海遇医疗SPD医疗物资管理系统是一个专注于医疗物资全流程管理的平台,覆盖了从采购、入库到使用的19个核心业务流程,与医院医惠系统深度对接。平台通过数字化和智能化手段,实现了医疗物资的一站式精准管理,帮助医院优化资源配置,提升管理效率。 项目采用Spring Boot和微服务架构进行开发,结合Redis缓存和RabbitMQ消息队列处理高并发任务,显著提升了系统性能和稳定性。我主要负责系统功能模块开发,包括前端与后端核心功能实现,优化数据库查询性能,设计动态审批流,开发报表模块,并通过与医惠系统的接口联调实现数据无缝交互。此外,我还负责系统日常巡检,排查并解决潜在故障,确保系统7×24小时...
以下是一份约 950 字的后台运营系统基本功能列表: 用户管理模块至关重要。注册支持手机号、邮箱等多种方式,方便用户快速进入系统。登录途径多样,除常规用户名/密码外,还融合微信、QQ 等第三方账号登录,并设有找回密码功能。用户可自行或由管理员编辑信息,如姓名、联系方式等。依据不同角色(超级管理员、普通管理员、普通用户等)进行权限管理,精准划分操作范围,同时可对用户状态(启用、禁用、删除)进行有效管控,保障系统安全与有序运行。 数据管理涵盖数据全流程处理。录入依靠直观表单,可输入产品信息、订单详情等各类业务数据。查询功能强大,支持多条件组合,无论是精准定位还是模糊搜索都能高效达成。编...
基于深度神经网络模型进行候选化合物的筛选,预测 新药研发面临着诸多挑战,存在成本高、耗时长、风险高等痛点。aidd以计算化学为基础,在药物研发中的先导化合物的发现优化、化合物ADMET预测等方面有着广泛的应用。 药物发现中,候选化合物具有关键的作用。将人工智能技术应用在候选化合物的筛选,预测,受到了业界的广泛关注。 本项目旨在将深度神经网络模型应用于临床前候选化合物的发现、筛选。 应用了传统机器学习的分子表征技术,也采用了独特的图神经网络的构建,并将二者结合。 本人在项目中作为项目核心成员。...
基于大语言模型进行文献、专利文本的自动标注。 基于大语言,批量提取大量的文献、专利文本,并根据标题、摘要等关键信息,自动将文献、专利进行分类。 本人作为项目的主导人。...