提醒： 提供服药、饮水、久坐等智能提醒功能。 ④ 睡眠改善方案： 针对睡眠问题，提供个性化的改善建议。

背景：跟医院合作租赁或售卖医疗设备，主要面向全瘫或半瘫老年人，辅助治疗同时收集老人的医疗数据 1、有个运营后台，可以管理设备的上下架，以及促销活动设置 2、微信小程序可以进行租赁或购买设备