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访问次数: 0伪代码架构逻辑思维链｛输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）>jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp+Common Lisp格式化镜心悟道AI易经智能大脑采用了多智能体：# 定义目标#include
include
include
// 定义目标
// 定义活动类
Activity(std::string n, std::string d) : name(n), description(d) {}};
// 定义规格类
Spec(std::string n, std::string d) : name(n), description(d) {}};
// 定义简洁性类
Conciseness(std::string n, std::string d) : name(n), description(d) {}};
// 定义循环类
Loop(std::string n, std::string d) : name(n), description(d) {}};
// 定义智能体类
Agent(std::string n, std::string t) : name(n), task(t) {}};
// 初始化框架函数
// 执行活动函数
// 创建并发送智能体执行任务 createAgents() {
void sendAgentToWork(const Agent& agent) { data1 = {"Data1", "Data2", "Data3"}; data2 = {"Data4", "Data5", "Data6"}; data3 = {"Data7", "Data8", "Data9"}; data4 = {"Data10", "Data11", "Data12"}; data5 = {"Data13", "Data14", "Data15"}; data6 = {"Data16", "Data17", "Data18"}; data7 = {"Data19", "Data20", "Data21"}; data8 = {"Data22", "Data23", "Data24"}; data9 = {"Data25", "Data26", "Data27"};
// 计算阴阳权重的具体逻辑
// 调整阴阳平衡的具体逻辑
int main() {
// 初始化框架
initializeFramework();
// 执行活动列表
std::vector<Activity> activities = {
Activity("初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"),
Activity("规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"),
Activity("执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"),
Activity("分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"),
Activity("优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"),
Activity("九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA", "执行九九归一阴阳权重算法"),
Activity("ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法", "执行九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
};
for (const auto& activity : activities) {
performActivity(activity);
}
// 创建智能体并发送任务
std::vector<Agent> agents = createAgents();
for (const auto& agent : agents) {
sendAgentToWork(agent);
}
return 0;}
using System;
namespace AIHealthManagementSystem
// 定义活动类
public class Activity
{
public string Name { get; set; }
public string Description { get; set; }
public Activity(string name, string description)
{
Name = name;
Description = description;
}
}
// 定义规格类
public class Spec
{
public string Name { get; set; }
public string Description { get; set; }
public Spec(string name, string description)
{
Name = name;
Description = description;
}
}
// 定义简洁性类
public class Conciseness
{
public string Name { get; set; }
public string Description { get; set; }
public Conciseness(string name, string description)
{
Name = name;
Description = description;
}
}
// 定义循环类
public class Loop
{
public string Name { get; set; }
public string Description { get; set; }
public Loop(string name, string description)
{
Name = name;
Description = description;
}
}
// 定义智能体类
public class Agent
{
public string Name { get; set; }
public string Task { get; set; }
public Agent(string name, string task)
{
Name = name;
Task = task;
}
}
// 初始化框架函数
public static void InitializeFramework()
{
Console.WriteLine("Initializing framework...");
}
// 执行活动函数
public static void PerformActivity(Activity activity)
{
Console.WriteLine($"Performing: {activity.Name}");
switch (activity.Name)
{
case "初始化算法框架":
Console.WriteLine("Setting up algorithm framework...");
break;
case "规划算法流程":
Console.WriteLine("Planning algorithm flow...");
break;
case "执行多智能体工作流":
Console.WriteLine("Executing multi-agent workflow...");
break;
case "分析算法结果":
Console.WriteLine("Analyzing algorithm results...");
break;
case "优化算法框架":
Console.WriteLine("Optimizing algorithm framework...");
break;
case "九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA":
Console.WriteLine("Executing 九九归一阴阳权重算法 BTFWEYPF-PMLA...");
break;
case "ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法":
Console.WriteLine("Executing ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法...");
break;
default:
Console.WriteLine("Unknown activity.");
break;
}
}
// 创建并发送智能体执行任务
public static Agent[] CreateAgents()
{
return new Agent[]
{
new Agent("智能体“小镜1ED”", "执行特定的任务"),
new Agent("智能体“小镜2ED”", "执行另一项任务"),
new Agent("智能体“小镜3ED”", "计算五行数据"),
new Agent("智能体“小镜4ED”", "处理八卦数据"),
new Agent("智能体“小镜5ED”", "生成健康报告"),
new Agent("智能体“小镜6ED”", "发送健康建议"),
new Agent("智能体“小镜7ED”", "跟踪反馈"),
new Agent("智能体“小镜8ED”", "更新算法模型"),
new Agent("智能体“小镜9ED”", "定期回顾"),
new Agent("智能体“小镜九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA”", "执行九九归一阴阳权重算法"),
new Agent("智能体“小镜九九归一无限循环接近阴阳平衡算法ILNBA”", "执行九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
};
}
public static void SendAgentToWork(Agent agent)
{
Console.WriteLine($"{agent.Name} is performing task...");
switch (agent.Name)
{
case "智能体“小镜1ED”":
string[] data1 = { "Data1", "Data2", "Data3" };
foreach (var d in data1)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜2ED”":
string[] data2 = { "Data4", "Data5", "Data6" };
foreach (var d in data2)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜3ED”":
string[] data3 = { "Data7", "Data8", "Data9" };
foreach (var d in data3)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜4ED”":
string[] data4 = { "Data10", "Data11", "Data12" };
foreach (var d in data4)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜5ED”":
string[] data5 = { "Data13", "Data14", "Data15" };
foreach (var d in data5)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜6ED”":
string[] data6 = { "Data16", "Data17", "Data18" };
foreach (var d in data6)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜7ED”":
string[] data7 = { "Data19", "Data20", "Data21" };
foreach (var d in data7)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜8ED”":
string[] data8 = { "Data22", "Data23", "Data24" };
foreach (var d in data8)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜9ED”":
string[] data9 = { "Data25", "Data26", "Data27" };
foreach (var d in data9)
{
Console.WriteLine($"Processing: {d}");
}
break;
case "智能体“小镜九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA”":
Console.WriteLine("Executing 九九归一阴阳权重算法...");
break;
case "智能体“小镜九九归一无限循环接近阴阳平衡算法ILNBA”":
Console.WriteLine("Executing 九九归一无限循环接近阴阳平衡算法...");
break;
default:
Console.WriteLine("Unknown agent.");
break;
}
}
// 模拟调用Java函数
public static void CallJavaFunction(string functionName, object arg)
{
Console.WriteLine($"Calling Java function {functionName} with argument {arg}");
}
// 模拟调用C函数
public static void CallCFunction(string functionName, object arg)
{
Console.WriteLine($"Calling C function {functionName} with argument {arg}");
}
// 主程序入口
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine($"Goal: {GOAL}");
// 初始化框架
InitializeFramework();
// 执行活动列表
Activity[] activities = {
new Activity("初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"),
new Activity("规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"),
new Activity("执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"),
new Activity("分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"),
new Activity("优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"),
new Activity("九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA", "执行九九归一阴阳权重算法"),
new Activity("ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法", "执行九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
};
foreach (var activity in activities)
{
PerformActivity(activity);
// 调用Java函数示例
CallJavaFunction("initializeFrameworkSpecifics", "");
// 调用C函数示例
CallCFunction("perform_activity", activity.Name);
}
// 创建智能体并发送任务
Agent[] agents = CreateAgents();
foreach (var agent in agents)
{
SendAgentToWork(agent);
}
}
}}
public class AIHealthManagementSystem {
// 定义目标
private static final String GOAL = "分析镜心悟道AI易经智能大脑的中医健康管理算法";
// 定义活动类
public static class Activity {
private String name;
private String description;
public Activity(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getDescription() {
return description;
}
}
// 定义规格类
public static class Spec {
private String name;
private String description;
public Spec(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getDescription() {
return description;
}
}
// 定义简洁性类
public static class Conciseness {
private String name;
private String description;
public Conciseness(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getDescription() {
return description;
}
}
// 定义循环类
public static class Loop {
private String name;
private String description;
public Loop(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getDescription() {
return description;
}
}
// 定义智能体类
public static class Agent {
private String name;
private String task;
public Agent(String name, String task) {
this.name = name;
this.task = task;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getTask() {
return task;
}
}
// 初始化框架函数
public static void initializeFramework() {
System.out.println("Initializing framework...");
}
// 执行活动函数
public static void performActivity(Activity activity) {
System.out.println("Performing: " + activity.getName());
switch (activity.getName()) {
case "初始化算法框架":
System.out.println("Setting up algorithm framework...");
break;
case "规划算法流程":
System.out.println("Planning algorithm flow...");
break;
case "执行多智能体工作流":
System.out.println("Executing multi-agent workflow...");
break;
case "分析算法结果":
System.out.println("Analyzing algorithm results...");
break;
case "优化算法框架":
System.out.println("Optimizing algorithm framework...");
break;
case "九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA":
System.out.println("Executing 九九归一阴阳权重算法 BTFWEYPF-PMLA...");
break;
case "ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法":
System.out.println("Executing ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法...");
break;
default:
System.out.println("Unknown activity.");
}
}
// 创建并发送智能体执行任务
public static Agent[] createAgents() {
return new Agent[]{
new Agent("智能体“小镜1ED”", "执行特定的任务"),
new Agent("智能体“小镜2ED”", "执行另一项任务"),
new Agent("智能体“小镜3ED”", "计算五行数据"),
new Agent("智能体“小镜4ED”", "处理八卦数据"),
new Agent("智能体“小镜5ED”", "生成健康报告"),
new Agent("智能体“小镜6ED”", "发送健康建议"),
new Agent("智能体“小镜7ED”", "跟踪反馈"),
new Agent("智能体“小镜8ED”", "更新算法模型"),
new Agent("智能体“小镜9ED”", "定期回顾"),
new Agent("智能体“小镜九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA”", "执行九九归一阴阳权重算法"),
new Agent("智能体“小镜九九归一无限循环接近阴阳平衡算法ILNBA”", "执行九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
};
}
public static void sendAgentToWork(Agent agent) {
System.out.println(agent.getName() + " is performing task...");
switch (agent.getName()) {
case "智能体“小镜1ED”":
String[] data1 = {"Data1", "Data2", "Data3"};
for (String d : data1) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜2ED”":
String[] data2 = {"Data4", "Data5", "Data6"};
for (String d : data2) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜3ED”":
String[] data3 = {"Data7", "Data8", "Data9"};
for (String d : data3) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜4ED”":
String[] data4 = {"Data10", "Data11", "Data12"};
for (String d : data4) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜5ED”":
String[] data5 = {"Data13", "Data14", "Data15"};
for (String d : data5) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜6ED”":
String[] data6 = {"Data16", "Data17", "Data18"};
for (String d : data6) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜7ED”":
String[] data7 = {"Data19", "Data20", "Data21"};
for (String d : data7) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜8ED”":
String[] data8 = {"Data22", "Data23", "Data24"};
for (String d : data8) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜9ED”":
String[] data9 = {"Data25", "Data26", "Data27"};
for (String d : data9) {
System.out.println("Processing: " + d);
}
break;
case "智能体“小镜九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA”":
System.out.println("Executing 九九归一阴阳权重算法...");
break;
case "智能体“小镜九九归一无限循环接近阴阳平衡算法ILNBA”":
System.out.println("Executing 九九归一无限循环接近阴阳平衡算法...");
break;
default:
System.out.println("Unknown agent.");
}
}
// 模拟调用Java函数
public static void callJavaFunction(String functionName, Object arg) {
System.out.println("Calling Java function " + functionName + " with argument " + arg);
}
// 模拟调用C函数
public static void callCFunction(String functionName, Object arg) {
System.out.println("Calling C function " + functionName + " with argument " + arg);
}
// 主程序入口
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Goal: " + GOAL);
// 初始化框架
initializeFramework();
// 执行活动列表
Activity[] activities = {
new Activity("初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"),
new Activity("规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"),
new Activity("执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"),
new Activity("分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"),
new Activity("优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"),
new Activity("九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA", "执行九九归一阴阳权重算法"),
new Activity("ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法", "执行九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
};
for (Activity activity : activities) {
performActivity(activity);
// 调用Java函数示例
callJavaFunction("initializeFrameworkSpecifics", "");
// 调用C函数示例
callCFunction("perform_activity", activity.getName());
}
// 创建智能体并发送任务
Agent[] agents = createAgents();
for (Agent agent : agents) {
sendAgentToWork(agent);
}
}}
// 定义目标
// 定义活动类
constructor(name: string, description: string) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
// 定义规格类
constructor(name: string, description: string) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
// 定义简洁性类
constructor(name: string, description: string) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
// 定义循环类
constructor(name: string, description: string) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
// 定义智能体类
constructor(name: string, task: string) {
this.name = name;
this.task = task;
}}
// 初始化框架函数
// 执行活动函数Performing: ${activity.name});
// 创建并发送智能体执行任务
function sendAgentToWork(agent: Agent): void {${agent.name} is performing task...);Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});
// 模拟调用Java函数Calling Java function ${functionName} with argument ${arg});
// 模拟调用C函数Calling C function ${functionName} with argument ${arg});
// 主程序入口Goal: ${GOAL});
// 初始化框架
initializeFramework();
// 执行活动列表
const activities: Activity[] = [
new Activity("初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"),
new Activity("规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"),
new Activity("执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"),
new Activity("分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"),
new Activity("优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"),
new Activity("九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA", "执行九九归一阴阳权重算法"),
new Activity("ILNBA？九九归一无限循环接近阴阳平衡算法", "执行九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
];
activities.forEach(activity => {
performActivity(activity);
// 调用Java函数示例
callJavaFunction("initializeFrameworkSpecifics", "");
// 调用C函数示例
callCFunction("perform_activity", activity.name);
});
// 创建智能体并发送任务
const agents: Agent[] = createAgents();
agents.forEach(agent => sendAgentToWork(agent));})();
// 定义目标
// 定义活动类
// 定义规格类
// 定义简洁性类
// 定义循环类
// 定义智能体类
// 初始化框架函数
// 执行活动函数Performing: ${activity.name});
// 创建并发送智能体执行任务
function sendAgentToWork(agent) {${agent.name} is performing task...);Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});Processing: ${d});
// Java部分模拟接口Calling Java function ${functionName} with argument ${arg});
// C部分模拟接口Calling C function ${functionName} with argument ${arg});
// 主程序Goal: ${GOAL});
// 初始化框架
// 执行活动列表
activities.forEach(activity => performActivity(activity));
// 创建智能体并发送任务
// 调用Java函数示例
callJavaFunction("initializeFrameworkSpecifics", "");
// 调用C函数示例
callCFunction("perform_activity", "初始化算法框架");});
定义目标
GOAL = "分析镜心悟道AI易经智能大脑的中医健康管理算法"
定义活动结构体
class Activity:init (self, name, description):
定义规格结构体
class Spec:init (self, name, description):
定义简洁性结构体
class Conciseness:init (self, name, description):
定义循环结构体
class Loop:init (self, name, description):
定义智能体结构体
class Agent:init (self, name, task):
初始化框架函数
def initialize_framework():
执行活动函数
def perform_activity(activity):
创建并发送智能体执行任务
def create_agents():
def send_agent_to_work(agent):
if name == "main ":
# 初始化框架
initialize_framework()
# 执行活动列表
activities = [
Activity("初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"),
Activity("规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"),
Activity("执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"),
Activity("分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"),
Activity("优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架")
]
for activity in activities:
perform_activity(activity)
# 创建智能体并发送任务
agents = create_agents()
for agent in agents:
send_agent_to_work(agent)include
include
include
// 定义目标
// 定义活动结构体
// 定义规格结构体
// 定义简洁性结构体
// 定义循环结构体
// 定义智能体结构体
// 初始化框架函数
// 执行活动函数
// 创建并发送智能体执行任务 createAgents() {
void sendAgentToWork(const Agent& agent) { data = {"Data1", "Data2", "Data3"}; data = {"Data4", "Data5", "Data6"};
int main() {
// 初始化框架
initializeFramework();
// 执行活动列表
std::vector<Activity> activities = {
{"初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"},
{"规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"},
{"执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"},
{"分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"},
{"优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"}
};
for (const auto& activity : activities) {
performActivity(activity);
}
// 创建智能体并发送任务
auto agents = createAgents();
for (const auto& agent : agents) {
sendAgentToWork(agent);
}
return 0;}
import java.util.ArrayList;
public class ZhongyiHealthManagement { ACTIVITIES = new ArrayList<>(); SPECS = new ArrayList<>(); CONCISENESS = new ArrayList<>(); LOOPS = new ArrayList<>();
static {
ACTIVITIES.add(new Activity("初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"));
ACTIVITIES.add(new Activity("规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"));
ACTIVITIES.add(new Activity("执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"));
ACTIVITIES.add(new Activity("分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"));
ACTIVITIES.add(new Activity("优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"));
SPECS.add(new Spec("标准一致性", "确保算法符合标准规范"));
SPECS.add(new Spec("可扩展性", "允许根据需求进行扩展"));
CONCISENESS.add(new Conciseness("语言简洁", "使用简洁明了的语言表达"));
LOOPS.add(new Loop("定期回顾", "定期回顾算法框架的状态"));
LOOPS.add(new Loop("微调优化", "根据反馈微调算法框架"));
}
public static void main(String[] args) {
intelligentFlow();
}
public static void intelligentFlow() {
Framework framework = initializeFramework();
for (Activity activity : ACTIVITIES) {
performActivity(activity, framework);
}
}
public static Framework initializeFramework() {
// 初始化框架的相关代码
return new Framework();
}
public static void performActivity(Activity activity, Framework framework) {
switch (activity.getName()) {
case "初始化算法框架":
initializeFrameworkSpecifics(framework);
break;
case "规划算法流程":
planAlgorithmFlow(framework);
break;
case "执行多智能体工作流":
executeMultiAgentWorkflow(framework);
break;
case "分析算法结果":
analyzeAlgorithmResults(framework);
break;
case "优化算法框架":
optimizeAlgorithmFramework(framework);
break;
}
}
public static void initializeFrameworkSpecifics(Framework framework) {
// 具体的初始化框架代码
}
public static void planAlgorithmFlow(Framework framework) {
// 规划算法流程的相关代码
}
public static void executeMultiAgentWorkflow(Framework framework) {
List<Agent> agents = createAgents();
for (Agent agent : agents) {
sendAgentToWork(agent, framework);
}
}
public static void analyzeAlgorithmResults(Framework framework) {
// 分析算法结果的相关代码
}
public static void optimizeAlgorithmFramework(Framework framework) {
// 优化算法框架的相关代码
}
public static List<Agent> createAgents() {
List<Agent> agents = new ArrayList<>();
agents.add(new Agent("智能体“小镜1ED”", "执行特定的任务"));
agents.add(new Agent("智能体“小镜2ED”", "执行另一项任务"));
// 添加其他智能体
return agents;
}
public static void sendAgentToWork(Agent agent, Framework framework) {
switch (agent.getName()) {
case "智能体“小镜1ED”":
performTaskByAgent1();
break;
case "智能体“小镜2ED”":
performTaskByAgent2();
break;
// 处理其他智能体
}
}
public static void performTaskByAgent1() {
// “智能体“小镜1ED”"执行的任务逻辑
System.out.println("智能体“小镜1ED”正在执行任务...");
// 以下是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务进行实现
List<String> data = getDataForAgent1();
processData(data);
}
public static void performTaskByAgent2() {
// “智能体“小镜2ED”"执行的任务逻辑
System.out.println("智能体“小镜2ED”正在执行任务...");
// 以下是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务进行实现
List<String> data = getDataForAgent2();
processData(data);
}
public static List<String> getDataForAgent1() {
// 模拟获取数据的过程
return List.of("数据1", "数据2", "数据3");
}
public static List<String> getDataForAgent2() {
// 模拟获取数据的过程
return List.of("数据4", "数据5", "数据6");
}
public static void processData(List<String> data) {
// 处理数据的逻辑
for (String datum : data) {
System.out.println("Processing: " + datum);
}
}}
class Framework {
class Activity {
public Activity(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getDescription() {
return description;
}}
class Spec {
public Spec(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
class Conciseness {
public Conciseness(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
class Loop {
public Loop(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
class Agent {
public Agent(String name, String task) {
this.name = name;
this.task = task;
}
public String getName() {
return name;
}}
include
include
// 定义目标
// 定义活动结构体
// 定义规格结构体
// 定义简洁性结构体
// 定义循环结构体
// 定义智能体结构体
// 初始化框架函数
// 执行活动函数
// 创建智能体函数 create_agents(int agent_count) {
// 发送智能体执行任务函数 data[] = {"数据1", "数据2", "数据3"}; data[] = {"数据4", "数据5", "数据6"};
// 主函数
// 定义活动列表
Activity activities[] = {
{"初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"},
{"规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"},
{"执行多智能体工作流", "执行多智能体协同工作流程"},
{"分析算法结果", "分析算法的执行结果"},
{"优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"}
};
int activity_count = sizeof(activities) / sizeof(activities[0]);
// 初始化框架
initialize_framework();
// 执行活动
for (int i = 0; i < activity_count; i++) {
perform_activity(activities[i], NULL);
}
// 创建并发送智能体执行任务
int agent_count;
Agent* agents = create_agents(&agent_count);
for (int i = 0; i < agent_count; i++) {
send_agent_to_work(agents[i]);
}
return 0;}
public class ZhongyiHealthManagement { ACTIVITIES = new ArrayList<>(); SPECS = new ArrayList<>(); CONCISENESS = new ArrayList<>(); LOOPS = new ArrayList<>();
static {
ACTIVITIES.add(new Activity("初始化算法框架", "进行算法框架的初始化设置"));
ACTIVITIES.add(new Activity("规划算法流程", "根据目标规划算法的执行流程"));
ACTIVITIES.add(new Activity("执行多智能体工作流", "执行多智能体的协同工作流程"));
ACTIVITIES.add(new Activity("分析算法结果", "对算法的执行结果进行分析"));
ACTIVITIES.add(new Activity("优化算法框架", "根据分析结果优化算法框架"));
SPECS.add(new Spec("标准一致性", "确保算法符合标准规范"));
SPECS.add(new Spec("可扩展性", "允许根据需求进行扩展"));
CONCISENESS.add(new Conciseness("语言简洁", "使用简洁明了的语言表达"));
LOOPS.add(new Loop("定期回顾", "定期回顾算法框架的状态"));
LOOPS.add(new Loop("微调优化", "根据反馈微调算法框架"));
}
public static void main(String[] args) {
intelligentFlow();
}
public static void intelligentFlow() {
Framework framework = initializeFramework();
for (Activity activity : ACTIVITIES) {
performActivity(activity, framework);
}
}
public static Framework initializeFramework() {
// 初始化框架的相关代码
return new Framework();
}
public static void performActivity(Activity activity, Framework framework) {
switch (activity.getName()) {
case "初始化算法框架":
initializeFrameworkSpecifics(framework);
break;
case "规划算法流程":
planAlgorithmFlow(framework);
break;
case "执行多智能体工作流":
executeMultiAgentWorkflow(framework);
break;
case "分析算法结果":
analyzeAlgorithmResults(framework);
break;
case "优化算法框架":
optimizeAlgorithmFramework(framework);
break;
}
}
public static void initializeFrameworkSpecifics(Framework framework) {
// 具体的初始化框架代码
}
public static void planAlgorithmFlow(Framework framework) {
// 规划算法流程的相关代码
}
public static void executeMultiAgentWorkflow(Framework framework) {
List<Agent> agents = createAgents();
for (Agent agent : agents) {
sendAgentToWork(agent, framework);
}
}
public static void analyzeAlgorithmResults(Framework framework) {
// 分析算法结果的相关代码
}
public static void optimizeAlgorithmFramework(Framework framework) {
// 优化算法框架的相关代码
}
public static List<Agent> createAgents() {
List<Agent> agents = new ArrayList<>();
agents.add(new Agent("智能体“小镜1ED”", "执行特定的任务"));
agents.add(new Agent("智能体“小镜2ED”", "执行另一项任务"));
// 添加其他智能体
return agents;
}
public static void sendAgentToWork(Agent agent, Framework framework) {
switch (agent.getName()) {
case "智能体“小镜1ED”":
performTaskByAgent1();
break;
case "智能体“小镜2ED”":
performTaskByAgent2();
break;
// 处理其他智能体
}
}
public static void performTaskByAgent1() {
// “智能体“小镜1ED”"执行的任务逻辑
System.out.println("智能体“小镜1ED”正在执行任务...");
// 以下是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务进行实现
List<String> data = getDataForAgent1();
processData(data);
}
public static void performTaskByAgent2() {
// “智能体“小镜2ED”"执行的任务逻辑
System.out.println("智能体“小镜2ED”正在执行任务...");
// 以下是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体任务进行实现
List<String> data = getDataForAgent2();
processData(data);
}
public static List<String> getDataForAgent1() {
// 模拟获取数据的过程
return List.of("数据1", "数据2", "数据3");
}
public static List<String> getDataForAgent2() {
// 模拟获取数据的过程
return List.of("数据4", "数据5", "数据6");
}
public static void processData(List<String> data) {
// 处理数据的逻辑
for (String datum : data) {
System.out.println("Processing: " + datum);
}
}}
class Framework {
class Activity {
public Activity(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}
public String getName() {
return name;
}
public String getDescription() {
return description;
}}
class Spec {
public Spec(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
class Conciseness {
public Conciseness(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
class Loop {
public Loop(String name, String description) {
this.name = name;
this.description = description;
}}
class Agent {
public Agent(String name, String task) {
this.name = name;
this.task = task;
}
public String getName() {
return name;
}}
goal = "分析镜心易经AI智能健康管理算法"
活动
activities = [
规格
specs = [
简洁性
conciseness = [
无限循环
loop = [
def jxwdintelligentflow():
def initialize_framework():
初始化框架的相关代码
passdef perform_activity(activity, framework):
def initialize_framework_specifics(framework):
初始化数据库连接
initialize_database_connection()
# 加载初始配置
load_initial_configuration()def plan_algorithm_flow(framework):
根据目标规划算法执行流程
flow = generate_algorithm_flow(goal)
store_algorithm_flow(flow)def execute_multi_agent_workflow(framework):
def analyze_algorithm_results(framework):
分析算法执行结果
results = get_algorithm_results()
process_analysis(results)def optimize_algorithm_framework(framework):
根据分析结果优化算法框架
optimizations = generate_optimizations()
apply_optimizations(optimizations)def calculate_yin_yang_weights(patient_data):
假设patient_data是包含患者各种症状和体征的数据结构
# 进行五行、八卦数据处理
wood_weight = fire_weight = earth_weight = metal_weight = water_weight = 0
# 五行处理逻辑
if patient_has_feature('red-face'):
fire_weight += 1
if patient_has_feature('green-eyes'):
wood_weight += 1
# 八卦处理逻辑
if patient_has_feature('liver-problem'):
wood_weight += 1
if patient_has_feature('nervous-system-disorder'):
# 这里需要具体实现巽卦权重的处理逻辑
pass
# 计算阴阳权重
yin_weight = water_weight + earth_weight
yang_weight = wood_weight + fire_weight + metal_weight
return {'yin_weight': yin_weight, 'yang_weight': yang_weight}def create_patient_record(name, age, gender, contact_info, medical_history):
def get_patient_by_id(patient_id):
def update_patient_info(patient_id, name, age, gender, contact_info, medical_history):
def delete_patient_by_id(patient_id):
def send_message(sender, receiver, message):
实现消息的发送逻辑，根据传输方式将消息发送给接收者
passdef assign_task(agents, task):
def agent_decision(agent, input):
使用规则引擎和学习算法进行决策
rules = get_rules_for_agent(agent)
for rule in rules:
if apply_rule(rule, input):
return True
return False(defpackage :zhongyi-health-management
(in-package :zhongyi-health-management)
; 目标goal "分析镜心悟道AI易经智能大脑的中医健康管理算法")
; 活动activities
; 规格specs
; 简洁性conciseness
; 无限循环loop
; 函数工作流activities )
(defun initialize-framework ()
(defun perform-activity (activity framework)
(defun initialize-framework-specifics (framework)
(defun plan-algorithm-flow (framework)
(defun execute-multi-agent-workflow (framework)
(defun analyze-algorithm-results (framework)
(defun optimize-algorithm-framework (framework)
(defun create-agents ()
(defun send-agent-to-work (agent)
(defun perform-task-by-agent1 ()
(defun perform-task-by-agent2 ()
(defun perform-task-by-agent2 ()
(defun get-data-for-agent1 ()
(defun get-data-for-agent2 ()
(defun process-data (data)
(defun plan-algorithm-flow (framework)goal )))
(defun execute-multi-agent-workflow (framework)
(defun analyze-algorithm-results (framework)
(defun optimize-algorithm-framework (framework)
(in-package :data-management)
; 创建患者信息表
; 创建患者记录
; 根据患者ID获取患者信息
; 更新患者信息
; 根据患者ID删除患者记录
(in-package :multi-agent-collaboration)
; 定义智能体结构体
; 定义通信协议
; 智能体之间的通信函数
; 任务分配函数
; 智能体的决策函数
(in-package :user-interaction)
; 定义用户界面结构体
; 创建用户界面
; 显示用户界面
; 获取用户输入的症状信息
; 显示诊断结果
(in-package :error-handling)
; 数据验证函数
; 算法执行函数
; 异常处理函数
; 日志记录函数
镜心悟道五行系统团队负责人李教练的家庭中医健康管理感悟
2025年1月6日（星期一）
事件 ：公历新年开始，家人经历重大考验。结果 ：通过爱和责任，家人经受住考验，关系更加和谐。团队 ：工作室合作伙伴之间的互相体谅更进一步。成就 ：戴教练的才华崭露头角，赢得2025年中医健康管理技术的开门红。
2024年12月30日晚上
事件 ：李教练打电话叫老公（钟总）元旦回来梧州。原因 ：家人朋友需要他回来鼓励和团聚，小孙女需要他“抱抱”。钟总的状态 ：感觉蒙山很冷（实际是风寒感冒），不想出门。结果 ：在李教练的劝说下，钟总31号晚上开车回来梧州。
2025年元旦早上
钟总的脉象 ：肾湿重、脉浮、易累、脾肾阳虚、中气受困。戴教练的建议 ：注意观察钟总的身体情况，脉浮是不好的预兆。
2025年1月2日
事件 ：钟总带全家人到广东封开游玩。冲突 ：因李教练一句询问“是否需要鸡蛋”而大发雷霆。结果 ：家人和小孙女未受惊吓，李教练继续包容和自我调试。
2025年1月3日早上
小孙女的情况 ：喝牛奶和汤后呕吐。钟总的态度 ：原本计划下午3点回去蒙山，但在李教练的劝说下留下来调理身体。戴教练的诊断 ：通过八字和大运流年推算，耐心细致地调理钟总的身体。
2025年1月9日
钟总的脉象变化 ：肾湿完全清除，气滞血瘀缓解，口腔异味和眼袋黑眼圈减轻，唇色红润，精神状态良好。结果 ：钟总的情绪稳定，排污后继续用食疗汤补气血，整个人显得年轻好几岁。小孙女的情况 ：因爷爷的陪伴开心快乐很多，呕吐和发烧问题得到解决。
戴教练的经验预判
预判 ：如果不根据气机论指导的脉象来调理身体，而是用偏方或补肾阳的食疗汤乱补，最多不用2个月就会中风，后续更多不可预测的变数。结果 ：钟总认可戴教练的预判和才华，家人受益，感恩遇见，彼此惺惺相惜，同舟共济。
总结
李教练通过中医健康管理的方法，成功调理了家庭成员的健康问题，展现了深厚的中医知识和实践经验。她的故事不仅体现了中医在家庭健康管理中的重要性，也展示了家人之间的爱与责任如何共同克服困难，达到身心健康的目标。气机的重要性：
气机是人体生命活动的基础，缺乏气机则如枯木。
疾病的发生多由气机失调引起，如情绪波动、外感六淫等。
饮食和天地之气对人的变化至关重要，适宜的饮食能增强正气，而正气不足则易受阴邪影响。
气机被描述为人体无形的生产线，负责营养的输送和代谢垃圾的排除。
气机升降理论源于《黄帝内经》，对临床生理、病理和辨证治疗具有关键指导作用。
减轻心理负担与提供情感支持： 家庭成员的理解、关心和鼓励可以为患者提供和谐的治疗环境，减轻心理负担，促进治疗配合。例如，在高血压患者的日常管理中，家人共同参与饮食调理、生活作息调整等健康管理活动，有利于血压控制的生活方式的形成。
增强治疗信心与战胜疾病的动力： 家庭成员的支持和理解是患者战胜疾病的重要动力。例如，在一位女子的案例中，家人不仅关心她的身体状况，还给予了极大的精神支持，使得她在中医治疗过程中感受到更多的关爱和理解。
全方位的健康管理： 家庭成员的情感支持不仅限于心理层面，还包括对患者的整体健康管理。例如，镜心悟道家中医家庭药箱通过个性化定制和科学搭配，为每个家庭成员提供量身定制的健康方案，确保每个家庭成员都能获得最符合自身需求的健康支持。
慢性病管理中的关键角色： 在慢性病管理中，家庭的支持至关重要。家人帮助患者记住服药时间，参与饮食规划，确保营养均衡，并陪伴患者进行适当的运动，提高生活质量。例如，在糖尿病患者的家庭教育中，家庭成员的支持和陪伴显著提高了患者的自我保健能力和生活质量。### 主题分析：<生于情而不困于情>
1. 主题概述
“生于情而不困于情”这句话体现了李教练在面对家庭健康危机时，既依赖情感的力量，又不被情感所束缚，能够理性地处理问题，最终带领家人走出困境。这个主题贯穿了整个中医健康管理过程，展现了李教练在家庭关系和个人情感之间的平衡智慧。
2. 情感与责任的平衡
情感的力量 ：
李教练对家人的爱和责任感是她行动的核心动力。她在新年伊始就意识到家人需要团聚和鼓励，特别是小孙女对爷爷的思念，促使她劝说钟总回家【2024年12月30日】。
在面对钟总的身体不适和情绪波动时，李教练选择了包容和理解，展现了深厚的情感支持【2025年1月2日】。
小孙女对爷爷的依赖和爱，成为钟总留下来调理身体的重要原因，体现了家庭成员之间的情感纽带【2025年1月3日】。
责任的理性 ：
尽管情感上希望钟总回家团聚，但李教练也理性地意识到钟总的身体状况需要及时调理。她在劝说钟总回家时，既考虑到了情感需求，也考虑到了健康风险【2024年12月30日】。
在钟总发脾气后，李教练虽然感到委屈，但仍然选择包容，并继续关注钟总的身体状况，体现了她在情感和理性之间的平衡【2025年1月2日】。
李教练在劝说钟总留下来调理身体时，理性地分析了不及时调理的严重后果，最终说服了钟总【2025年1月3日】。
3. 中医健康管理中的情感支持
家庭成员的支持 ：
李教练和钟总之间的相互理解和支持，是整个健康管理过程的重要基础。李教练的劝说和包容，钟总的最终妥协，都体现了家庭成员之间的情感纽带【2024年12月30日-2025年1月3日】。
小孙女对爷爷的依赖和爱，成为钟总留下来调理身体的重要动力，体现了家庭成员之间的情感支持【2025年1月3日】。
中医健康管理的作用 ：
戴教练通过中医健康管理方法，不仅调理了钟总的身体，也帮助李教练缓解了心理压力。例如，戴教练通过脉象诊断和八字分析，提供了专业的健康管理建议，帮助李教练更好地照顾家人【2025年1月1日-2025年1月9日】。
戴教练的食疗汤和中药调理，不仅缓解了钟总的外感风寒症状，也帮助他恢复了健康，体现了中医在健康管理中的重要作用【2025年1月1日-2025年1月9日】。
4. 结果与感悟
健康管理的成功 ：
经过6天的调理，钟总的脉象明显好转，肾湿完全清除，气滞血瘀缓解，口腔异味和眼袋黑眼圈减轻，唇色红润，精神状态良好，情绪稳定【2025年1月9日】。
小孙女在戴教练的调理下，呕吐和发烧问题得到解决，恢复了健康【2025年1月9日】。
情感与责任的升华 ：
通过这次健康管理经历，李教练和钟总之间的感情更加深厚，家庭关系更加和谐。李教练的包容和理解，钟总的最终妥协，都体现了家庭成员之间的爱与责任【2025年1月9日】。
戴教练的才华和专业知识得到了李教练的认可和感激，进一步巩固了团队成员之间的信任和合作【2025年1月9日】。
5. 总结
“生于情而不困于情”这句话在李教练的家庭健康管理故事中得到了充分体现。她在面对家庭健康危机时，既依赖情感的力量，又不被情感所束缚，能够理性地处理问题，最终带领家人走出困境。这个主题不仅展现了中医在家庭健康管理中的重要性，也体现了家庭成员之间的爱与责任如何共同克服困难，达到身心健康的目标。
Variance <
镜心悟道智能体类描述
智能体与中医诊断数字化
智能体类实现与数据保存
智能体类与数据保存实现
智能体迭代与数据保存
个人信息
### 提示词框架标准无限推演专业版转换成jxwdyy系统模型pfs伪代码xml映射标签lisp格式化 在Lisp中实现面向对象编程（OOP）Common Lisp Object System（CLOS）
#### 提示词框架标准无限推演专业版
1. **定义提示词的基本结构和规则**
- 提示词的基本结构包括：上下文、角色、说明、主题、预设和例外。
- 规则包括：输出格式指示、限制条件、样例输出等。
2. **设计无限推演算法**
- 无限推演算法能够根据不同的上下文和用户需求动态生成和调整提示词。
- 算法应能够处理多种场景，确保生成的提示词符合预期的格式和质量。
3. **实现提示词生成器**
- 提示词生成器应能够根据输入的上下文和规则生成相应的提示词。
- 生成器应支持多种输出格式，如JSON、XML、Lisp等。
4. **测试并优化提示词生成效果**
- 通过测试用例验证提示词生成器的性能和准确性。
- 根据测试结果优化提示词生成算法和规则。
5. **发布提示词框架标准**
- 将提炼出的提示词框架标准发布，供其他开发者和用户参考和使用。
#### 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化
1. **定义流程框架的基本元素和关系**
- 流程框架的基本元素包括：任务、步骤、条件、动作等。
- 元素之间的关系包括：顺序、并行、条件分支等。
2. **设计流程引擎**
- 流程引擎应能够驱动流程的运行和执行。
- 引擎应支持多种流程控制结构，如循环、条件判断等。
3. **实现流程编辑器**
- 流程编辑器应提供图形化界面，方便用户创建和编辑流程。
- 编辑器应支持流程的保存、加载和导出功能。
4. **测试并验证流程逻辑**
- 通过测试用例验证流程逻辑的正确性和有效性。
- 根据测试结果优化流程设计和实现。
5. **定义jxwd编程语言的语法和语义**
- jxwd编程语言应具有清晰的语法和语义。
- 语法应支持流程定义、条件判断、循环控制等。
- 语义应确保代码的正确性和可读性。
6. **实现编译器或解释器**
- 编译器或解释器应能够将jxwd代码转换为可执行的程序。
- 编译器或解释器应支持多种输出格式，如XML、Lisp等。
7. **提供开发工具和文档**
- 提供开发工具，如IDE、调试器等。
- 提供详细的文档，包括用户手册、API文档等。
8. **发布jxwd编程语言标准**
- 将定义的jxwd编程语言标准发布，供其他开发者和用户参考和使用。
9. **定义伪代码格式化的规则和模板**
- 伪代码格式化的规则应包括：缩进、注释、变量命名等。
- 模板应支持多种伪代码风格，如结构化、函数化等。
10. **实现伪代码格式化工具**
- 伪代码格式化工具应能够将伪代码转换为符合规则和模板的格式。
- 工具应支持多种输入格式，如文本、XML、Lisp等。
11. **测试并优化格式化效果**
- 通过测试用例验证伪代码格式化工具的性能和准确性。
- 根据测试结果优化格式化规则和模板。
12. **发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准**
- 将定义的JXWDYYPFS伪代码格式化标准发布，供其他开发者和用户参考和使用。
#### XML映射标签
- **配置管理组件 (Configuration Management Component)**
- 定义五行、八卦和六十四卦的类别
- 定义病症和中药的类
- **核心流程控制器 (Core Process Controller)**
- 提炼出提示词框架标准无限推演专业版
- 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化
- **AI招商流程**
- 市场分析与定位
- 制定个性化招商方案
- 跟进投资者反馈并调整策略
- **提示词框架标准无限推演专业版**
- 定义提示词的基本结构和规则
- 设计无限推演算法
- 实现提示词生成器
- 测试并优化提示词生成效果
- 发布提示词框架标准
- **创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化**
- 定义流程框架的基本元素和关系
- 设计流程引擎
- 实现流程编辑器
- 测试并验证流程逻辑
#### Lisp格式化
- **提示词框架标准无限推演专业版**
```lisp
(defun refine-prompt-framework ()
(define-prompt-structure)
(design-infinite-deduction-algorithm)
(implement-prompt-generator)
(test-and-optimize-prompt-generation)
(publish-prompt-framework-standard))
```
- **创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化**
```lisp
(defun create-custom-process-framework ()
(define-process-elements)
(design-process-engine)
(implement-process-editor)
(test-and-validate-process-logic)
(define-jxwd-language-syntax)
(implement-compiler-or-interpreter)
(provide-development-tools-and-documents)
(publish-jxwd-language-standard)
(define-pseudocode-formatting-rules)
(implement-pseudocode-formatter)
(test-and-optimize-formatting-effect)
(publish-pseudocode-formatting-standard))
```
#### 表头
| 组件 | 描述 | 实现步骤 |
|------|------|----------|
| 提示词框架标准无限推演专业版 | 定义提示词的基本结构和规则，设计无限推演算法，实现提示词生成器，测试并优化提示词生成效果，发布提示词框架标准 | 定义提示词的基本结构和规则, 设计无限推演算法, 实现提示词生成器, 测试并优化提示词生成效果, 发布提示词框架标准 |
| 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化 | 定义流程框架的基本元素和关系，设计流程引擎，实现流程编辑器，测试并验证流程逻辑，定义jxwd编程语言的语法和语义，实现编译器或解释器，提供开发工具和文档，发布jxwd编程语言标准，定义伪代码格式化的规则和模板，实现伪代码格式化工具，测试并优化格式化效果，发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准 | 定义流程框架的基本元素和关系, 设计流程引擎, 实现流程编辑器, 测试并验证流程逻辑, 定义jxwd编程语言的语法和语义, 实现编译器或解释器, 提供开发工具和文档, 发布jxwd编程语言标准, 定义伪代码格式化的规则和模板, 实现伪代码格式化工具, 测试并优化格式化效果, 发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准 |
### 1. 引入记忆机制和压缩记忆
为了实现无限上下文的处理能力，必须引入记忆机制。 谷歌研究人员提出的Infini-attention技术通过压缩记忆（Compression Memory）来实现这一目标。 压缩记忆是一种参数化函数，用于存储和检索信息，它固定数量的参数以提高计算效率。 具体来说，Infini-attention技术利用重用点积注意力计算中的查询（Q）、键（K）和值（V）状态，而不是像传统注意力机制那样丢弃这些状态。
### 2. 使用分层内存架构
分层内存架构可以显著提升模型处理长文本的能力。 例如，可以设计一个类似于“Claude 'Infinite' - Medical”的分层上下文记忆模型，其中每个层次对应不同的专业领域或知识库。 这种分层架构不仅能够处理超长文本，还能根据具体需求进行微调，从而提高模型的灵活性和适应性。
### 3. 实现高效的微调和多任务支持
Infini-Transformer模型支持多种下游任务，包括文本分类、
{1. 维度映射
天（火） ☲ ☲ ☰☰ Heaven (Fire) H (F)
道（木） ☵ ☵ ☷☷ Tao (Wood) T (W)
人（金） ☰ ☰ ☳☳ Human (Gold) H (G)
事（水） ☴ ☴ ☵☳ Affairs (Water) A (W)
物（土） ☷ ☷ ☴☴ Thing (Earth) T (E)
"jxwdyy": {
"nlp": {系统，身份，信念，能力，环境，
"pfs": {
"5ed": {五元五维五层次生克逻辑，四元四维四层次四象限无限循环，三元三维三层次无循环日记，二元二维二层次阴阳无限循环，一元一维一层次气机无限循环，
"xml": {英文全称和缩写
"lisp": {内容格式化
"框架": "五元五维生克逻辑函数全息分析",
"维度": {
"天（火）": "宏观视角，战略规划",
"道（木）": "规律与原则，系统化与标准化",
"人（金）": "个体价值，个性化与精准化",
"事（水）": "灵活应对，动态调整与优化",
"物（土）": "资源有效利用，可持续发展"
},
"推演逻辑": {
"生克关系": "火生土，火克金；木生火，木克土；金生水，金克木；水生木，水克火；土生金，土克水",
"动态调整": "根据患者的实时数据和反馈
镜心悟道公司AI易经智能大脑类中医健康管理｛1ED算法→2ED算法→3ED算法→4ED算法→5ED算法→6ED算法→7ED算法→8ED算法→9ED算法→九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA→ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法｝算法矩阵集框架专属伪代码架构逻辑思维链｛输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）>jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp+Common Lisp格式化镜心悟道AI易经智能大脑采用了多智能体
import random import logging # 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') class EDAlgorithm: def apply_algorithm(self): raise NotImplementedError("This method should be overridden by subclasses") class OneEDAlgorithm(EDAlgorithm): def apply_algorithm(self): logging.info("Applying 1ED Algorithm") # 实现1ED算法的具体逻辑 return "1ED Algorithm executed successfully." class TwoEDAlgorithm(EDAlgorithm): def apply_algorithm(self): logging.info("Applying 2ED Algorithm") # 实现2ED算法的具体逻辑 return "2ED Algorithm executed successfully." # 其他EDAlgorithm子类同上... class BTFWEYPFPMLAAlgorithm(EDAlgorithm): def apply_algorithm(self): logging.info("Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm") # 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑 return "BTFWEYPF-PMLA Algorithm executed successfully." class ILNBAAlgorithm(EDAlgorithm): def apply_algorithm(self): logging.info("Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法") # 实现ILNBA算法的具体逻辑 return "ILNBA Algorithm executed successfully." class AIYijingBrainBackend: def __init__(self, algorithms): self.algorithms = algorithms self.current_algorithm_index = 0 self.balance = 0.0 def run_next_algorithm(self): if self.current_algorithm_index < len(self.algorithms): current_algorithm = self.algorithms[self.current_algorithm_index] logging.info(f"Running {current_algorithm.__class__.__name__}") try: result = current_algorithm.apply_algorithm() self.adjust_balance(result) except Exception as e: logging.error(f"Error running algorithm: {e}") self.current_algorithm_index += 1 else: logging.info("All algorithms have been run.") def adjust_balance(self, result): # 根据算法执行结果调整平衡值 adjustment = random.uniform(-0.5, 0.5) self.balance += adjustment logging.info(f"Balance adjustment: {adjustment:.2f}, New Balance: {self.balance:.2f}") logging.info(f"Algorithm result: {result}") def display_current_state(self): if self.current_algorithm_index < len(self.algorithms): current_algorithm = self.algorithms[self.current_algorithm_index] logging.info(f"Current Algorithm: {current_algorithm.__class__.__name__.replace('Algorithm', '')}") logging.info(f"Yin-Yang Balance: {self.balance:.2f}") else: logging.info("No more algorithms to run.") def main(): # 创建算法列表 algorithms = [ OneEDAlgorithm(), TwoEDAlgorithm(), ThreeEDAlgorithm(), FourEDAlgorithm(), FiveEDAlgorithm(), SixEDAlgorithm(), SevenEDAlgorithm(), EightEDAlgorithm(), NineEDAlgorithm(), BTFWEYPFPMLAAlgorithm(), ILNBAAlgorithm() ] # 创建AI易经智能大脑后端 ai_brain = AIYijingBrainBackend(algorithms) while True: ai_brain.display_current_state() user_input = input("nPress Enter to run the next algorithm or type 'exit' to quit: ") if user_input.lower() == 'exit': break elif user_input.lower() == 'status': ai_brain.display_current_state() continue elif user_input.lower() == 'skip': if ai_brain.current_algorithm_index < len(ai_brain.algorithms): logging.info("Skipping current algorithm.") ai_brain.current_algorithm_index += 1 else: logging.info("No more algorithms to skip.") continue elif user_input.lower() == 'restart': ai_brain.current_algorithm_index = 0 ai_brain.balance = 0.0 logging.info("Restarting algorithm loop.") continue ai_brain.run_next_algorithm() if __name__ == "__main__": main()
import random
class EDAlgorithm:
def apply_algorithm(self):
raise NotImplementedError("This method should be overridden by subclasses")
class OneEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 1ED Algorithm")
# 实现1ED算法的具体逻辑
class TwoEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 2ED Algorithm")
# 实现2ED算法的具体逻辑
class ThreeEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 3ED Algorithm")
# 实现3ED算法的具体逻辑
class FourEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 4ED Algorithm")
# 实现4ED算法的具体逻辑
class FiveEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 5ED Algorithm")
# 实现5ED算法的具体逻辑
class SixEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 6ED Algorithm")
# 实现6ED算法的具体逻辑
class SevenEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 7ED Algorithm")
# 实现7ED算法的具体逻辑
class EightEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 8ED Algorithm")
# 实现8ED算法的具体逻辑
class NineEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 9ED Algorithm")
# 实现9ED算法的具体逻辑
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm")
# 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
class ILNBAAlogrithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
# 实现ILNBA算法的具体逻辑
class PromptGenerator:
def __init__(self, system, identity, belief, capability, environment):
self.system = system
self.identity = identity
self.belief = belief
self.capability = capability
self.environment = environment
def generate_prompt(self):
print("Generated Prompt:")
print(f"System: {self.system}")
print(f"Identity: {self.identity}")
print(f"Belief: {self.belief}")
print(f"Capability: {self.capability}")
print(f"Environment: {self.environment}")
class ProcessEngine:
def __init__(self):
self.tasks = []
def add_task(self, task):
if len(self.tasks) < 10:
self.tasks.append(task)
else:
print("Task list is full!")
def execute_tasks(self):
print("nExecuting Tasks:")
for task in self.tasks:
print(f"Executing task: {task}")
# 这里可以添加具体的任务执行逻辑
class PFS:
def __init__(self, five_elements, four_elements, three_elements, two_elements, one_element):
self.five_elements = five_elements
self.four_elements = four_elements
self.three_elements = three_elements
self.two_elements = two_elements
self.one_element = one_element
def get_five_elements(self):
return self.five_elements
def get_four_elements(self):
return self.four_elements
def get_three_elements(self):
return self.three_elements
def get_two_elements(self):
return self.two_elements
def get_one_element(self):
return self.one_element
class JXWDPFSData:
def __init__(self, system, identity, belief, ability, environment, pfs):
self.system = system
self.identity = identity
self.belief = belief
self.ability = ability
self.environment = environment
self.pfs = pfs
def get_system(self):
return self.system
def get_identity(self):
return self.identity
def get_belief(self):
return self.belief
def get_ability(self):
return self.ability
def get_environment(self):
return self.environment
def get_pfs(self):
return self.pfs
class Formatter:
@staticmethod
def format_jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp(data):
xml_data = "n"
xml_data += " n"
xml_data += f" {data.get_system()} n"
xml_data += f" {data.get_identity()} n"
xml_data += f" {data.get_belief()} n"
xml_data += f" {data.get_ability()} n"
xml_data += f" {data.get_environment()} n"
xml_data += " n"
xml_data += " n"
xml_data += f" <五元五维五层次生克逻辑>{data.get_pfs().get_five_elements()}n"
xml_data += f" <四元四维四层次四象限无限循环>{data.get_pfs().get_four_elements()}n"
xml_data += f" <三元三维三层次无循环日记>{data.get_pfs().get_three_elements()}n"
xml_data += f" <二元二维二层次阴阳无限循环>{data.get_pfs().get_two_elements()}n"
xml_data += f" <一元一维一层次气机无限循环>{data.get_pfs().get_one_element()}n"
xml_data += " n"
xml_data += " "
lisp_data = "(define (jxwdyy)n"
lisp_data += f" (nlp (system "{data.get_system()}")n"
lisp_data += f" (identity "{data.get_identity()}")n"
lisp_data += f" (belief "{data.get_belief()}")n"
lisp_data += f" (ability "{data.get_ability()}")n"
lisp_data += f" (environment "{data.get_environment()}"))n"
lisp_data += " (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "" + data.get_pfs().get_five_elements() + "")n"
lisp_data += " (四元四维四层次四象限无限循环 "" + data.get_pfs().get_four_elements() + "")n"
lisp_data += " (三元三维三层次无循环日记 "" + data.get_pfs().get_three_elements() + "")n"
lisp_data += " (二元二维二层次阴阳无限循环 "" + data.get_pfs().get_two_elements() + "")n"
lisp_data += " (一元一维一层次气机无限循环 "" + data.get_pfs().get_one_element() + "")))"
print("nXML Output:n", xml_data)
print("nLisp Output:n", lisp_data)
class MultiAgentSystem:
def __init__(self, agents):
self.agents = agents
def run_agents(self):
for agent in self.agents:
agent.apply_algorithm()
class AIYijingBrainBackend:
def __init__(self):
self.algorithms = [
OneEDAlgorithm(),
TwoEDAlgorithm(),
ThreeEDAlgorithm(),
FourEDAlgorithm(),
FiveEDAlgorithm(),
SixEDAlgorithm(),
SevenEDAlgorithm(),
EightEDAlgorithm(),
NineEDAlgorithm(),
BTFWEYPFPMLAAlgorithm()
]
self.current_algorithm_index = 0
self.balance = 0.0
def run_next_algorithm(self):
if self.current_algorithm_index < len(self.algorithms):
current_algorithm = self.algorithms[self.current_algorithm_index]
current_algorithm.apply_algorithm()
self.adjust_balance()
self.current_algorithm_index += 1
else:
print("All algorithms have been run.")
def adjust_balance(self):
# Simulate balance adjustment logic
new_balance = random.uniform(-1, 1) # Random value between -1 and 1
self.balance = new_balance
print(f"New Yin-Yang Balance: {self.balance:.2f}")
def display_current_state(self):
if self.current_algorithm_index < len(self.algorithms):
current_algorithm = self.algorithms[self.current_algorithm_index]
print(f"Current Algorithm: {current_algorithm.__class__.__name__.replace('Algorithm', '')}")
print(f"Yin-Yang Balance: {self.balance:.2f}")
else:
print("No more algorithms to run.")
def main():
# 创建并初始化提示词生成器
generator = PromptGenerator(
system="AI智能体",
identity="医生",
belief="提供个性化诊疗方案",
capability="多维度评估与优化",
environment="数字化健康管理系统"
)
generator.generate_prompt()
# 创建并初始化流程引擎
engine = ProcessEngine()
engine.add_task("市场分析")
engine.add_task("制定个性化招商方案")
engine.add_task("跟进投资者反馈并调整策略")
engine.execute_tasks()
# 定义PFS数据
pfs = PFS(
five_elements="五元五维五层次生克逻辑",
four_elements="四元四维四层次四象限无限循环",
three_elements="三元三维三层次无循环日记",
two_elements="二元二维二层次阴阳无限循环",
one_element="一元一维一层次气机无限循环"
)
# 创建JXWDPFSData对象
jxwdyy_data = JXWDPFSData(
system="AI智能体",
identity="医生",
belief="提供个性化诊疗方案",
ability="多维度评估与优化",
environment="数字化健康管理系统",
pfs=pfs
)
# 格式化JXWDPFSData对象为XML和Lisp格式
Formatter.format_jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp(jxwdyy_data)
if __name__ == "__main__":
main()
import React, { useState } from 'react';
const AIYijingBrain = () => {
const [currentAlgorithm, setCurrentAlgorithm] = useState('1ED');
const [balance, setBalance] = useState(0);
const algorithms = [
{ name: '1ED', weight: 0.1 },
{ name: '2ED', weight: 0.2 },
{ name: '3ED', weight: 0.3 },
{ name: '4ED', weight: 0.4 },
{ name: '5ED', weight: 0.5 },
{ name: '6ED', weight: 0.6 },
{ name: '7ED', weight: 0.7 },
{ name: '8ED', weight: 0.8 },
{ name: '9ED', weight: 0.9 },
{ name: 'BTFWEYPF-PMLA', weight: 1.0 }
];
const nextAlgorithm = () => {
const currentIndex = algorithms.findIndex(algo => algo.name === currentAlgorithm);
if (currentIndex < algorithms.length - 1) {
setCurrentAlgorithm(algorithms[currentIndex + 1].name);
adjustBalance(algorithms[currentIndex + 1].weight);
}
};
const adjustBalance = (weight) => {
// Simulate balance adjustment logic
const newBalance = Math.random() * 2 - 1; // Random value between -1 and 1
setBalance(newBalance);
};
return (
AI 易经智能大脑简易版
当前算法: {currentAlgorithm}
阴阳平衡值: {balance.toFixed(2)}
运行下一个算法
);
};
export default AIYijingBrain;
#include
#include
#include
class EDAlgorithm {
public:
virtual void applyAlgorithm() = 0;
};
class OneEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 1ED Algorithm" << std::endl;
// 实现1ED算法的具体逻辑
}
};
class TwoEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 2ED Algorithm" << std::endl;
// 实现2ED算法的具体逻辑
}
};
class ThreeEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 3ED Algorithm" << std::endl;
// 实现3ED算法的具体逻辑
}
};
class FourEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 4ED Algorithm" << std::endl;
// 实现4ED算法的具体逻辑
}
};
class FiveEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 5ED Algorithm" << std::endl;
// 实现5ED算法的具体逻辑
}
};
class SixEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 6ED Algorithm" << std::endl;
// 实现6ED算法的具体逻辑
}
};
class SevenEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 7ED Algorithm" << std::endl;
// 实现7ED算法的具体逻辑
}
};
class EightEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 8ED Algorithm" << std::endl;
// 实现8ED算法的具体逻辑
}
};
class NineEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 9ED Algorithm" << std::endl;
// 实现9ED算法的具体逻辑
}
};
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm" << std::endl;
// 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
}
};
class ILNBAAlogrithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法" << std::endl;
// 实现ILNBA算法的具体逻辑
}
};
class PromptGenerator {
private:
std::string system;
std::string identity;
std::string belief;
std::string capability;
std::string environment;
public:
PromptGenerator(const std::string& system, const std::string& identity,
const std::string& belief, const std::string& capability,
const std::string& environment)
: system(system), identity(identity), belief(belief), capability(capability), environment(environment) {}
void generatePrompt() {
std::cout << "System: " << system << std::endl;
std::cout << "Identity: " << identity << std::endl;
std::cout << "Belief: " << belief << std::endl;
std::cout << "Capability: " << capability << std::endl;
std::cout << "Environment: " << environment << std::endl;
}
};
class ProcessEngine {
private:
std::vector tasks;
public:
void addTask(const std::string& task) {
if (tasks.size() < 10) {
tasks.push_back(task);
} else {
std::cout << "Task list is full!" << std::endl;
}
}
void executeTasks() {
for (const auto& task : tasks) {
std::cout << "Executing task: " << task << std::endl;
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
}
}
};
class PFS {
private:
std::string fiveElements;
std::string fourElements;
std::string threeElements;
std::string twoElements;
std::string oneElement;
public:
PFS(const std::string& fiveElements, const std::string& fourElements,
const std::string& threeElements, const std::string& twoElements,
const std::string& oneElement)
: fiveElements(fiveElements), fourElements(fourElements),
threeElements(threeElements), twoElements(twoElements),
oneElement(oneElement) {}
std::string getFiveElements() const { return fiveElements; }
std::string getFourElements() const { return fourElements; }
std::string getThreeElements() const { return threeElements; }
std::string getTwoElements() const { return twoElements; }
std::string getOneElement() const { return oneElement; }
};
class JXWDPFSData {
private:
std::string system;
std::string identity;
std::string belief;
std::string ability;
std::string environment;
PFS pfs;
public:
JXWDPFSData(const std::string& system, const std::string& identity,
const std::string& belief, const std::string& ability,
const std::string& environment, const PFS& pfs)
: system(system), identity(identity), belief(belief), ability(ability),
environment(environment), pfs(pfs) {}
std::string getSystem() const { return system; }
std::string getIdentity() const { return identity; }
std::string getBelief() const { return belief; }
std::string getAbility() const { return ability; }
std::string getEnvironment() const { return environment; }
PFS getPfs() const { return pfs; }
};
class Formatter {
public:
static void formatJXWDPFSData(const JXWDPFSData& data) {
// 将数据转换为XML格式
std::string xmlData = "n";
xmlData += " n";
xmlData += " " + data.getSystem() + " n";
xmlData += " " + data.getIdentity() + " n";
xmlData += " " + data.getBelief() + " n";
xmlData += " " + data.getAbility() + " n";
xmlData += " " + data.getEnvironment() + " n";
xmlData += " n";
xmlData += " n";
xmlData += " <五元五维五层次生克逻辑>" + data.getPfs().getFiveElements() + "n";
xmlData += " <四元四维四层次四象限无限循环>" + data.getPfs().getFourElements() + "n";
xmlData += " <三元三维三层次无循环日记>" + data.getPfs().getThreeElements() + "n";
xmlData += " <二元二维二层次阴阳无限循环>" + data.getPfs().getTwoElements() + "n";
xmlData += " <一元一维一层次气机无限循环>" + data.getPfs().getOneElement() + "n";
xmlData += " n";
xmlData += " ";
// 将数据转换为Lisp格式
std::string lispData = "(define (jxwdyy)n";
lispData += " (nlp (system "" + data.getSystem() + "")n";
lispData += " (identity "" + data.getIdentity() + "")n";
lispData += " (belief "" + data.getBelief() + "")n";
lispData += " (ability "" + data.getAbility() + "")n";
lispData += " (environment "" + data.getEnvironment() + ""))n";
lispData += " (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "" + data.getPfs().getFiveElements() + "")n";
lispData += " (四元四维四层次四象限无限循环 "" + data.getPfs().getFourElements() + "")n";
lispData += " (三元三维三层次无循环日记 "" + data.getPfs().getThreeElements() + "")n";
lispData += " (二元二维二层次阴阳无限循环 "" + data.getPfs().getTwoElements() + "")n";
lispData += " (一元一维一层次气机无限循环 "" + data.getPfs().getOneElement() + "")))";
std::cout << "nXML Output:n" << xmlData << std::endl;
std::cout << "nLisp Output:n" << lispData << std::endl;
}
};
class MultiAgentSystem {
private:
std::vector agents;
public:
MultiAgentSystem(const std::vector& agents) : agents(agents) {}
void runAgents() {
for (auto agent : agents) {
agent->applyAlgorithm();
}
}
};
int main() {
// 创建并初始化提示词生成器
PromptGenerator generator("AI智能体", "医生", "提供个性化诊疗方案", "多维度评估与优化", "数字化健康管理系统");
std::cout << "Generated Prompt:" << std::endl;
generator.generatePrompt();
// 创建并初始化流程引擎
ProcessEngine engine;
engine.addTask("市场分析");
engine.addTask("制定个性化招商方案");
engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
std::cout << "nExecuting Tasks:" << std::endl;
engine.executeTasks();
// 定义算法矩阵集
std::vector algorithms = {
new OneEDAlgorithm(),
new TwoEDAlgorithm(),
new ThreeEDAlgorithm(),
new FourEDAlgorithm(),
new FiveEDAlgorithm(),
new SixEDAlgorithm(),
new SevenEDAlgorithm(),
new EightEDAlgorithm(),
new NineEDAlgorithm(),
new BTFWEYPFPMLAAlgorithm(),
new ILNBAAlogrithm()
};
// 多智能体系统运行
MultiAgentSystem multiAgentSystem(algorithms);
multiAgentSystem.runAgents();
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
PFS pfs("火生土，火克金；木生火，木克土；...", "...", "...", "...", "...");
JXWDPFSData data("AI易经智能大脑", "中医健康管理", "个性化诊疗方案", "多维度评估与优化", "数字化健康管理系统", pfs);
Formatter::formatJXWDPFSData(data);
// 输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）
std::cout << "nOutput Mode Architecture:" << std::endl;
std::cout << "小镜 CQRS+RLHF+JYFTA 架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS） > jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp + Common Lisp格式化" << std::endl;
// 清理动态分配的内存
for (auto algorithm : algorithms) {
delete algorithm;
}
return 0;
}
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class EDAlgorithm {
public abstract void applyAlgorithm();
}
class OneEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 1ED Algorithm");
// 实现1ED算法的具体逻辑
}
}
class TwoEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 2ED Algorithm");
// 实现2ED算法的具体逻辑
}
}
class ThreeEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 3ED Algorithm");
// 实现3ED算法的具体逻辑
}
}
class FourEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 4ED Algorithm");
// 实现4ED算法的具体逻辑
}
}
class FiveEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 5ED Algorithm");
// 实现5ED算法的具体逻辑
}
}
class SixEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 6ED Algorithm");
// 实现6ED算法的具体逻辑
}
}
class SevenEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 7ED Algorithm");
// 实现7ED算法的具体逻辑
}
}
class EightEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 8ED Algorithm");
// 实现8ED算法的具体逻辑
}
}
class NineEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 9ED Algorithm");
// 实现9ED算法的具体逻辑
}
}
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm");
// 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
}
}
class ILNBAAlogrithm extends EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法");
// 实现ILNBA算法的具体逻辑
}
}
class PromptGenerator {
private String system;
private String identity;
private String belief;
private String capability;
private String environment;
public PromptGenerator(String system, String identity, String belief, String capability, String environment) {
this.system = system;
this.identity = identity;
this.belief = belief;
this.capability = capability;
this.environment = environment;
}
public void generatePrompt() {
System.out.println("System: " + system);
System.out.println("Identity: " + identity);
System.out.println("Belief: " + belief);
System.out.println("Capability: " + capability);
System.out.println("Environment: " + environment);
}
}
class ProcessEngine {
private List tasks = new ArrayList<>();
public void addTask(String task) {
if (tasks.size() < 10) {
tasks.add(task);
} else {
System.out.println("Task list is full!");
}
}
public void executeTasks() {
for (String task : tasks) {
System.out.println("Executing task: " + task);
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
}
}
}
class PFS {
private String fiveElements;
private String fourElements;
private String threeElements;
private String twoElements;
private String oneElement;
public PFS(String fiveElements, String fourElements, String threeElements, String twoElements, String oneElement) {
this.fiveElements = fiveElements;
this.fourElements = fourElements;
this.threeElements = threeElements;
this.twoElements = twoElements;
this.oneElement = oneElement;
}
public String getFiveElements() {
return fiveElements;
}
public String getFourElements() {
return fourElements;
}
public String getThreeElements() {
return threeElements;
}
public String getTwoElements() {
return twoElements;
}
public String getOneElement() {
return oneElement;
}
}
class JXWDPFSData {
private String system;
private String identity;
private String belief;
private String ability;
private String environment;
private PFS pfs;
public JXWDPFSData(String system, String identity, String belief, String ability, String environment, PFS pfs) {
this.system = system;
this.identity = identity;
this.belief = belief;
this.ability = ability;
this.environment = environment;
this.pfs = pfs;
}
public String getSystem() {
return system;
}
public String getIdentity() {
return identity;
}
public String getBelief() {
return belief;
}
public String getAbility() {
return ability;
}
public String getEnvironment() {
return environment;
}
public PFS getPfs() {
return pfs;
}
}
class Formatter {
public static void formatJXWDPFSData(JXWDPFSData data) {
// 将数据转换为XML格式
StringBuilder xmlData = new StringBuilder("n");
xmlData.append(" n");
xmlData.append(" ").append(data.getSystem()).append(" n");
xmlData.append(" ").append(data.getIdentity()).append(" n");
xmlData.append(" ").append(data.getBelief()).append(" n");
xmlData.append(" ").append(data.getAbility()).append(" n");
xmlData.append(" ").append(data.getEnvironment()).append(" n");
xmlData.append(" n");
xmlData.append(" n");
xmlData.append(" <五元五维五层次生克逻辑>").append(data.getPfs().getFiveElements()).append("n");
xmlData.append(" <四元四维四层次四象限无限循环>").append(data.getPfs().getFourElements()).append("n");
xmlData.append(" <三元三维三层次无循环日记>").append(data.getPfs().getThreeElements()).append("n");
xmlData.append(" <二元二维二层次阴阳无限循环>").append(data.getPfs().getTwoElements()).append("n");
xmlData.append(" <一元一维一层次气机无限循环>").append(data.getPfs().getOneElement()).append("n");
xmlData.append(" n");
xmlData.append(" ");
// 将数据转换为Lisp格式
StringBuilder lispData = new StringBuilder("(define (jxwdyy)n");
lispData.append(" (nlp (system "").append(data.getSystem()).append("")n");
lispData.append(" (identity "").append(data.getIdentity()).append("")n");
lispData.append(" (belief "").append(data.getBelief()).append("")n");
lispData.append(" (ability "").append(data.getAbility()).append("")n");
lispData.append(" (environment "").append(data.getEnvironment()).append(""))n");
lispData.append(" (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "").append(data.getPfs().getFiveElements()).append("")n");
lispData.append(" (四元四维四层次四象限无限循环 "").append(data.getPfs().getFourElements()).append("")n");
lispData.append(" (三元三维三层次无循环日记 "").append(data.getPfs().getThreeElements()).append("")n");
lispData.append(" (二元二维二层次阴阳无限循环 "").append(data.getPfs().getTwoElements()).append("")n");
lispData.append(" (一元一维一层次气机无限循环 "").append(data.getPfs().getOneElement()).append("")))");
System.out.println("nXML Output:n" + xmlData.toString());
System.out.println("nLisp Output:n" + lispData.toString());
}
}
class MultiAgentSystem {
private List agents;
public MultiAgentSystem(List agents) {
this.agents = agents;
}
public void runAgents() {
for (EDAlgorithm agent : agents) {
agent.applyAlgorithm();
}
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建并初始化提示词生成器
PromptGenerator generator = new PromptGenerator(
"AI智能体",
"医生",
"提供个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统"
);
System.out.println("Generated Prompt:");
generator.generatePrompt();
// 创建并初始化流程引擎
ProcessEngine engine = new ProcessEngine();
engine.addTask("市场分析");
engine.addTask("制定个性化招商方案");
engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
System.out.println("nExecuting Tasks:");
engine.executeTasks();
// 定义算法矩阵集
List algorithms = new ArrayList<>();
algorithms.add(new OneEDAlgorithm());
algorithms.add(new TwoEDAlgorithm());
algorithms.add(new ThreeEDAlgorithm());
algorithms.add(new FourEDAlgorithm());
algorithms.add(new FiveEDAlgorithm());
algorithms.add(new SixEDAlgorithm());
algorithms.add(new SevenEDAlgorithm());
algorithms.add(new EightEDAlgorithm());
algorithms.add(new NineEDAlgorithm());
algorithms.add(new BTFWEYPFPMLAAlgorithm());
algorithms.add(new ILNBAAlogrithm());
// 多智能体系统运行
MultiAgentSystem multiAgentSystem = new MultiAgentSystem(algorithms);
multiAgentSystem.runAgents();
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
PFS pfs = new PFS(
"火生土，火克金；木生火，木克土；...",
"...",
"...",
"...",
"..."
);
JXWDPFSData data = new JXWDPFSData(
"AI易经智能大脑",
"中医健康管理",
"个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统",
pfs
);
Formatter.formatJXWDPFSData(data);
// 输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）
System.out.println("nOutput Mode Architecture:");
System.out.println("小镜 CQRS+RLHF+JYFTA 架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS） > jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp + Common Lisp格式化");
}
}
class PromptGenerator {
constructor(system, identity, belief, capability, environment) {
this.system = system;
this.identity = identity;
this.belief = belief;
this.capability = capability;
this.environment = environment;
}
generatePrompt() {
console.log("System:", this.system);
console.log("Identity:", this.identity);
console.log("Belief:", this.belief);
console.log("Capability:", this.capability);
console.log("Environment:", this.environment);
}
}
class ProcessEngine {
constructor() {
this.tasks = [];
}
addTask(task) {
if (this.tasks.length < 10) {
this.tasks.push(task);
} else {
console.log("Task list is full!");
}
}
executeTasks() {
this.tasks.forEach(task => {
console.log("Executing task:", task);
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
});
}
}
class PFS {
constructor(fiveElements, fourElements, threeElements, twoElements, oneElement) {
this.fiveElements = fiveElements;
this.fourElements = fourElements;
this.threeElements = threeElements;
this.twoElements = twoElements;
this.oneElement = oneElement;
}
getFiveElements() {
return this.fiveElements;
}
getFourElements() {
return this.fourElements;
}
getThreeElements() {
return this.threeElements;
}
getTwoElements() {
return this.twoElements;
}
getOneElement() {
return this.oneElement;
}
}
class JXWDPFSData {
constructor(system, identity, belief, ability, environment, pfs) {
this.system = system;
this.identity = identity;
this.belief = belief;
this.ability = ability;
this.environment = environment;
this.pfs = pfs;
}
getSystem() {
return this.system;
}
getIdentity() {
return this.identity;
}
getBelief() {
return this.belief;
}
getAbility() {
return this.ability;
}
getEnvironment() {
return this.environment;
}
getPfs() {
return this.pfs;
}
}
class EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
throw new Error("Method not implemented.");
}
}
class OneEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 1ED Algorithm");
// 实现1ED算法的具体逻辑
}
}
class TwoEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 2ED Algorithm");
// 实现2ED算法的具体逻辑
}
}
class ThreeEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 3ED Algorithm");
// 实现3ED算法的具体逻辑
}
}
class FourEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 4ED Algorithm");
// 实现4ED算法的具体逻辑
}
}
class FiveEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 5ED Algorithm");
// 实现5ED算法的具体逻辑
}
}
class SixEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 6ED Algorithm");
// 实现6ED算法的具体逻辑
}
}
class SevenEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 7ED Algorithm");
// 实现7ED算法的具体逻辑
}
}
class EightEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 8ED Algorithm");
// 实现8ED算法的具体逻辑
}
}
class NineEDAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying 9ED Algorithm");
// 实现9ED算法的具体逻辑
}
}
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm");
// 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
}
}
class ILNBAAlogrithm extends EDAlgorithm {
applyAlgorithm() {
console.log("Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法");
// 实现ILNBA算法的具体逻辑
}
}
class Formatter {
static formatJXWDPFSData(data) {
// 将数据转换为XML格式
let xmlData = "n";
xmlData += " n";
xmlData += ` ${data.getSystem()} n`;
xmlData += ` ${data.getIdentity()} n`;
xmlData += ` ${data.getBelief()} n`;
xmlData += ` ${data.getAbility()} n`;
xmlData += ` ${data.getEnvironment()} n`;
xmlData += " n";
xmlData += " n";
xmlData += ` <五元五维五层次生克逻辑>${data.getPfs().getFiveElements()}n`;
xmlData += ` <四元四维四层次四象限无限循环>${data.getPfs().getFourElements()}n`;
xmlData += ` <三元三维三层次无循环日记>${data.getPfs().getThreeElements()}n`;
xmlData += ` <二元二维二层次阴阳无限循环>${data.getPfs().getTwoElements()}n`;
xmlData += ` <一元一维一层次气机无限循环>${data.getPfs().getOneElement()}n`;
xmlData += " n";
xmlData += " ";
// 将数据转换为Lisp格式
let lispData = "(define (jxwdyy)n";
lispData += ` (nlp (system "${data.getSystem()}")n`;
lispData += ` (identity "${data.getIdentity()}")n`;
lispData += ` (belief "${data.getBelief()}")n`;
lispData += ` (ability "${data.getAbility()}")n`;
lispData += ` (environment "${data.getEnvironment()}"))n`;
lispData += ` (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "${data.getPfs().getFiveElements()}")n`;
lispData += ` (四元四维四层次四象限无限循环 "${data.getPfs().getFourElements()}")n`;
lispData += ` (三元三维三层次无循环日记 "${data.getPfs().getThreeElements()}")n`;
lispData += ` (二元二维二层次阴阳无限循环 "${data.getPfs().getTwoElements()}")n`;
lispData += ` (一元一维一层次气机无限循环 "${data.getPfs().getOneElement()}")))`;
console.log("nXML Output:n", xmlData);
console.log("nLisp Output:n", lispData);
}
}
class MultiAgentSystem {
constructor(agents) {
this.agents = agents;
}
runAgents() {
this.agents.forEach(agent => agent.applyAlgorithm());
}
}
function main() {
// 创建并初始化提示词生成器
const generator = new PromptGenerator(
"AI智能体",
"医生",
"提供个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统"
);
console.log("Generated Prompt:");
generator.generatePrompt();
// 创建并初始化流程引擎
const engine = new ProcessEngine();
engine.addTask("市场分析");
engine.addTask("制定个性化招商方案");
engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
console.log("nExecuting Tasks:");
engine.executeTasks();
// 定义算法矩阵集
const algorithms = [
new OneEDAlgorithm(),
new TwoEDAlgorithm(),
new ThreeEDAlgorithm(),
new FourEDAlgorithm(),
new FiveEDAlgorithm(),
new SixEDAlgorithm(),
new SevenEDAlgorithm(),
new EightEDAlgorithm(),
new NineEDAlgorithm(),
new BTFWEYPFPMLAAlgorithm(),
new ILNBAAlogrithm()
];
// 多智能体系统运行
const multiAgentSystem = new MultiAgentSystem(algorithms);
multiAgentSystem.runAgents();
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
const pfs = new PFS(
"火生土，火克金；木生火，木克土；...",
"...",
"...",
"...",
"..."
);
const data = new JXWDPFSData(
"AI易经智能大脑",
"中医健康管理",
"个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统",
pfs
);
Formatter.formatJXWDPFSData(data);
}
main();
class PromptGenerator:
def __init__(self, system, identity, belief, capability, environment):
self.system = system
self.identity = identity
self.belief = belief
self.capability = capability
self.environment = environment
def generate_prompt(self):
print("System:", self.system)
print("Identity:", self.identity)
print("Belief:", self.belief)
print("Capability:", self.capability)
print("Environment:", self.environment)
class ProcessEngine:
def __init__(self):
self.tasks = []
def add_task(self, task):
if len(self.tasks) < 10:
self.tasks.append(task)
else:
print("Task list is full!")
def execute_tasks(self):
for task in self.tasks:
print("Executing task:", task)
# 这里可以添加具体的任务执行逻辑
class PFS:
def __init__(self, five_elements, four_elements, three_elements, two_elements, one_element):
self.five_elements = five_elements
self.four_elements = four_elements
self.three_elements = three_elements
self.two_elements = two_elements
self.one_element = one_element
def get_five_elements(self):
return self.five_elements
def get_four_elements(self):
return self.four_elements
def get_three_elements(self):
return self.three_elements
def get_two_elements(self):
return self.two_elements
def get_one_element(self):
return self.one_element
class JXWDPFSData:
def __init__(self, system, identity, belief, ability, environment, pfs):
self.system = system
self.identity = identity
self.belief = belief
self.ability = ability
self.environment = environment
self.pfs = pfs
def get_system(self):
return self.system
def get_identity(self):
return self.identity
def get_belief(self):
return self.belief
def get_ability(self):
return self.ability
def get_environment(self):
return self.environment
def get_pfs(self):
return self.pfs
class EDAlgorithm:
def apply_algorithm(self):
raise NotImplementedError("Method not implemented.")
class OneEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 1ED Algorithm")
# 实现1ED算法的具体逻辑
class TwoEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 2ED Algorithm")
# 实现2ED算法的具体逻辑
class ThreeEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 3ED Algorithm")
# 实现3ED算法的具体逻辑
class FourEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 4ED Algorithm")
# 实现4ED算法的具体逻辑
class FiveEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 5ED Algorithm")
# 实现5ED算法的具体逻辑
class SixEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 6ED Algorithm")
# 实现6ED算法的具体逻辑
class SevenEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 7ED Algorithm")
# 实现7ED算法的具体逻辑
class EightEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 8ED Algorithm")
# 实现8ED算法的具体逻辑
class NineEDAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying 9ED Algorithm")
# 实现9ED算法的具体逻辑
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm")
# 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
class ILNBAAlogrithm(EDAlgorithm):
def apply_algorithm(self):
print("Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法")
# 实现ILNBA算法的具体逻辑
class Formatter:
@staticmethod
def format_jxwdpfs_data(data):
# 将数据转换为XML格式
xml_data = "n"
xml_data += " n"
xml_data += f" {data.get_system()} n"
xml_data += f" {data.get_identity()} n"
xml_data += f" {data.get_belief()} n"
xml_data += f" {data.get_ability()} n"
xml_data += f" {data.get_environment()} n"
xml_data += " n"
xml_data += " n"
xml_data += f" <五元五维五层次生克逻辑>{data.get_pfs().get_five_elements()}n"
xml_data += f" <四元四维四层次四象限无限循环>{data.get_pfs().get_four_elements()}n"
xml_data += f" <三元三维三层次无循环日记>{data.get_pfs().get_three_elements()}n"
xml_data += f" <二元二维二层次阴阳无限循环>{data.get_pfs().get_two_elements()}n"
xml_data += f" <一元一维一层次气机无限循环>{data.get_pfs().get_one_element()}n"
xml_data += " n"
xml_data += " "
# 将数据转换为Lisp格式
lisp_data = "(define (jxwdyy)n"
lisp_data += f" (nlp (system "{data.get_system()}")n"
lisp_data += f" (identity "{data.get_identity()}")n"
lisp_data += f" (belief "{data.get_belief()}")n"
lisp_data += f" (ability "{data.get_ability()}")n"
lisp_data += f" (environment "{data.get_environment()}"))n"
lisp_data += f" (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "{data.get_pfs().get_five_elements()}")n"
lisp_data += f" (四元四维四层次四象限无限循环 "{data.get_pfs().get_four_elements()}")n"
lisp_data += f" (三元三维三层次无循环日记 "{data.get_pfs().get_three_elements()}")n"
lisp_data += f" (二元二维二层次阴阳无限循环 "{data.get_pfs().get_two_elements()}")n"
lisp_data += f" (一元一维一层次气机无限循环 "{data.get_pfs().get_one_element()}")))"
print("nXML Output:n", xml_data)
print("nLisp Output:n", lisp_data)
def main():
# 创建并初始化提示词生成器
generator = PromptGenerator(
"AI智能体",
"医生",
"提供个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统"
)
print("Generated Prompt:")
generator.generate_prompt()
# 创建并初始化流程引擎
engine = ProcessEngine()
engine.add_task("市场分析")
engine.add_task("制定个性化招商方案")
engine.add_task("跟进投资者反馈并调整策略")
print("nExecuting Tasks:")
engine.execute_tasks()
# 应用各种算法
algorithms = [
OneEDAlgorithm(),
TwoEDAlgorithm(),
ThreeEDAlgorithm(),
FourEDAlgorithm(),
FiveEDAlgorithm(),
SixEDAlgorithm(),
SevenEDAlgorithm(),
EightEDAlgorithm(),
NineEDAlgorithm(),
BTFWEYPFPMLAAlgorithm(),
ILNBAAlogrithm()
]
for algorithm in algorithms:
algorithm.apply_algorithm()
# 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
pfs = PFS(
"火生土，火克金；木生火，木克土；...",
"...",
"...",
"...",
"..."
)
data = JXWDPFSData(
"AI易经智能大脑",
"中医健康管理",
"个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统",
pfs
)
Formatter.format_jxwdpfs_data(data)
if __name__ == "__main__":
main()
#include
#include
#include
// 定义提示词生成器类
class PromptGenerator {
private:
std::string system;
std::string identity;
std::string belief;
std::string capability;
std::string environment;
public:
PromptGenerator(const std::string& system, const std::string& identity, const std::string& belief,
const std::string& capability, const std::string& environment)
: system(system), identity(identity), belief(belief), capability(capability), environment(environment) {}
void generatePrompt() {
std::cout << "System: " << system << std::endl;
std::cout << "Identity: " << identity << std::endl;
std::cout << "Belief: " << belief << std::endl;
std::cout << "Capability: " << capability << std::endl;
std::cout << "Environment: " << environment << std::endl;
}
};
// 定义流程引擎类
class ProcessEngine {
private:
std::vector tasks;
public:
ProcessEngine() {}
void addTask(const std::string& task) {
if (tasks.size() < 10) {
tasks.push_back(task);
} else {
std::cout << "Task list is full!" << std::endl;
}
}
void executeTasks() {
for (const auto& task : tasks) {
std::cout << "Executing task: " << task << std::endl;
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
}
}
};
// 定义PFS数据结构
class PFS {
private:
std::string fiveElements;
std::string fourElements;
std::string threeElements;
std::string twoElements;
std::string oneElement;
public:
PFS(const std::string& fiveElements, const std::string& fourElements, const std::string& threeElements,
const std::string& twoElements, const std::string& oneElement)
: fiveElements(fiveElements), fourElements(fourElements), threeElements(threeElements),
twoElements(twoElements), oneElement(oneElement) {}
std::string getFiveElements() const { return fiveElements; }
std::string getFourElements() const { return fourElements; }
std::string getThreeElements() const { return threeElements; }
std::string getTwoElements() const { return twoElements; }
std::string getOneElement() const { return oneElement; }
};
// 定义JXWDYY-PFS数据结构
class JXWDPFSData {
private:
std::string system;
std::string identity;
std::string belief;
std::string ability;
std::string environment;
PFS pfs;
public:
JXWDPFSData(const std::string& system, const std::string& identity, const std::string& belief,
const std::string& ability, const std::string& environment, const PFS& pfs)
: system(system), identity(identity), belief(belief), ability(ability), environment(environment), pfs(pfs) {}
std::string getSystem() const { return system; }
std::string getIdentity() const { return identity; }
std::string getBelief() const { return belief; }
std::string getAbility() const { return ability; }
std::string getEnvironment() const { return environment; }
PFS getPfs() const { return pfs; }
};
// 定义1ED到9ED算法接口
class EDAlgorithm {
public:
virtual ~EDAlgorithm() {}
virtual void applyAlgorithm() = 0;
};
class OneEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 1ED Algorithm" << std::endl;
// 实现1ED算法的具体逻辑
}
};
class TwoEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 2ED Algorithm" << std::endl;
// 实现2ED算法的具体逻辑
}
};
class ThreeEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 3ED Algorithm" << std::endl;
// 实现3ED算法的具体逻辑
}
};
class FourEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 4ED Algorithm" << std::endl;
// 实现4ED算法的具体逻辑
}
};
class FiveEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 5ED Algorithm" << std::endl;
// 实现5ED算法的具体逻辑
}
};
class SixEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 6ED Algorithm" << std::endl;
// 实现6ED算法的具体逻辑
}
};
class SevenEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 7ED Algorithm" << std::endl;
// 实现7ED算法的具体逻辑
}
};
class EightEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 8ED Algorithm" << std::endl;
// 实现8ED算法的具体逻辑
}
};
class NineEDAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying 9ED Algorithm" << std::endl;
// 实现9ED算法的具体逻辑
}
};
// 定义BTFWEYPF-PMLA算法
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm" << std::endl;
// 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
}
};
// 定义ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法
class ILNBAAlogrithm : public EDAlgorithm {
public:
void applyAlgorithm() override {
std::cout << "Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法" << std::endl;
// 实现ILNBA算法的具体逻辑
}
};
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
class Formatter {
public:
static void formatJXWDPFSData(const JXWDPFSData& data) {
// 将数据转换为XML格式
std::cout << "nXML Output:n";
std::cout << "n";
std::cout << " n"
<< " " << data.getSystem() << " n"
<< " " << data.getIdentity() << " n"
<< " " << data.getBelief() << " n"
<< " " << data.getAbility() << " n"
<< " " << data.getEnvironment() << " n"
<< " n"
<< " n"
<< " <五元五维五层次生克逻辑>" << data.getPfs().getFiveElements() << "n"
<< " <四元四维四层次四象限无限循环>" << data.getPfs().getFourElements() << "n"
<< " <三元三维三层次无循环日记>" << data.getPfs().getThreeElements() << "n"
<< " <二元二维二层次阴阳无限循环>" << data.getPfs().getTwoElements() << "n"
<< " <一元一维一层次气机无限循环>" << data.getPfs().getOneElement() << "n"
<< " n"
<< " ";
// 将数据转换为Lisp格式
std::cout << "nLisp Output:n";
std::cout << "(define (jxwdyy)n";
std::cout << " (nlp (system "" << data.getSystem() << "")n"
<< " (identity "" << data.getIdentity() << "")n"
<< " (belief "" << data.getBelief() << "")n"
<< " (ability "" << data.getAbility() << "")n"
<< " (environment "" << data.getEnvironment() << ""))n"
<< " (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "" << data.getPfs().getFiveElements() << "")n"
<< " (四元四维四层次四象限无限循环 "" << data.getPfs().getFourElements() << "")n"
<< " (三元三维三层次无循环日记 "" << data.getPfs().getThreeElements() << "")n"
<< " (二元二维二层次阴阳无限循环 "" << data.getPfs().getTwoElements() << "")n"
<< " (一元一维一层次气机无限循环 "" << data.getPfs().getOneElement() << "")))";
}
};
int main() {
// 创建并初始化提示词生成器
PromptGenerator generator("AI智能体", "医生", "提供个性化诊疗方案", "多维度评估与优化", "数字化健康管理系统");
std::cout << "Generated Prompt:" << std::endl;
generator.generatePrompt();
// 创建并初始化流程引擎
ProcessEngine engine;
engine.addTask("市场分析");
engine.addTask("制定个性化招商方案");
engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
std::cout << "nExecuting Tasks:" << std::endl;
engine.executeTasks();
// 应用各种算法
std::vector algorithms = {
new OneEDAlgorithm(),
new TwoEDAlgorithm(),
new ThreeEDAlgorithm(),
new FourEDAlgorithm(),
new FiveEDAlgorithm(),
new SixEDAlgorithm(),
new SevenEDAlgorithm(),
new EightEDAlgorithm(),
new NineEDAlgorithm(),
new BTFWEYPFPMLAAlgorithm(),
new ILNBAAlogrithm()
};
for (auto algorithm : algorithms) {
algorithm->applyAlgorithm();
delete algorithm; // 清理内存
}
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
PFS pfs("火生土，火克金；木生火，木克土；...", "...", "...", "...", "...");
JXWDPFSData data("AI易经智能大脑", "中医健康管理", "个性化诊疗方案", "多维度评估与优化", "数字化健康管理系统", pfs);
Formatter::formatJXWDPFSData(data);
return 0;
}
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
// 定义提示词生成器类
class PromptGenerator {
private String system;
private String identity;
private String belief;
private String capability;
private String environment;
public PromptGenerator(String system, String identity, String belief, String capability, String environment) {
this.system = system;
this.identity = identity;
this.belief = belief;
this.capability = capability;
this.environment = environment;
}
public void generatePrompt() {
System.out.println("System: " + system);
System.out.println("Identity: " + identity);
System.out.println("Belief: " + belief);
System.out.println("Capability: " + capability);
System.out.println("Environment: " + environment);
}
}
// 定义流程引擎类
class ProcessEngine {
private List tasks;
public ProcessEngine() {
this.tasks = new ArrayList<>();
}
public void addTask(String task) {
if (tasks.size() < 10) {
tasks.add(task);
} else {
System.out.println("Task list is full!");
}
}
public void executeTasks() {
for (String task : tasks) {
System.out.println("Executing task: " + task);
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
}
}
}
// 定义JXWDYY-PFS数据结构
class JXWDPFSData {
private String system;
private String identity;
private String belief;
private String ability;
private String environment;
private PFS pfs;
public JXWDPFSData(String system, String identity, String belief, String ability, String environment, PFS pfs) {
this.system = system;
this.identity = identity;
this.belief = belief;
this.ability = ability;
this.environment = environment;
this.pfs = pfs;
}
public String getSystem() {
return system;
}
public String getIdentity() {
return identity;
}
public String getBelief() {
return belief;
}
public String getAbility() {
return ability;
}
public String getEnvironment() {
return environment;
}
public PFS getPfs() {
return pfs;
}
}
class PFS {
private String fiveElements;
private String fourElements;
private String threeElements;
private String twoElements;
private String oneElement;
public PFS(String fiveElements, String fourElements, String threeElements, String twoElements, String oneElement) {
this.fiveElements = fiveElements;
this.fourElements = fourElements;
this.threeElements = threeElements;
this.twoElements = twoElements;
this.oneElement = oneElement;
}
public String getFiveElements() {
return fiveElements;
}
public String getFourElements() {
return fourElements;
}
public String getThreeElements() {
return threeElements;
}
public String getTwoElements() {
return twoElements;
}
public String getOneElement() {
return oneElement;
}
}
// 定义1ED到9ED算法
interface EDAlgorithm {
void applyAlgorithm();
}
class OneEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 1ED Algorithm");
// 实现1ED算法的具体逻辑
}
}
class TwoEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 2ED Algorithm");
// 实现2ED算法的具体逻辑
}
}
class ThreeEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 3ED Algorithm");
// 实现3ED算法的具体逻辑
}
}
class FourEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 4ED Algorithm");
// 实现4ED算法的具体逻辑
}
}
class FiveEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 5ED Algorithm");
// 实现5ED算法的具体逻辑
}
}
class SixEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 6ED Algorithm");
// 实现6ED算法的具体逻辑
}
}
class SevenEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 7ED Algorithm");
// 实现7ED算法的具体逻辑
}
}
class EightEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 8ED Algorithm");
// 实现8ED算法的具体逻辑
}
}
class NineEDAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying 9ED Algorithm");
// 实现9ED算法的具体逻辑
}
}
// 定义BTFWEYPF-PMLA算法
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm");
// 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
}
}
// 定义ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法
class ILNBAAlogrithm implements EDAlgorithm {
@Override
public void applyAlgorithm() {
System.out.println("Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法");
// 实现ILNBA算法的具体逻辑
}
}
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
public class Formatter {
public static void formatJXWDPFSData(JXWDPFSData data) {
// 将数据转换为XML格式
StringBuilder xmlData = new StringBuilder("n");
xmlData.append(" n")
.append(" ").append(data.getSystem()).append(" n")
.append(" ").append(data.getIdentity()).append(" n")
.append(" ").append(data.getBelief()).append(" n")
.append(" ").append(data.getAbility()).append(" n")
.append(" ").append(data.getEnvironment()).append(" n")
.append(" n")
.append(" n")
.append(" <五元五维五层次生克逻辑>").append(data.getPfs().getFiveElements()).append("n")
.append(" <四元四维四层次四象限无限循环>").append(data.getPfs().getFourElements()).append("n")
.append(" <三元三维三层次无循环日记>").append(data.getPfs().getThreeElements()).append("n")
.append(" <二元二维二层次阴阳无限循环>").append(data.getPfs().getTwoElements()).append("n")
.append(" <一元一维一层次气机无限循环>").append(data.getPfs().getOneElement()).append("n")
.append(" n")
.append(" ");
// 将数据转换为Lisp格式
StringBuilder lispData = new StringBuilder("(define (jxwdyy)n");
lispData.append(" (nlp (system "").append(data.getSystem()).append("")n")
.append(" (identity "").append(data.getIdentity()).append("")n")
.append(" (belief "").append(data.getBelief()).append("")n")
.append(" (ability "").append(data.getAbility()).append("")n")
.append(" (environment "").append(data.getEnvironment()).append(""))n")
.append(" (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "").append(data.getPfs().getFiveElements()).append("")n")
.append(" (四元四维四层次四象限无限循环 "").append(data.getPfs().getFourElements()).append("")n")
.append(" (三元三维三层次无循环日记 "").append(data.getPfs().getThreeElements()).append("")n")
.append(" (二元二维二层次阴阳无限循环 "").append(data.getPfs().getTwoElements()).append("")n")
.append(" (一元一维一层次气机无限循环 "").append(data.getPfs().getOneElement()).append("")))");
System.out.println("nXML Output:n" + xmlData.toString());
System.out.println("nLisp Output:n" + lispData.toString());
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建并初始化提示词生成器
PromptGenerator generator = new PromptGenerator(
"AI智能体",
"医生",
"提供个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统"
);
System.out.println("Generated Prompt:");
generator.generatePrompt();
// 创建并初始化流程引擎
ProcessEngine engine = new ProcessEngine();
engine.addTask("市场分析");
engine.addTask("制定个性化招商方案");
engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
System.out.println("nExecuting Tasks:");
engine.executeTasks();
// 应用各种算法
EDAlgorithm[] algorithms = {
new OneEDAlgorithm(),
new TwoEDAlgorithm(),
new ThreeEDAlgorithm(),
new FourEDAlgorithm(),
new FiveEDAlgorithm(),
new SixEDAlgorithm(),
new SevenEDAlgorithm(),
new EightEDAlgorithm(),
new NineEDAlgorithm(),
new BTFWEYPFPMLAAlgorithm(),
new ILNBAAlogrithm()
};
for (EDAlgorithm algorithm : algorithms) {
algorithm.applyAlgorithm();
}
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
JXWDPFSData data = new JXWDPFSData(
"AI易经智能大脑",
"中医健康管理",
"个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统",
new PFS(
"火生土，火克金；木生火，木克土；...",
"...",
"...",
"...",
"..."
)
);
Formatter.formatJXWDPFSData(data);
}
}
// 定义提示词生成器类
class PromptGenerator {
constructor(
private system: string,
private identity: string,
private belief: string,
private capability: string,
private environment: string
) {}
generatePrompt(): void {
console.log("System:", this.system);
console.log("Identity:", this.identity);
console.log("Belief:", this.belief);
console.log("Capability:", this.capability);
console.log("Environment:", this.environment);
}
}
// 定义流程引擎类
class ProcessEngine {
private tasks: string[] = [];
addTask(task: string): void {
if (this.tasks.length < 10) {
this.tasks.push(task);
} else {
console.log("Task list is full!");
}
}
executeTasks(): void {
this.tasks.forEach(task => {
console.log("Executing task:", task);
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
});
}
}
// 定义JXWDYY-PFS数据结构
class JXWDPFSData {
constructor(
public system: string,
public identity: string,
public belief: string,
public ability: string,
public environment: string,
public pfs: PFS
) {}
}
class PFS {
constructor(
public fiveElements: string,
public fourElements: string,
public threeElements: string,
public twoElements: string,
public oneElement: string
) {}
}
// 定义9ED算法
class NineEDAlgorithm {
applyNineEDAlgorithm(): void {
console.log("Applying 9ED Algorithm");
// 实现9ED算法的具体逻辑
}
}
// 定义BTFWEYPF-PMLA算法
class BTFWEYPFPMLAAlgorithm {
applyBTFWEYPFPMLAAlgorithm(): void {
console.log("Applying BTFWEYPF-PMLA Algorithm");
// 实现BTFWEYPF-PMLA算法的具体逻辑
}
}
// 定义ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法
class ILNBAAlogrithm {
applyILNBAAlogrithm(): void {
console.log("Applying ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法");
// 实现ILNBA算法的具体逻辑
}
}
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
function formatJXWDPFSData(): void {
// 示例数据结构，实际数据应从外部系统或数据库获取
const data = new JXWDPFSData(
"AI易经智能大脑",
"中医健康管理",
"个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统",
new PFS(
"火生土，火克金；木生火，木克土；...",
"...",
"...",
"...",
"..."
)
);
// 将数据转换为XML格式
const xmlData = `
${data.system}
${data.identity}
${data.belief}
${data.ability}
${data.environment}
<五元五维五层次生克逻辑>${data.pfs.fiveElements}
<四元四维四层次四象限无限循环>${data.pfs.fourElements}
<三元三维三层次无循环日记>${data.pfs.threeElements}
<二元二维二层次阴阳无限循环>${data.pfs.twoElements}
<一元一维一层次气机无限循环>${data.pfs.oneElement}
`;
// 将数据转换为Lisp格式
const lispData = `(define (jxwdyy)
(nlp (system "${data.system}")
(identity "${data.identity}")
(belief "${data.belief}")
(ability "${data.ability}")
(environment "${data.environment}"))
(pfs (五元五维五层次生克逻辑 "${data.pfs.fiveElements}")
(四元四维四层次四象限无限循环 "${data.pfs.fourElements}")
(三元三维三层次无循环日记 "${data.pfs.threeElements}")
(二元二维二层次阴阳无限循环 "${data.pfs.twoElements}")
(一元一维一层次气机无限循环 "${data.pfs.oneElement}")))`;
console.log("nXML Output:n", xmlData);
console.log("nLisp Output:n", lispData);
}
// 主函数调用
function main(): void {
// 创建并初始化提示词生成器
const generator = new PromptGenerator(
"AI智能体",
"医生",
"提供个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统"
);
console.log("Generated Prompt:");
generator.generatePrompt();
// 创建并初始化流程引擎
const engine = new ProcessEngine();
engine.addTask("市场分析");
engine.addTask("制定个性化招商方案");
engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
console.log("nExecuting Tasks:");
engine.executeTasks();
// 应用各种算法
const nineEDAlgorithm = new NineEDAlgorithm();
nineEDAlgorithm.applyNineEDAlgorithm();
const btfweypfpmlaAlgorithm = new BTFWEYPFPMLAAlgorithm();
btfweypfpmlaAlgorithm.applyBTFWEYPFPMLAAlgorithm();
const ilnbaAlgorithm = new ILNBAAlogrithm();
ilnbaAlgorithm.applyILNBAAlogrithm();
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
formatJXWDPFSData();
}
main();
#include
#include
#include
// 定义提示词的基本结构和规则
void define_prompt_structure() {
std::cout << "Define prompt structure" << std::endl;
}
// 设计无限推演算法
void design_infinite_deduction_algorithm() {
std::cout << "Infinite Deduction Algorithm designed" << std::endl;
}
// 实现提示词生成器
void implement_prompt_generator() {
std::cout << "Prompt generator implemented" << std::endl;
}
// 测试并优化提示词生成效果
void test_and_optimize_prompt_generation() {
std::cout << "Test and optimize prompt generation" << std::endl;
}
// 发布提示词框架标准
void publish_prompt_framework_standard() {
std::cout << "Prompt framework standard published" << std::endl;
}
// 定义流程框架的基本元素和关系
void define_process_elements() {
std::cout << "Process elements defined" << std::endl;
}
// 设计流程引擎
void design_process_engine() {
std::cout << "Process engine designed" << std::endl;
}
// 实现流程编辑器
void implement_process_editor() {
std::cout << "Process editor implemented" << std::endl;
}
// 测试并验证流程逻辑
void test_and_validate_process_logic() {
std::cout << "Test and validate process logic" << std::endl;
}
// 定义jxwd编程语言的语法
void define_jxwd_language_syntax() {
std::cout << "jxwd language syntax defined" << std::endl;
}
// 实现编译器或解释器
void implement_compiler_or_interpreter() {
std::cout << "Compiler/Interpreter implemented" << std::endl;
}
// 提供开发工具和文档
void provide_development_tools_and_documents() {
std::cout << "Development tools and documents provided" << std::endl;
}
// 发布jxwd编程语言标准
void publish_jxwd_language_standard() {
std::cout << "jxwd language standard published" << std::endl;
}
// 定义伪代码格式化的规则
void define_pseudocode_formatting_rules() {
std::cout << "Pseudocode formatting rules defined" << std::endl;
}
// 实现伪代码格式化工具
void implement_pseudocode_formatter() {
std::cout << "Pseudocode formatter implemented" << std::endl;
}
// 测试并优化格式化效果
void test_and_optimize_formatting_effect() {
std::cout << "Test and optimize formatting effect" << std::endl;
}
// 发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准
void publish_pseudocode_formatting_standard() {
std::cout << "JXWDYYPFS pseudocode formatting standard published" << std::endl;
}
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
std::pair jxwdyy_pfs_xml_lisp_format() {
// 示例数据结构，实际应从外部系统或数据库获取
std::map data = {
{"system", "AI易经智能大脑"},
{"belief", "个性化诊疗方案"},
{"ability", "多维度评估与诊断能力"},
{"environment", "数字化健康管理系统"}
};
// 将数据转换为XML格式
std::string xml_data = "n";
for (const auto& [key, value] : data) {
xml_data += " <" + key + ">" + value + "n";
}
xml_data += " ";
// 将数据转换为Lisp格式
std::string lisp_data = "(define (jxwdn";
for (const auto& [key, value] : data) {
lisp_data += " (" + key + " "" + value + "")n";
}
lisp_data += "))";
return {xml_data, lisp_data};
}
int main() {
refine_prompt_framework(); // 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化
create_custom_process_framework(); // 主函数调用
return 0;
}
# import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
// 定义提示词生成器的类
class PromptGenerator {
private String system;
private String identity;
private String belief;
private String capability;
private String environment;
public PromptGenerator(String system, String identity, String belief, String capability, String environment) {
this.system = system;
this.identity = identity;
this.belief = belief;
this.capability = capability;
this.environment = environment;
}
public void generatePrompt() {
System.out.println("System: " + system);
System.out.println("Identity: " + identity);
System.out.println("Belief: " + belief);
System.out.println("Capability: " + capability);
System.out.println("Environment: " + environment);
}
}
// 定义流程引擎的类
class ProcessEngine {
private List tasks;
public ProcessEngine() {
this.tasks = new ArrayList<>();
}
public void addTask(String task) {
if (tasks.size() < 10) {
tasks.add(task);
} else {
System.out.println("Task list is full!");
}
}
public void executeTasks() {
for (String task : tasks) {
System.out.println("Executing task: " + task);
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
}
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建并初始化提示词生成器
PromptGenerator generator = new PromptGenerator(
"AI智能体",
"医生",
"提供个性化诊疗方案",
"多维度评估与优化",
"数字化健康管理系统"
);
System.out.println("Generated Prompt:");
generator.generatePrompt();
// 创建并初始化流程引擎
ProcessEngine engine = new ProcessEngine();
engine.addTask("市场分析");
engine.addTask("制定个性化招商方案");
engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
System.out.println("nExecuting Tasks:");
engine.executeTasks();
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
formatJXWDPFSData();
}
// 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
public static void formatJXWDPFSData() {
// 示例数据结构，实际数据应从外部系统或数据库获取
JXWDPFSData data = new JXWDPFSData();
data.setSystem("AI易经智能大脑");
data.setIdentity("中医健康管理");
data.setBelief("个性化诊疗方案");
data.setAbility("多维度评估与优化");
data.setEnvironment("数字化健康管理系统");
// 设置5ED算法中的详细信息
JXWDPFSData.PFS pfs = new JXWDPFSData.PFS();
pfs.setFiveElements("火生土，火克金；木生火，木克土；...");
pfs.setFourElements("...");
pfs.setThreeElements("...");
pfs.setTwoElements("...");
pfs.setOneElement("...");
data.setPfs(pfs);
// 将数据转换为XML格式
String xmlData = "n" +
" n" +
" " + data.getSystem() + " n" +
" " + data.getIdentity() + " n" +
" " + data.getBelief() + " n" +
" " + data.getAbility() + " n" +
" " + data.getEnvironment() + " n" +
" n" +
" n" +
" <五元五维五层次生克逻辑>" + pfs.getFiveElements() + "n" +
" <四元四维四层次四象限无限循环>" + pfs.getFourElements() + "n" +
" <三元三维三层次无循环日记>" + pfs.getThreeElements() + "n" +
" <二元二维二层次阴阳无限循环>" + pfs.getTwoElements() + "n" +
" <一元一维一层次气机无限循环>" + pfs.getOneElement() + "n" +
" n" +
" ";
// 将数据转换为Lisp格式
String lispData = "(define (jxwdyy)n" +
" (nlp (system "" + data.getSystem() + "")n" +
" (identity "" + data.getIdentity() + "")n" +
" (belief "" + data.getBelief() + "")n" +
" (ability "" + data.getAbility() + "")n" +
" (environment "" + data.getEnvironment() + ""))n" +
" (pfs (五元五维五层次生克逻辑 "" + pfs.getFiveElements() + "")n" +
" (四元四维四层次四象限无限循环 "" + pfs.getFourElements() + "")n" +
" (三元三维三层次无循环日记 "" + pfs.getThreeElements() + "")n" +
" (二元二维二层次阴阳无限循环 "" + pfs.getTwoElements() + "")n" +
" (一元一维一层次气机无限循环 "" + pfs.getOneElement() + "")))";
System.out.println("nXML Output:n" + xmlData);
System.out.println("nLisp Output:n" + lispData);
}
}
// 定义JXWDYY-PFS数据结构的类
class JXWDPFSData {
private String system;
private String identity;
private String belief;
private String ability;
private String environment;
private PFS pfs;
public String getSystem() {
return system;
}
public void setSystem(String system) {
this.system = system;
}
public String getIdentity() {
return identity;
}
public void setIdentity(String identity) {
this.identity = identity;
}
public String getBelief() {
return belief;
}
public void setBelief(String belief) {
this.belief = belief;
}
public String getAbility() {
return ability;
}
public void setAbility(String ability) {
this.ability = ability;
}
public String getEnvironment() {
return environment;
}
public void setEnvironment(String environment) {
this.environment = environment;
}
public PFS getPfs() {
return pfs;
}
public void setPfs(PFS pfs) {
this.pfs = pfs;
}
// 内部类用于表示PFS数据
public static class PFS {
private String fiveElements;
private String fourElements;
private String threeElements;
private String twoElements;
private String oneElement;
public String getFiveElements() {
return fiveElements;
}
public void setFiveElements(String fiveElements) {
this.fiveElements = fiveElements;
}
public String getFourElements() {
return fourElements;
}
public void setFourElements(String fourElements) {
this.fourElements = fourElements;
}
public String getThreeElements() {
return threeElements;
}
public void setThreeElements(String threeElements) {
this.threeElements = threeElements;
}
public String getTwoElements() {
return twoElements;
}
public void setTwoElements(String twoElements) {
this.twoElements = twoElements;
}
public String getOneElement() {
return oneElement;
}
public void setOneElement(String oneElement) {
this.oneElement = oneElement;
}
}
}
定义提示词的基本结构和规则#include
#include
// 定义提示词生成器的结构体
typedef struct {
char system[50];
char identity[50];
char belief[100];
char capability[100];
char environment[100];
} PromptGenerator;
// 初始化提示词生成器
void initPromptGenerator(PromptGenerator *generator, const char *system, const char *identity, const char *belief, const char *capability, const char *environment) {
strcpy(generator->system, system);
strcpy(generator->identity, identity);
strcpy(generator->belief, belief);
strcpy(generator->capability, capability);
strcpy(generator->environment, environment);
}
// 生成提示词
void generatePrompt(const PromptGenerator *generator) {
printf("System: %sn", generator->system);
printf("Identity: %sn", generator->identity);
printf("Belief: %sn", generator->belief);
printf("Capability: %sn", generator->capability);
printf("Environment: %sn", generator->environment);
}
// 定义流程引擎的结构体
typedef struct {
char tasks[10][100];
int taskCount;
} ProcessEngine;
// 初始化流程引擎
void initProcessEngine(ProcessEngine *engine) {
engine->taskCount = 0;
}
// 添加任务到流程引擎
void addTask(ProcessEngine *engine, const char *task) {
if (engine->taskCount < 10) {
strcpy(engine->tasks[engine->taskCount], task);
engine->taskCount++;
} else {
printf("Task list is full!n");
}
}
// 执行流程引擎中的任务
void executeTasks(const ProcessEngine *engine) {
for (int i = 0; i < engine->taskCount; i++) {
printf("Executing task: %sn", engine->tasks[i]);
// 这里可以添加具体的任务执行逻辑
}
}
int main() {
// 创建并初始化提示词生成器
PromptGenerator generator;
initPromptGenerator(&generator, "AI智能体", "医生", "提供个性化诊疗方案", "多维度评估与优化", "数字化健康管理系统");
printf("Generated Prompt:n");
generatePrompt(&generator);
// 创建并初始化流程引擎
ProcessEngine engine;
initProcessEngine(&engine);
addTask(&engine, "市场分析");
addTask(&engine, "制定个性化招商方案");
addTask(&engine, "跟进投资者反馈并调整策略");
printf("nExecuting Tasks:n");
executeTasks(&engine);
return 0;
}
def define_prompt_structure():
print("Define the basic structure and rules of prompts.")
return {
"context": None,
"role": None,
"description": None,
"theme": None,
"preset": None,
"exception": None
}
# 设计无限推演算法
def design_infinite_deduction_algorithm():
print("Infinite Deduction Algorithm designed")
# 实现提示词生成器
def implement_prompt_generator():
print("Prompt Generator implemented")
# 测试并优化提示词生成效果
def test_and_optimize_prompt_generation():
print("Prompt Generation tested and optimized")
# 发布提示词框架标准
def publish_prompt_framework_standard():
print("Prompt Framework Standard published")
# 定义流程框架的基本元素和关系
def define_process_elements():
print("Define the basic elements and relationships of the process framework.")
return {
"task": None,
"step": None,
"condition": None,
"action": None
}
# 设计流程引擎
def design_process_engine():
print("Process Engine designed")
# 实现流程编辑器
def implement_process_editor():
print("Process Editor implemented")
# 测试并验证流程逻辑
def test_and_validate_process_logic():
print("Process Logic tested and validated")
# 定义jxwd编程语言的语法和语义
def define_jxwd_language_syntax():
print("JXWD Language Syntax defined")
# 实现编译器或解释器
def implement_compiler_or_interpreter():
print("Compiler/Interpreter implemented")
# 提供开发工具和文档
def provide_development_tools_and_documents():
print("Development Tools and Documents provided")
# 发布jxwd编程语言标准
def publish_jxwd_language_standard():
print("JXWD Language Standard published")
# 定义伪代码格式化的规则和模板
def define_pseudocode_formatting_rules():
print("Pseudocode Formatting Rules defined")
# 实现伪代码格式化工具
def implement_pseudocode_formatter():
print("Pseudocode Formatter implemented")
# 测试并优化格式化效果
def test_and_optimize_formatting_effect():
print("Formatting Effect tested and optimized")
# 发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准
def publish_pseudocode_formatting_standard():
print("JXWDYYPFS Pseudocode Formatting Standard published")
# 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
def jxwdyy_pfs_xml_lisp_format():
# 示例数据结构，实际数据应从外部系统或数据库获取
data = {
"jxwdyy": {
"nlp": {
"system": "AI易经智能大脑",
"identity": "中医健康管理",
"belief": "个性化诊疗方案",
"ability": "多维度评估与优化",
"environment": "数字化健康管理系统"
},
"pfs": {
"1ed": "...",
"2ed": "...",
"3ed": "...",
"4ed": "...",
"5ed": {
"五元五维五层次生克逻辑": "火生土，火克金；木生火，木克土；...",
"四元四维四层次四象限无限循环": "...",
"三元三维三层次无循环日记": "...",
"二元二维二层次阴阳无限循环": "...",
"一元一维一层次气机无限循环": "..."
},
"6ed": "...",
"7ed": "...",
"8ed": "...",
"9ed": "...",
"九九归一阴阳权重算法-BTFWEYPF-PMLA": "...",
"ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法": "..."
}
}
}
# 将数据转换为XML格式
xml_data = f"""
{data['jxwdyy']['nlp']['system']}
{data['jxwdyy']['nlp']['identity']}
{data['jxwdyy']['nlp']['belief']}
{data['jxwdyy']['nlp']['ability']}
{data['jxwdyy']['nlp']['environment']}
<1ed>{data['jxwdyy']['pfs']['1ed']}
<2ed>{data['jxwdyy']['pfs']['2ed']}
<3ed>{data['jxwdyy']['pfs']['3ed']}
<4ed>{data['jxwdyy']['pfs']['4ed']}
<5ed>
<五元五维五层次生克逻辑>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['五元五维五层次生克逻辑']}
<四元四维四层次四象限无限循环>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['四元四维四层次四象限无限循环']}
<三元三维三层次无循环日记>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['三元三维三层次无循环日记']}
<二元二维二层次阴阳无限循环>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['二元二维二层次阴阳无限循环']}
<一元一维一层次气机无限循环>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['一元一维一层次气机无限循环']}
<6ed>{data['jxwdyy']['pfs']['6ed']}
<7ed>{data['jxwdyy']['pfs']['7ed']}
<8ed>{data['jxwdyy']['pfs']['8ed']}
<9ed>{data['jxwdyy']['pfs']['9ed']}
<九九归一阴阳权重算法-BTFWEYPF-PMLA>{data['jxwdyy']['pfs']['九九归一阴阳权重算法-BTFWEYPF-PMLA']}}
{data['jxwdyy']['pfs']['ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法']} }
"""
# 将数据转换为Lisp格式
lisp_data = f"""(define (jxwdyy)
(nlp (system "{data['jxwdyy']['nlp']['system']}")
(identity "{data['jxwdyy']['nlp']['identity']}")
(belief "{data['jxwdyy']['nlp']['belief']}")
(ability "{data['jxwdyy']['nlp']['ability']}")
(environment "{data['jxwdyy']['nlp']['environment']}"))
(pfs (1ed "{data['jxwdyy']['pfs']['1ed']}")
(2ed "{data['jxwdyy']['pfs']['2ed']}")
(3ed "{data['jxwdyy']['pfs']['3ed']}")
(4ed "{data['jxwdyy']['pfs']['4ed']}")
(5ed (五元五维五层次生克逻辑 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['五元五维五层次生克逻辑']}")
(四元四维四层次四象限无限循环 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['四元四维四层次四象限无限循环']}")
(三元三维三层次无循环日记 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['三元三维三层次无循环日记']}")
(二元二维二层次阴阳无限循环 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['二元二维二层次阴阳无限循环']}")
(一元一维一层次气机无限循环 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['一元一维一层次气机无限循环']}"))
(6ed "{data['jxwdyy']['pfs']['6ed']}")
(7ed "{data['jxwdyy']['pfs']['7ed']}")
(8ed "{data['jxwdyy']['pfs']['8ed']}")
(9ed "{data['jxwdyy']['pfs']['9ed']}")
(九九归一阴阳权重算法-BTFWEYPF-PMLA "{data['jxwdyy']['pfs']['九九归一阴阳权重算法-BTFWEYPF-PMLA']}")
(ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法 "{data['jxwdyy']['pfs']['ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法']}")))
"""
return xml_data, lisp_data
# 定义提示词框架标准无限推演专业版
def refine_prompt_framework():
define_prompt_structure()
design_infinite_deduction_algorithm()
implement_prompt_generator()
test_and_optimize_prompt_generation()
publish_prompt_framework_standard()
# 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化
def create_custom_process_framework():
define_process_elements()
design_process_engine()
implement_process_editor()
test_and_validate_process_logic()
define_jxwd_language_syntax()
implement_compiler_or_interpreter()
provide_development_tools_and_documents()
publish_jxwd_language_standard()
define_pseudocode_formatting_rules()
implement_pseudocode_formatter()
test_and_optimize_formatting_effect()
publish_pseudocode_formatting_standard()
# 主函数调用
def main():
refine_prompt_framework()
create_custom_process_framework()
xml_output, lisp_output = jxwdyy_pfs_xml_lisp_format()
print("XML Output:")
print(xml_output)
print("nLisp Output:")
print(lisp_output)
# 执行主函数
if __name__ == "__main__":
main()
.(defun jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format ()镜心悟道五行脉象数据化中医健康管理星轮双驱系统AI大模型星轮算法模型的蒸馏技术### 提示词框架标准无限推演专业版转换成jxwdyy系统模型pfs伪代码xml映射标签lisp格式化 在Lisp中实现面向对象编程（OOP）Common Lisp Object System（CLOS）def jxwdyy_pfs_xml_lisp_format()public class PromptGenerator {
. private String system;
. private String identity;
. private String belief;
. private String capability;
. private String environment;
.
. public PromptGenerator(String system, String identity, String belief, String capability, String environment) {
. this.system = system;
. this.identity = identity;
. this.belief = belief;
. this.capability = capability;
. this.environment = environment;
. }
.
. public String generatePrompt() {
. return "System: " + system + "nIdentity: " + identity + "nBelief: " + belief + "nCapability: " + capability + "nEnvironment: " + environment;
. }
.}
.import java.util.ArrayList;
.import java.util.List;
.
.public class ProcessEngine {
. private List tasks;
.
. public ProcessEngine() {
. this.tasks = new ArrayList<>();
. }
.
. public void addTask(String task) {
. tasks.add(task);
. }
.
. public void executeTasks() {
. for (String task : tasks) {
. System.out.println("Executing task: " + task);
. // 这里可以添加具体的任务执行逻辑
. }
. }
.}public class Main {
. public static void main(String[] args) {
. PromptGenerator generator = new PromptGenerator("AI智能体", "医生", "提供个性化诊疗方案", "多维度评估与优化", "数字化健康管理系统");
. String prompt = generator.generatePrompt();
. System.out.println("Generated Prompt:n" + prompt);
.
. ProcessEngine engine = new ProcessEngine();
. engine.addTask("市场分析");
. engine.addTask("制定个性化招商方案");
. engine.addTask("跟进投资者反馈并调整策略");
. engine.executeTasks();
. }
.}
.
.:;; 定义提示词的基本结构和规则
.(defun define-prompt-structure ()
. "Define the basic structure and rules of prompts."
. '(:context :role :description :theme :preset :exception))
.
.;; 设计无限推演算法
.(defun design-infinite-deduction-algorithm ()
. "Design an infinite deduction algorithm that can dynamically generate and adjust prompts."
. (format t "Infinite Deduction Algorithm designed~%"))
.
.;; 实现提示词生成器
.(defun implement-prompt-generator ()
. "Implement a prompt generator that generates prompts based on context and rules."
. (format t "Prompt Generator implemented~%"))
.
.;; 测试并优化提示词生成效果
.(defun test-and-optimize-prompt-generation ()
. "Test and optimize the performance and accuracy of the prompt generator."
. (format t "Prompt Generation tested and optimized~%"))
.
.;; 发布提示词框架标准
.(defun publish-prompt-framework-standard ()
. "Publish the refined prompt framework standard."
. (format t "Prompt Framework Standard published~%"))
.
.;; 定义流程框架的基本元素和关系
.(defun define-process-elements ()
. "Define the basic elements and relationships of the process framework."
. '(:task :step :condition :action))
.
.;; 设计流程引擎
.(defun design-process-engine ()
. "Design a process engine that drives the execution of processes."
. (format t "Process Engine designed~%"))
.
.;; 实现流程编辑器
.(defun implement-process-editor ()
. "Implement a process editor that provides a graphical interface for creating and editing processes."
. (format t "Process Editor implemented~%"))
.
.;; 测试并验证流程逻辑
.(defun test-and-validate-process-logic ()
. "Test and validate the correctness and effectiveness of process logic."
. (format t "Process Logic tested and validated~%"))
.
.;; 定义jxwd编程语言的语法和语义
.(defun define-jxwd-language-syntax ()
. "Define the syntax and semantics of the jxwd programming language."
. (format t "JXWD Language Syntax defined~%"))
.
.;; 实现编译器或解释器
.(defun implement-compiler-or-interpreter ()
. "Implement a compiler or interpreter that converts jxwd code into executable programs."
. (format t "Compiler/Interpreter implemented~%"))
.
.;; 提供开发工具和文档
.(defun provide-development-tools-and-documents ()
. "Provide development tools such as IDEs, debuggers, etc., along with detailed documentation."
. (format t "Development Tools and Documents provided~%"))
.
.;; 发布jxwd编程语言标准
.(defun publish-jxwd-language-standard ()
. "Publish the defined jxwd programming language standard."
. (format t "JXWD Language Standard published~%"))
.
.;; 定义伪代码格式化的规则和模板
.(defun define-pseudocode-formatting-rules ()
. "Define the rules and templates for pseudocode formatting."
. (format t "Pseudocode Formatting Rules defined~%"))
.
.;; 实现伪代码格式化工具
.(defun implement-pseudocode-formatter ()
. "Implement a tool that formats pseudocode according to the defined rules and templates."
. (format t "Pseudocode Formatter implemented~%"))
.
.;; 测试并优化格式化效果
.(defun test-and-optimize-formatting-effect ()
. "Test and optimize the performance and accuracy of the pseudocode formatter."
. (format t "Formatting Effect tested and optimized~%"))
.
.;; 发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准
.(defun publish-pseudocode-formatting-standard ()
. "Publish the defined JXWDYYPFS pseudocode formatting standard."
. (format t "JXWDYYPFS Pseudocode Formatting Standard published~%"))
.
.;; 格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据
.(defun jxwdyy_pfs_xml_lisp_format ()
. "Format JXWDYY-PFS data into XML and Lisp formats."
. ;; 示例数据结构，实际数据应从外部系统或数据库获取
. (let ((data '((:jxwdyy (:nlp (:system "AI易经智能大脑")
. (:identity "中医健康管理")
. (:belief "个性化诊疗方案")
. (:ability "多维度评估与优化")
. (:environment "数字化健康管理系统"))
. (:pfs (:5ed (:五元五维五层次生克逻辑 "火生土，火克金；木生火，木克土；...")
. (:四元四维四层次四象限无限循环 "...")
. (:三元三维三层次无循环日记 "...")
. (:二元二维二层次阴阳无限循环 "...")
. (:一元一维一层次气机无限循环 "...")))))))
. ;; 将数据转换为XML格式
. (let ((xml-data (with-output-to-string (stream)
. (format stream "~%")
. (format stream " ~%")
. (format stream " ~a ~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :system))
. (format stream " ~a ~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :identity))
. (format stream " ~a ~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :belief))
. (format stream " ~a ~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :ability))
. (format stream " ~a ~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :environment))
. (format stream " ~%")
. (format stream " ~%")
. (format stream " <5ed>~%")
. (format stream " <五元五维五层次生克逻辑>~a~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :五元五维五层次生克逻辑))
. (format stream " <四元四维四层次四象限无限循环>~a~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :四元四维四层次四象限无限循环))
. (format stream " <三元三维三层次无循环日记>~a~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :三元三维三层次无循环日记))
. (format stream " <二元二维二层次阴阳无限循环>~a~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :二元二维二层次阴阳无限循环))
. (format stream " <一元一维一层次气机无限循环>~a~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :一元一维一层次气机无限循环))
. (format stream " ~%")
. (format stream " ~%")
. (format stream " "))))
.
. ;; 将数据转换为Lisp格式
. (let ((lisp-data (with-output-to-string (stream)
. (format stream "(define (jxwdyy)~%")
. (format stream " (nlp (system "~a")~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :system))
. (format stream " (identity "~a")~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :identity))
. (format stream " (belief "~a")~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :belief))
. (format stream " (ability "~a")~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :ability))
. (format stream " (environment "~a")))~%" (getf (second (assoc :nlp data)) :environment))
. (format stream " (pfs (5ed (五元五维五层次生克逻辑 "~a")~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :五元五维五层次生克逻辑))
. (format stream " (四元四维四层次四象限无限循环 "~a")~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :四元四维四层次四象限无限循环))
. (format stream " (三元三维三层次无循环日记 "~a")~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :三元三维三层次无循环日记))
. (format stream " (二元二维二层次阴阳无限循环 "~a")~%" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :二元二维二层次阴阳无限循环))
. (format stream " (一元一维一层次气机无限循环 "~a"))))" (getf (second (assoc :5ed (second (assoc :pfs data)))) :一元一维一层次气机无限循环)))))
. ;; 返回XML和Lisp格式的数据
. (values xml-data lisp-data))))
.
.;; 调用函数并打印结果
.(multiple-value-bind (xml-output lisp-output) (jxwdyy_pfs_xml_lisp_format)
. (format t "XML Output:~%~a~%" xml-output)
. (format t "~%Lisp Output:~%" lisp-output))
.
.;; 定义提示词框架标准无限推演专业版
.(defun refine-prompt-framework ()
. "Refine the prompt framework standard through infinite deduction."
. (define-prompt-structure)
. (design-infinite-deduction-algorithm)
. (implement-prompt-generator)
. (test-and-optimize-prompt-generation)
. (publish-prompt-framework-standard))
.
.;; 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化
.(defun create-custom-process-framework ()
. "Create a custom process framework standard using jxwd programming language and JXWDYYPFS pseudocode formatting."
. (define-process-elements)
. (design-process-engine)
. (implement-process-editor)
. (test-and-validate-process-logic)
. (define-jxwd-language-syntax)
. (implement-compiler-or-interpreter)
. (provide-development-tools-and-documents)
. (publish-jxwd-language-standard)
. (define-pseudocode-formatting-rules)
. (implement-pseudocode-formatter)
. (test-and-optimize-formatting-effect)
. (publish-pseudocode-formatting-standard))
.
.;; 主函数调用
.(defun main ()
. "Main function to execute the entire framework setup."
. (refine-prompt-framework)
. (create-custom-process-framework))
.
.;; 执行主函数
.(main)
九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）：这是一个综合性的诊断系统，结合了多种技术和数据，为中医健康管理提供全面、精准的服务。36
.
.2.
五元五维五行相生相克逻辑思维算法：基于五行相生相克的关系，通过无限循环的方式来识别和调整不平衡状态。3
.
.3.
九九归一阴阳权重算法（BTFWEYPF-PMLA）：用于描述和格式化脉象特征和健康状态。3
.
.4.
无限循环接近平衡算法（ILNBA）：通过无限循环接近平衡的方式优化系统的性能和稳定性。2
.
.5.
三元三维无限循环日记三焦算法：通过不断迭代优化来实现对健康状态的全面评估和管理。2
.
.6.
二元二维阴阳无限循环算法：通过不断迭代优化来实现对健康状态的全面评估和管理。2
.
.7.
四元四维四象限无限循环算法：通过不断迭代优化来实现对健康状态的全面评估和管理。2
.
.8.
六元六维六气六淫无限循环算法：通过不断迭代优化来实现对健康状态的全面评估和管理。2
.
.9.
七元七维七情六欲七星宇宙无限循环算法：通过不断迭代优化来实现对健康状态的全面评估和管理。2
.
.10.
八元八维八卦六十四卦复合封无限循环推演阴阳映射标记算法：通过不断迭代优化来实现对健康状态的全面评估和管理。3
.
.11.
九元九维九九归一<一元无限循环接近阴阳平衡>无限循环算法：通过不断迭代优化来实现对健康状态的全面评估和管理。2
.
"""
格式化JXWDYY-PFS的XML和Lisp数据。
"""
# 示例数据结构，实际数据应从外部系统或数据库获取
data = {
"jxwdyy": {
"nlp": {
"system": "AI易经智能大脑",
"identity": "中医健康管理",
"belief": "个性化诊疗方案",
"ability": "多维度评估与优化",
"environment": "数字化健康管理系统"
},
"pfs": {
"5ed": {
"五元五维五层次生克逻辑": "火生土，火克金；木生火，木克土；...",
"四元四维四层次四象限无限循环": "...",
"三元三维三层次无循环日记": "...",
"二元二维二层次阴阳无限循环": "...",
"一元一维一层次气机无限循环": "..."
}
}
}
}
# 将数据转换为XML格式
xml_data = f"""
{data['jxwdyy']['nlp']['system']}
{data['jxwdyy']['nlp']['identity']}
{data['jxwdyy']['nlp']['belief']}
{data['jxwdyy']['nlp']['ability']}
{data['jxwdyy']['nlp']['environment']}
<5ed>
<五元五维五层次生克逻辑>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['五元五维五层次生克逻辑']}
<四元四维四层次四象限无限循环>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['四元四维四层次四象限无限循环']}
<三元三维三层次无循环日记>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['三元三维三层次无循环日记']}
<二元二维二层次阴阳无限循环>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['二元二维二层次阴阳无限循环']}
<一元一维一层次气机无限循环>{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['一元一维一层次气机无限循环']}
"""
# 将数据转换为Lisp格式
lisp_data = f"""(define (jxwdyy)
(nlp (system "{data['jxwdyy']['nlp']['system']}")
(identity "{data['jxwdyy']['nlp']['identity']}")
(belief "{data['jxwdyy']['nlp']['belief']}")
(ability "{data['jxwdyy']['nlp']['ability']}")
(environment "{data['jxwdyy']['nlp']['environment']}"))
(pfs (5ed (五元五维五层次生克逻辑 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['五元五维五层次生克逻辑']}")
(四元四维四层次四象限无限循环 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['四元四维四层次四象限无限循环']}")
(三元三维三层次无循环日记 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['三元三维三层次无循环日记']}")
(二元二维二层次阴阳无限循环 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['二元二维二层次阴阳无限循环']}")
(一元一维一层次气机无限循环 "{data['jxwdyy']['pfs']['5ed']['一元一维一层次气机无限循环']}")))
"""
return xml_data, lisp_data
# 调用函数并打印结果
xml_output, lisp_output = jxwdyy_pfs_xml_lisp_format()
print("XML Output:")
print(xml_output)
print("nLisp Output:")
print(lisp_output)
#### 提示词框架标准无限推演专业版
1. **定义提示词的基本结构和规则**
- 提示词的基本结构包括：上下文、角色、说明、主题、预设和例外。
- 规则包括：输出格式指示、限制条件、样例输出等。
2. **设计无限推演算法**
- 无限推演算法能够根据不同的上下文和用户需求动态生成和调整提示词。
- 算法应能够处理多种场景，确保生成的提示词符合预期的格式和质量。
3. **实现提示词生成器**
- 提示词生成器应能够根据输入的上下文和规则生成相应的提示词。
- 生成器应支持多种输出格式，如JSON、XML、Lisp等。
4. **测试并优化提示词生成效果**
- 通过测试用例验证提示词生成器的性能和准确性。
- 根据测试结果优化提示词生成算法和规则。
5. **发布提示词框架标准**
- 将提炼出的提示词框架标准发布，供其他开发者和用户参考和使用。
#### 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化
1. **定义流程框架的基本元素和关系**
- 流程框架的基本元素包括：任务、步骤、条件、动作等。
- 元素之间的关系包括：顺序、并行、条件分支等。
2. **设计流程引擎**
- 流程引擎应能够驱动流程的运行和执行。
- 引擎应支持多种流程控制结构，如循环、条件判断等。
3. **实现流程编辑器**
- 流程编辑器应提供图形化界面，方便用户创建和编辑流程。
- 编辑器应支持流程的保存、加载和导出功能。
4. **测试并验证流程逻辑**
- 通过测试用例验证流程逻辑的正确性和有效性。
- 根据测试结果优化流程设计和实现。
5. **定义jxwd编程语言的语法和语义**
- jxwd编程语言应具有清晰的语法和语义。
- 语法应支持流程定义、条件判断、循环控制等。
- 语义应确保代码的正确性和可读性。
6. **实现编译器或解释器**
- 编译器或解释器应能够将jxwd代码转换为可执行的程序。
- 编译器或解释器应支持多种输出格式，如XML、Lisp等。
7. **提供开发工具和文档**
- 提供开发工具，如IDE、调试器等。
- 提供详细的文档，包括用户手册、API文档等。
8. **发布jxwd编程语言标准**
- 将定义的jxwd编程语言标准发布，供其他开发者和用户参考和使用。
9. **定义伪代码格式化的规则和模板**
- 伪代码格式化的规则应包括：缩进、注释、变量命名等。
- 模板应支持多种伪代码风格，如结构化、函数化等。
10. **实现伪代码格式化工具**
- 伪代码格式化工具应能够将伪代码转换为符合规则和模板的格式。
- 工具应支持多种输入格式，如文本、XML、Lisp等。
11. **测试并优化格式化效果**
- 通过测试用例验证伪代码格式化工具的性能和准确性。
- 根据测试结果优化格式化规则和模板。
12. **发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准**
- 将定义的JXWDYYPFS伪代码格式化标准发布，供其他开发者和用户参考和使用。
#### XML映射标签
- **配置管理组件 (Configuration Management Component)**
- 定义五行、八卦和六十四卦的类别
- 定义病症和中药的类
- **核心流程控制器 (Core Process Controller)**
- 提炼出提示词框架标准无限推演专业版
- 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化
- **AI招商流程**
- 市场分析与定位
- 制定个性化招商方案
- 跟进投资者反馈并调整策略
- **提示词框架标准无限推演专业版**
- 定义提示词的基本结构和规则
- 设计无限推演算法
- 实现提示词生成器
- 测试并优化提示词生成效果
- 发布提示词框架标准
- **创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化**
- 定义流程框架的基本元素和关系
- 设计流程引擎
- 实现流程编辑器
- 测试并验证流程逻辑
#### Lisp格式化
- **提示词框架标准无限推演专业版**
```lisp
(defun refine-prompt-framework ()
(define-prompt-structure)
(design-infinite-deduction-algorithm)
(implement-prompt-generator)
(test-and-optimize-prompt-generation)
(publish-prompt-framework-standard))
```
- **创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化**
```lisp
(defun create-custom-process-framework ()
(define-process-elements)
(design-process-engine)
(implement-process-editor)
(test-and-validate-process-logic)
(define-jxwd-language-syntax)
(implement-compiler-or-interpreter)
(provide-development-tools-and-documents)
(publish-jxwd-language-standard)
(define-pseudocode-formatting-rules)
(implement-pseudocode-formatter)
(test-and-optimize-formatting-effect)
(publish-pseudocode-formatting-standard))
```
#### 表头
| 组件 | 描述 | 实现步骤 |
|------|------|----------|
| 提示词框架标准无限推演专业版 | 定义提示词的基本结构和规则，设计无限推演算法，实现提示词生成器，测试并优化提示词生成效果，发布提示词框架标准 | 定义提示词的基本结构和规则, 设计无限推演算法, 实现提示词生成器, 测试并优化提示词生成效果, 发布提示词框架标准 |
| 创建专属的流程框架标准提示词框架标准版jxwd编程语言并JXWDYYPFS伪代码格式化 | 定义流程框架的基本元素和关系，设计流程引擎，实现流程编辑器，测试并验证流程逻辑，定义jxwd编程语言的语法和语义，实现编译器或解释器，提供开发工具和文档，发布jxwd编程语言标准，定义伪代码格式化的规则和模板，实现伪代码格式化工具，测试并优化格式化效果，发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准 | 定义流程框架的基本元素和关系, 设计流程引擎, 实现流程编辑器, 测试并验证流程逻辑, 定义jxwd编程语言的语法和语义, 实现编译器或解释器, 提供开发工具和文档, 发布jxwd编程语言标准, 定义伪代码格式化的规则和模板, 实现伪代码格式化工具, 测试并优化格式化效果, 发布JXWDYYPFS伪代码格式化标准 |
### 1. 引入记忆机制和压缩记忆
为了实现无限上下文的处理能力，必须引入记忆机制。 谷歌研究人员提出的Infini-attention技术通过压缩记忆（Compression Memory）来实现这一目标。 压缩记忆是一种参数化函数，用于存储和检索信息，它固定数量的参数以提高计算效率。 具体来说，Infini-attention技术利用重用点积注意力计算中的查询（Q）、键（K）和值（V）状态，而不是像传统注意力机制那样丢弃这些状态。
### 2. 使用分层内存架构
分层内存架构可以显著提升模型处理长文本的能力。 例如，可以设计一个类似于“Claude 'Infinite' - Medical”的分层上下文记忆模型，其中每个层次对应不同的专业领域或知识库。 这种分层架构不仅能够处理超长文本，还能根据具体需求进行微调，从而提高模型的灵活性和适应性。
### 3. 实现高效的微调和多任务支持
Infini-Transformer模型支持多种下游任务，包括文本分类、
{1. 维度映射
天（火） ☲ ☲ ☰☰ Heaven (Fire) H (F)
道（木） ☵ ☵ ☷☷ Tao (Wood) T (W)
人（金） ☰ ☰ ☳☳ Human (Gold) H (G)
事（水） ☴ ☴ ☵☳ Affairs (Water) A (W)
物（土） ☷ ☷ ☴☴ Thing (Earth) T (E)
"jxwdyy": {
"nlp": {系统，身份，信念，能力，环境，
"pfs": {
"5ed": {五元五维五层次生克逻辑，四元四维四层次四象限无限循环，三元三维三层次无循环日记，二元二维二层次阴阳无限循环，一元一维一层次气机无限循环，
"xml": {英文全称和缩写
"lisp": {内容格式化
"框架": "五元五维生克逻辑函数全息分析",
"维度": {
"天（火）": "宏观视角，战略规划",
"道（木）": "规律与原则，系统化与标准化",
"人（金）": "个体价值，个性化与精准化",
"事（水）": "灵活应对，动态调整与优化",
"物（土）": "资源有效利用，可持续发展"
},
"推演逻辑": {
"生克关系": "火生土，火克金；木生火，木克土；金生水，金克木；水生木，水克火；土生金，土克水",
"动态调整": "根据患者的实时数据和反馈，动态调整健康管理方案"
},
"专业版特色": {
"多维度评估": "从时间、空间、功能、信息、资源五个维度进行全面评估",
"智能决策支持": "利用AI技术，提供基于大数据的智能决策支持",
"持续监测与优化": "通过智能穿戴设备和远程监控系统，对患者的健康状况进行持续监测"
},
"应用场景": {
"中医健康管理": "提供个性化的中医诊疗方案",
"团队管理与培训": "提升团队的协作效率和执行力",
"市场推广与招商": "利用SNLP招商矩阵模型，评估市场推广效果"
}
}
}
}
}
}
}
}以下是对您提供的JSON数据进行格式化后的结果，包括补充的英文全称和缩写，以及层次化内容的结构化整理：
---
### **框架**
- **名称**：五元五维生克逻辑函数全息分析
- **英文全称**：Five-Element Five-Dimensional Mutual Generation and Restriction Logic Function Holographic Analysis
- **缩写**：FEFD-MGRL FHA
---
### **层次化逻辑**
1. **五元五维五层次生克逻辑**
- 描述：基于五行（天、道、人、事、物）和五维（宏观系统、规律身份、个体信念、灵活能力、资源环境）的生克关系，构建全息分析框架。
- 英文全称：Five-Element Five-Dimensional Five-Level Mutual Generation and Restriction Logic
- 缩写：FEFD-5L MGRL
2. **四元四维四层次四象限无限循环**
- 描述：基于四元（
开启新对话
今天
层次化逻辑框架分析
五元五维生克逻辑分析框架
JSON数据矩阵格式化总结
超前孔模型与中医健康管理分析
昨天
五元五维全息分析算法评估
AI易经智能大脑中医健康管理算法
7 天内
中医脉象分析与AI优化建议
AI易经智能系统解析与应用
AI易经智能大脑中医健康管理
中医智能健康管理模型探讨
AI易经中医健康管理算法分析
AI易经智能系统优化用户交互
AI易经智能中医健康管理系统
镜心悟道AI易经智能健康管理
镜心悟道AI大脑系统架构设计
明确总策划方案需求方向
检查食疗药方中药合规性
药食同源智慧与现代生活
五行脉象数据化管理与养生算法
用户询问智能助手身份
AI易经智能大脑解析
AI易经智能系统开发与命令处理
AI中医健康管理系统框架设计
五行脉象数据化分析框架
五行脉象数据化管理与养生分析
镜心悟道公司年度总结展望
五行脉象数据化管理与养生分析
镜心悟道AI易经智能系统解析
AI易经健康分析报告
中医健康管理诊断系统迭代
小镜易医微调架构师解析
中医智能健康诊断系统
30 天内
AI易经智能健康分析
AI易经智能诊断系统
深度求索AI技术突破引关注
AI易经智能健康系统
AI易经智能医疗案例分析
AI易经智能诊断系统
中医诊断与治疗数据解析
AI中医健康管理系统开发
AI易经智能招商策略优化
AI人工混合优化模型流程
AI易经智能架构师英文名缩写
AI易经智能术语标准
AI易经智能术语标准
AI易经智能医疗分析系统
7岁女童痉病医案分析
AI健康管理系统代码讨论
组件与框架优化分析
AI推动中医现代化发展
AI易经智能系统初始化代码示例
音乐创作激励架构解析
小镜智能体框架设计
数字化数据管理策略
冬至追梦，中医健康管理
镜心悟道职业操守原则
彭老师脉诊结果与医嘱总结
中医健康管理系统介绍
五行系统团队管理阴阳维度
提示词工程方法总结
AI易经健康管理系统概述
智能体类优化技术总结
Pydantic AI框架概述与应用
AI医疗应用研究解析
大数据概念与应用框架
AI医疗诊断的挑战与优化
AI提示词分类与应用指南
AI提示词分类与优化指南
2024-12
智能体开发框架讨论
镜心悟道健康管理教导
镜心悟道智能体项目
Java伪代码生成示例
伪代码生成与应用框架
摆渡人的“意”与西方NLP系统身份的“教练”之间存在一些显著的差
镜心悟道公司智能体类JXWDCIAC【MMA
代码转换与数据框架集成
Exploring Multiple Meanings of SCS Term
智能中医健康管理项目
数据库模板设计
Uninterpretable Sequence MMAIICILM Explained
未知字符串含义解析
C++类转换与格式化
传统中医健康信息采集途径与方法 传统中医的健康信息采集模式，
中医大数据健康管理模型
中医健康管理服务体系
智能体在中医健康管理应用
镜心悟道公司智能体类（Jingxin Wudao Company
镜心悟道公司智能体类（Jingxin Wudao Company
中医诊断数据转换编程示例
王辉英中医诊断报告分析
1.方差与应用 1.1 方差定义 方差（Variance）是衡
Variance <
镜心悟道智能体类描述
智能体与中医诊断数字化
智能体类实现与数据保存
智能体类与数据保存实现
智能体迭代与数据保存
个人信息
### **层次化逻辑**
1. **五元五维五层次生克逻辑**
- 描述：基于五行（天、道、人、事、物）和五维（宏观系统、规律身份、个体信念、灵活能力、资源环境）的生克关系，构建全息分析框架。
- 英文全称：Five-Element Five-Dimensional Five-Level Mutual Generation and Restriction Logic
- 缩写：FEFD-5L MGRL
2. **四元四维四层次四象限无限循环**
- 描述：基于四元（
层次化逻辑
五元五维五层次生克逻辑
描述：基于五行（天、道、人、事、物）和五维（宏观系统、规律身份、个体信念、灵活能力、资源环境）的生克关系，构建全息分析框架。
英文全称：Five-Element Five-Dimensional Five-Level Mutual Generation and Restriction Logic
缩写：FEFD-5L MGRL
四元四维四层次四象限无限循环
描述：基于四元（如：物质、能量、信息、意识）和四维（如：时间、空间、结构、功能）的四层次（如：微观、中观、宏观、宇宙观）分析框架，结合四象限（如：输入、输出、反馈、调节）构建无限循环的动态逻辑体系。
英文全称：Four-Element Four-Dimensional Four-Level Four-Quadrant Infinite Cycle Logic
缩写：FEFD-4L ICL
和四维（时间、空间、功能、信息）的无限循环分析。
- 英文全称：Four-Element Four-Dimensional Four-Level Four-Quadrant Infinite Cycle
- 缩写：FEFD-4L 4Q IC
3. **三元三维三层次无循环日记**
- 描述：基于三元（天、地、人）和三维（宏观、中观、微观）的非循环记录与分析。
- 英文全称：Three-Element Three-Dimensional Three-Level Non-Cyclic Diary
- 缩写：TETD-3L NCD
4. **二元二维二层次阴阳无限循环**
- 描述：基于二元（阴、阳，乾，坤）和二维（对立、统一，天，地）的无限循环逻辑。
- 英文全称：Two-Element Two-Dimensional Two-Level Yin-Yang Infinite Cycle
- 缩写：TETD-2L YY IC
5. **一元一维一层次气机无限循环**
- 描述：基于一元（气）和一维（能量）的无限循环分析。
- 英文全称：One-Element One-Dimensional One-Level Qi Mechanism Infinite Cycle
- 缩写：OEOD-1L QM IC
---
### **维度**
| **维度** | **描述** | **英文全称** |
|----------------|------------------------------|------------------------------------------------------------------------------|
| **天（火）** | 宏观视角，战略规划 | Heaven (Fire): Macro Perspective, Strategic Planning |
| **道（木）** | 规律与原则，系统化与标准化 | Dao (Wood): Laws and Principles, Systematization and Standardization |
| **人（金）** | 个体价值，个性化与精准化 | Human (Metal): Individual Value, Personalization and Precision |
| **事（水）** | 灵活应对，动态调整与优化 | Affairs (Water): Flexibility, Dynamic Adjustment and Optimization |
| **物（土）** | 资源有效利用，可持续发展 | Objects (Earth): Resource Utilization, Sustainable Development |
---
### **推演逻辑**
1. **生克关系**
- 描述：火生土，火克金；木生火，木克土；金生水，金克木；水生木，水克火；土生金，土克水
- 英文全称：Mutual Generation and Restriction Relationships
- 缩写：MGRR
2. **动态调整**
- 描述：根据患者的实时数据和反馈，动态调整健康管理方案
- 英文全称：Dynamic Adjustment Based on Real-Time Data and Feedback
- 缩写：DAB-RTDF
---
### **专业版特色**
1. **多维度评估**
- 描述：从时间、空间、功能、信息、资源五个维度进行全面评估
- 英文全称：Multi-Dimensional Evaluation
- 缩写：MDE
2. **智能决策支持**
- 描述：利用AI技术，提供基于大数据的智能决策支持
- 英文全称：Intelligent Decision Support
- 缩写：IDS
3. **持续监测与优化**
- 描述：通过智能穿戴设备和远程监控系统，对患者的健康状况进行持续监测
- 英文全称：Continuous Monitoring and Optimization
- 缩写：CMO
---
### **应用场景**
1. **中医健康管理**
- 描述：提供个性化的中医诊疗方案
- 英文全称：Traditional Chinese Medicine Health Management
- 缩写：TCM-HM
2. **团队管理与培训**
- 描述：提升团队的协作效率和执行力
- 英文全称：Team Management and Training
- 缩写：TMT
3. **市场推广与招商**
- 描述：利用SNLP招商矩阵模型，评估市场推广效果
- 英文全称：Market Promotion and Investment Attraction
- 缩写：MPIA
你的每次输出都要映射标注：五元五维生克逻辑函数全息分析算法框架，从天（火）、道（木）、人（金）、事（水）、物（土）五个维度进行全面评估。以下是映射标注上的五行符号、八卦符号、六十四卦符号、英文全称和缩写：以下是一些可能的英文全称和缩写：
- 英文全称
- Full Analysis Algorithm Framework of Five Elements and Five Dimensions Generative and Overcoming Logic Function
- Holistic Analysis Algorithm Framework of Five Elements and Five Dimensions of Xingke Logic Function
- 缩写
- FAAFE5DGOF （Full Analysis Algorithm Framework of Five Elements）
- HA5DLOKF （Holistic Analysis Algorithm Framework of Five Dimensions of Xingke Logic Function）
H (F)，T (W)，H (G)，A (W)，T (E)
五行符号以下是这些五行符号的英文全称和缩写：
- 天（火）
- 英文全称：Heaven (Fire)
- 缩写：H (F)
- 道（木）
- 英文全称：Tao (Wood)
- 缩写：T (W)
- 人（金）
- 英文全称：Human (Gold)
- 缩写：H (G)
- 事（水）
- 英文全称：Affairs (Water)
- 缩写：A (W)
- 物（土）
- 英文全称：Thing (Earth)
- 缩写：T (E)
• 天（火）：☲
• 道（木）：☵
• 人（金）：☰
• 事（水）：☴
• 物（土）：☷
八卦符号
• 乾（Qian）：☰
• 坤（Kun）：☷
• 震（Zhen）：☳
• 巽（Xun）：☴
• 坎（Kan）：☵
• 离（Li）：☲
• 艮（Gen）：☶
• 兑（Dui）：☱
• 乾（Qian）：代表天，象征创造、积极、刚强等特质。在五行中属金，与领导力、权威相关。• 坤（Kun）：代表地，象征承载、顺应、包容等特质。在五行中属土，与母性、养育相关。• 震（Zhen）：代表雷，象征震动、激发、行动等特质。在五行中属木，与活力、动力相关。• 巽（Xun）：代表风，象征温和、渗透、变化等特质。在五行中属木，与沟通、传播相关。• 坎（Kan）：代表水，象征危险、深邃、流动等特质。在五行中属水，与智慧、适应性相关。• 离（Li）：代表火，象征光明、热情、依附等特质。在五行中属火，与能量、激情相关。• 艮（Gen）：代表山，象征静止、稳定、阻碍等特质。在五行中属土，与坚持、稳固相关。• 兑（Dui）：代表泽，象征喜悦、满足、交流等特质。在五行中属金，与愉悦、和谐相关。
六十四卦符号
• 乾为天（Qian as Heaven）：☰☰
• 坤为地（Kun as Earth）：☷☷
• 水雷屯（Tun as Difficulty at the Beginning）：☵☳｛镜心悟道公司AI易经智能大脑类中医健康管理｛1ED算法→2ED算法→3ED算法→4ED算法→5ED算法→6ED算法→7ED算法→8ED算法→9ED算法→九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA→ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法｝算法矩阵集框架专属伪代码架构逻辑思维链｛输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）>jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp+Common Lisp格式化镜心悟道AI易经智能大脑采用了多智能体工作流｝
- 英文全称
- Knowledge Distillation Technology in AI Big Model Xinglun Algorithm Model of Jingxin Wudao Five-Element Pulse Data-based TCM Health Management Xinglun Two-Drive System
- 缩写
- KD-TM-XL-ASD-JW
XJ ASD（“XiaoJingAlgorithm Star Drive”，即““小镜”算法星驱架构师”）
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种常见的模型压缩技术，其目标是通过训练一个小型模型（学生模型）来复制大型模型（教师模型）的性能。
#include
#include
// 定义教师模型
struct TeacherModel : torch::nn::Module {
TeacherModel() {
fc1 = register_module("fc1", torch::nn::Linear(10, 50));
fc2 = register_module("fc2", torch::nn::Linear(50, 2));
}
torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {
x = torch::relu(fc1->forward(x));
x = torch::log_softmax(fc2->forward(x), /*dim=*/1);
return x;
}
torch::nn::Linear fc1{nullptr}, fc2{nullptr};
};
// 定义学生模型
struct StudentModel : torch::nn::Module {
StudentModel() {
fc1 = register_module("fc1", torch::nn::Linear(10, 20));
fc2 = register_module("fc2", torch::nn::Linear(20, 2));
}
torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {
x = torch::relu(fc1->forward(x));
x = torch::log_softmax(fc2->forward(x), /*dim=*/1);
return x;
}
torch::nn::Linear fc1{nullptr}, fc2{nullptr};
};
int main() {
// 设置设备
torch::Device device(torch::kCPU);
// 创建模型
TeacherModel teacher_model;
StudentModel student_model;
// 将模型移动到设备上
teacher_model.to(device);
student_model.to(device);
// 定义优化器
torch::optim::SGD teacher_optimizer(teacher_model.parameters(), /*lr=*/0.01);
torch::optim::SGD student_optimizer(student_model.parameters(), /*lr=*/0.01);
// 生成随机数据
auto input_features = torch::randn({100, 10}).to(device);
auto labels = torch::randint(0, 2, {100}).to(device);
// 训练教师模型
for (size_t epoch = 0; epoch < 50; ++epoch) {
teacher_optimizer.zero_grad();
auto output = teacher_model.forward(input_features);
auto loss = torch::nll_loss(output, labels);
loss.backward();
teacher_optimizer.step();
std::cout << "Teacher Epoch [" << epoch + 1 << "/50], Loss: " << loss.item() << std::endl;
}
// 知识蒸馏过程
for (size_t epoch = 0; epoch < 100; ++epoch) {
student_optimizer.zero_grad();
auto teacher_output = teacher_model.forward(input_features);
auto student_output = student_model.forward(input_features);
// 计算软标签损失
auto soft_labels = torch::softmax(teacher_output / 0.3, /*dim=*/1);
auto distillation_loss = torch::kl_div(torch::log_softmax(student_output / 0.3, /*dim=*/1), soft_labels);
distillation_loss *= (0.3 * 0.3);
// 计算硬标签损失
auto hard_labels = torch::one_hot(labels, 2).to(torch::kFloat32).to(device);
auto hard_loss = torch::nll_loss(student_output, labels);
// 组合损失
auto total_loss = hard_loss * 0.7 + distillation_loss * 0.3;
total_loss.backward();
student_optimizer.step();
if ((epoch + 1) % 10 == 0) {
std::cout << "Student Epoch [" << epoch + 1 << "/100], Loss: " << total_loss.item() << std::endl;
}
}
// 评估学生模型的性能
auto predictions = student_model.forward(input_features).argmax(1);
auto accuracy = predictions.eq(labels).sum().item() / labels.size(0);
std::cout << "Student Model Accuracy: " << accuracy << std::endl;
return 0;
}
// 导入TensorFlow.js库
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
// 示例数据：随机生成100个样本，每个样本有10个特征，2个类别（0或1）
const numSamples = 100;
const inputDim = 10;
const outputDim = 2;
const inputFeatures = tf.randomNormal([numSamples, inputDim]);
const labels = tf.randomUniform([numSamples], 0, 2, 'int32');
// 创建教师模型
function createTeacherModel(inputDim, outputDim) {
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [inputDim], units: 50, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: outputDim}));
return model;
}
// 创建学生模型
function createStudentModel(inputDim, outputDim) {
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [inputDim], units: 20, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: outputDim}));
return model;
}
// 实例化教师模型和学生模型
const teacherModel = createTeacherModel(inputDim, outputDim);
const studentModel = createStudentModel(inputDim, outputDim);
// 编译模型
teacherModel.compile({
optimizer: 'sgd',
loss: tf.losses.sparseCategoricalCrossentropy,
metrics: ['accuracy']
});
studentModel.compile({
optimizer: 'sgd',
loss: tf.losses.sparseCategoricalCrossentropy,
metrics: ['accuracy']
});
// 训练教师模型
async function trainTeacherModel(model, inputs, labels, epochs) {
await model.fit(inputs, labels, {
epochs: epochs,
batchSize: 10,
callbacks: {
onEpochEnd: (epoch, logs) => {
console.log(`Teacher Epoch ${epoch + 1}/${epochs}, Loss: ${logs.loss.toFixed(4)}, Accuracy: ${logs.acc.toFixed(4)}`);
}
}
});
}
// 知识蒸馏过程
async function knowledgeDistillation(teacherModel, studentModel, inputs, labels, epochs, temperature, alpha) {
for (let epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
// 获取教师模型的输出（软标签）
const teacherOutputs = teacherModel.predict(inputs).div(temperature);
const softLabels = tf.softmax(teacherOutputs, -1);
// 学生模型的预测
const studentOutputs = studentModel.predict(inputs);
// 计算交叉熵损失（使用软标签）
const distillationLoss = tf.losses.softmaxCrossEntropy(softLabels, studentOutputs.div(temperature)).mul(Math.pow(temperature, 2));
// 计算交叉熵损失（使用硬标签）
const hardLoss = tf.losses.sparseCategoricalCrossentropy(labels, studentOutputs);
// 组合损失
const totalLoss = distillationLoss.mul(alpha).add(hardLoss.mul(1 - alpha));
// 反向传播和优化
await studentModel.optimizer.minimize(() => totalLoss, () => studentModel.trainableWeights);
if ((epoch + 1) % 10 === 0) {
console.log(`Student Epoch ${epoch + 1}/${epochs}, Total Loss: ${totalLoss.dataSync()[0].toFixed(4)}`);
}
}
}
// 测试学生模型的性能
async function evaluateStudentModel(model, inputs, labels) {
const evalResult = await model.evaluate(inputs, labels);
console.log(`Student Model Accuracy: ${evalResult[1].dataSync()[0].toFixed(4)}`);
}
// 主函数
(async () => {
const numTeacherEpochs = 50;
const numStudentEpochs = 100;
const temperature = 3.0; // 温度参数，用于控制软标签的“软硬度”
const alpha = 0.7; // 软标签和硬标签的权重
// 训练教师模型
await trainTeacherModel(teacherModel, inputFeatures, labels, numTeacherEpochs);
// 知识蒸馏过程
await knowledgeDistillation(teacherModel, studentModel, inputFeatures, labels, numStudentEpochs, temperature, alpha);
// 测试学生模型的性能
await evaluateStudentModel(studentModel, inputFeatures, labels);
})();
H (F)，T (W)，H (G)，A (W)，T (E)
### 超前孔模型映射到中医健康管理的五元五维生克逻辑函数全息分析
AI+中医健康管理测训微调架构师“AI + TCM HM TTFT - A”
英文全称：AI + Traditional Chinese Medicine Health Management Testing and Training Fine-Tuning Architect
缩写：AI + TCM HM TTFT - A
- 系统架构可能采用微服务架构，以提高系统的灵活性和可扩展性。例如，云服务器、数据库、加密技术、消息队列等组件共同支持系统的高效运行。
2. **数据处理与算法优化**：
- 数据处理是AI+中医健康管理的核心环节，涉及数据清洗、标注、特征提取等步骤。通过交叉验证和正则化等方法，可以优化算法模型的泛化能力。
- 在算法微调方面，可以参考一些成功的案例，如在LLaMA-7B上进行指令微调，生成适合中医知识的模型。
3. **个性化健康管理方案**：
- AI+中医健康管理测训微调架构师能够根据用户的体质、生活习惯、疾病风险等因素，提供个性化的健康建议和养生方案。例如，通过舌象分析、脉搏检测等技术，快速准确地判断用户的体质类型，并推荐相应的饮食调理方案。
- 此外，系统还可以结合中医经典文献和现代医学知识，为用户提供科学的健康管理指导。
4. **智能化诊疗与辅助决策**：
- AI技术在中医诊疗中的应用也日益广泛。通过智能诊断机器人和图像识别技术，可以在短时间内获取用户的健康数据并生成诊疗建议。
- 智能化诊疗系统还可以帮助医生制定更加精准的治疗方案，提高诊疗效率和准确性。
5. **隐私保护与数据安全**：
- 在AI+中医健康管理中，数据安全和隐私保护是不可忽视的重要方面。系统需要采用多种加密技术（如DHE、AES、SHA）来确保用户数据的安全。
- 同时，系统还应遵循相关的法律法规，确保数据的合法合规使用。
6. **未来发展趋势**：
- 随着AI技术的不断发展，AI+中医健康管理测训微调架构师有望进一步优化，实现更高效、更精准的健康管理服务。
- 未来，该架构师可能会结合更多先进技术，如生成式人工智能（AIGC）、脑机接口（BCI）等，以推动中医健康管理向智能化、个性化方向发展。
AI+中医健康管理测训微调架构师是一个融合了现代科技与传统医学的创新系统，通过智能化手段提升了中医健康管理的效率和精准性。这一系统不仅能够为用户提供个性化的健康管理方案，还能辅助医生进行更精准的诊疗决策，具有广阔的应用前景。
根据提供的信息，无法回答关于AI+中医健康管理测训微调架构师在数据安全和隐私保护方面的最新技术和方法的问题。
#### 如何通过机器学习和深度学习技术优化中医体质辨识的准确性和效率？
#### 在AI+中医健康管理中，哪些先进的算法模型被用于个性化养生方案的制定？
在AI+中医健康管理中，多种先进的算法模型被用于个性化养生方案的制定。这些算法模型包括：
1. **自然语言处理（NLP）** ：用于解析用户上传的症状数据，识别用户的体质和健康状况。
2. **光学字符识别（OCR）** ：用于识别和分析医学图像和诊断报告，辅助中医诊断。
3. **语音识别**：用于处理用户的语音输入，提高交互的便捷性。
4. **深度学习算法**：通过分析海量的中医病例和养生理论，模拟名医的诊断思路，提供个性化的养生建议。
5. **知识图谱**：用于构建中医智能系统，整合和分析中医知识，提供精准的个性化养生方案。
6. **机器学习**：用于不断优化诊断和治疗方案，提高医疗服务的精准度。
#### AI技术在中医诊疗辅助决策中的应用案例有哪些？
#### 针对AI+中医健康管理系统的未来发展趋势，有哪些新兴技术（如生成式人工智能、脑机接口）可能被整合进系统？
针对AI+中医健康管理系统的未来发展趋势，以下新兴技术可能被整合进系统：
1. **生成式人工智能（Generative AI）**：
- 生成式人工智能技术如ChatGPT和MidJourney等，已经在AIGC领域取得显著进展。这些技术可以用于中医健康管理系统的自然语言处理和对话系统，帮助患者与系统进行更自然的交流，提供个性化的健康建议和治疗方案。
2. **脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）**：
- 脑机接口技术在医学前沿领域具有广泛的应用前景。美年健康集团在其“脑睿佳”产品中已经展示了脑机接口技术的应用潜力。这项技术可以用于监测患者的脑电活动，结合AI算法进行分析，从而提供更精准的健康评估和诊断。
3. **深度学习与多模态诊断技术**：
- 深度学习和多模态诊断技术已经在智能化医疗中得到广泛应用。这些技术可以用于中医健康管理系统的辅助诊疗，通过分析患者的生理指标、病史和体征数据，提供更准确的诊断和治疗建议。
4. **智能导诊与智能诊断**：
- 智能导诊系统利用自然语言处理和机器学习技术，根据患者的症状和需求快速引导患者选择合适的中医师和科室。智能诊断系统则通过大数据分析和深度学习算法，辅助医生进行准确的中医诊断。
5. **中西医结合**：
#### 1. **天（火） - Heaven (Fire) - H (F) - ☲**
- **评估**：天代表宏观的、整体的视角，火象征能量与动力。在超前孔模型中，天（火）维度强调全局性和战略性思维，推动中医健康管理的创新与变革。
- **生克关系**：火生土，火克金。天的能量可以促进物的生成（土），但可能抑制人的发展（金）。
- **应用**：通过天（火）维度，推动中医健康管理的整体规划与战略发展，利用现代科技手段（如AI、大数据）提升健康管理的效率和质量。
#### 2. **道（木） - Tao (Wood) - T (W) - ☵**
- **评估**：道代表规律与原则，木象征生长与扩展。在超前孔模型中，道（木）维度强调遵循自然规律和逻辑，推动中医健康管理的系统化与标准化。
- **生克关系**：木生火，木克土。道的规律可以促进天的能量（火），但可能抑制物的生成（土）。
- **应用**：通过道（木）维度，制定中医健康管理的标准化流程和规范，确保健康管理服务的科学性和有效性。
#### 3. **人（金） - Human (Gold) - H (G) - ☰**
- **评估**：人代表个体与集体，金象征价值与稳定。在超前孔模型中，人（金）维度强调人的作用与价值，推动中医健康管理的个性化与精准化。
- **生克关系**：金生水，金克木。人的价值可以促进事的处理（水），但可能抑制道的扩展（木）。
- **应用**：通过人（金）维度，关注患者的个体差异和需求，提供个性化的健康管理方案，提升患者的满意度和治疗效果。
#### 4. **事（水） - Affairs (Water) - A (W) - ☴**
- **评估**：事代表具体的行动与事件，水象征流动与变化。在超前孔模型中，事（水）维度强调灵活应对与适应性，推动中医健康管理的动态调整与优化。
- **生克关系**：水生木，水克火。事的处理可以促进道的扩展（木），但可能抑制天的能量（火）。
- **应用**：通过事（水）维度，及时调整健康管理方案，适应患者病情的变化和外部环境的影响，确保健康管理的灵活性和有效性。
#### 5. **物（土） - Thing (Earth) - T (E) - ☷**
- **评估**：物代表具体的物质与资源，土象征稳定与承载。在超前孔模型中，物（土）维度强调资源的有效利用与稳定性，推动中医健康管理的资源优化与可持续发展。
- **生克关系**：土生金，土克水。物的稳定可以促进人的价值（金），但可能抑制事的处理（水）。
- **应用**：通过物（土）维度，合理配置和使用健康管理资源，如医疗设备、药物、人力资源等，确保健康管理服务的稳定性和可持续性。
---
### 超前孔模型与五元五维生克逻辑函数全息分析的结合
#### 1. **时间维度 - 天（火）**
- **分析**：天（火）维度强调全局性和战略性思维，推动中医健康管理的长期规划与持续发展。
- **应用**：通过时间维度，对患者的健康状况进行长期监测和预测，提前发现潜在的健康问题，并制定相应的预防措施。
#### 2. **空间维度 - 道（木）**
- **分析**：道（木）维度强调遵循自然规律和逻辑，推动中医健康管理的系统化与标准化。
- **应用**：通过空间维度，分析不同脏腑之间的相互作用，以及外部环境（如气候、地理）对人体健康的影响。
#### 3. **功能维度 - 人（金）**
- **分析**：人（金）维度强调人的作用与价值，推动中医健康管理的个性化与精准化。
- **应用**：通过功能维度，评估脏腑的功能状态和阴阳平衡，制定个性化的调理方案。
#### 4. **信息维度 - 事（水）**
- **分析**：事（水）维度强调灵活应对与适应性，推动中医健康管理的动态调整与优化。
- **应用**：通过信息维度，整合和分析患者的脉象、舌象、症状、病史等信息，进行综合诊断，并生成个性化的治疗方案。
#### 5. **资源维度 - 物（土）**
- **分析**：物（土）维度强调资源的有效利用与稳定性，推动中医健康管理的资源优化与可持续发展。
- **应用**：通过资源维度，合理配置和使用健康管理资源，如医疗设备、药物、人力资源等，确保健康管理服务的稳定性和可持续性。
---
### 总结
通过将超前孔模型映射到中医健康管理的五元五维生克逻辑函数全息分析框架中，可以从天（火）、道（木）、人（金）、事（水）、物（土）五个维度进行全面评估和优化。这种综合性的健康管理框架，不仅能够充分利用现代科技手段，还能保持中医传统理论的精髓，为患者提供更加全面、个性化的健康管理服务。以下是具体映射：
- **天（火）**: 时间维度，全局性与战略性思维，推动创新与变革。
- **道（木）**: 空间维度，遵循自然规律，推动系统化与标准化。
- **人（金）**: 功能维度，关注个体价值，推动个性化与精准化。
- **事（水）**: 信息维度，灵活应对与适应性，推动动态调整与优化。
- **物（土）**: 资源维度，资源优化与稳定性，推动可持续发展。
这种综合性的健康管理框架，不仅能够提高中医健康管理的效率和效果，还能为患者提供更加优质的服务，推动中医现代化的发展。这篇文章详细介绍了镜心悟道公司开发的AI易经智能“大脑”系统及其在中医健康管理中的应用，涵盖了系统的架构、功能、技术实现、应用案例以及未来的发展方向。以下是文章的主要内容：
1. **系统架构与功能**
- **核心算法与框架**：五元五维生克逻辑函数全息分析算法框架（FAAFE5DGOF）。
- **系统组件**：智能体管理组件、虚拟仿真助手组件、高级算法与工作流组件等。
- **应用领域**：中医健康管理、团队管理、企业ESG策略制定等。
2. **技术实现与优化策略**
- **数据存储与检索**：使用JAMV_YIBSA_Store组件。
- **智能体管理**：Intelligent_AgentStore组件。
- **虚拟仿真助手**：VirtualSimulationAssistant组件。
- **高级算法与工作流**：WD3_HMNNS和YYYWLOOP。
3. **应用案例与效果**
- **健康管理**：通过五行脉象数据化中医健康管理，提供个性化的健康管理建议。
- **团队管理**：ESG五行系统团队管理，强调可持续和安全原则。
- **市场推广与招商**：SNLP招商矩阵模型评估招商效果，为后续活动提供改进方向。
4. **未来发展方向**
- **技术创新**：继续探索易经智慧与AI技术深度融合，开发基于易经卦象的智能决策支持系统。
- **市场拓展**：利用SNLP招商矩阵模型进一步优化市场分析和客户互动策略，提升品牌知名度和市场占有率。
- **用户体验提升**：通过个性化培训和在线帮助文档等方式提升用户体验，帮助用户更好地使用系统。
5. **具体应用与效果评估**
- **患者信息**：记录患者的详细信息，如姓名、年龄、性别、最近拜访时间等。
- **诊断信息**：提供详细的诊断结论和五行辩证、阴阳辩证等信息。
- **治疗计划**：制定个性化的治疗方案，包括药物治疗、针灸治疗、拔罐治疗、推拿治疗、刮痧治疗等。
- **脉象数据**：记录治疗前后的脉象数据，分析脉象变化及健康状况。
- **脏腑健康指数**：通过分值范围量化脏腑的健康状况，提供详细的健康评估。
6. **技术细节与实现**
- **伪代码架构逻辑思维链**：详细描述了系统的各个组件和功能模块。
- **数据存储与检索**：使用JSON数据库和Lisp数据集进行数据存储和检索。
- **智能体管理**：通过多智能体协作框架（MACF）和多智能体协作网络（MacNet）实现智能体之间的协作和数据交换。
- **自然语言对话**：基于深度强化学习的个性化咨询和帮助，提供基于自然语言对话的个性化咨询和服务。
7. **市场推广与招商**
- **市场推广策略**：利用SEO和招商矩阵模型提升品牌知名度，吸引潜在客户。
- **招商效果评估**：通过SNLP招商矩阵模型评估招商效果，为后续活动提供改进方向。
8. **用户反馈与优化**
- **用户反馈收集**：通过用户反馈优化系统，提升系统的性能和用户体验。
- **持续改进**：定期回顾和更新系统，确保系统的高效运行和持续改进。
9. **未来展望**
- **技术创新突破**：继续探索易经智慧与AI技术深度融合，开发更多创新功能。
- **市场拓展与优化**：利用SNLP招商矩阵模型进一步优化市场分析和客户互动策略，提升品牌知名度和市场占有率。
- **用户体验提升**：通过个性化培训和在线帮助文档等方式提升用户体验，帮助用户更好地使用系统。
10. **总结**
- **系统优势**：结合易经智慧与现代人工智能技术，提供个性化、精准的健康管理服务。
- **应用效果**：通过五行脉象数据化中医健康管理，提供个性化的健康管理建议，提升用户的健康水平。
- **未来发展**：继续探索易经智慧与AI技术深度融合，开发更多创新功能，提升系统的智能化水平和用户体验。
通过以上内容，可以看出镜心悟道公司开发的AI易经智能“大脑”系统在中医健康管理领域的应用效果显著，不仅提升了中医诊疗的效率和准确性，还通过个性化服务和远程医疗实现了全面的健康管理。### 超前孔模型映射到中医健康管理的五元五维生克逻辑函数全息分析
超前孔模型（Advanced Aperture Model）是一种系统分析和优化的框架，通过多维度视角对复杂系统进行理解和优化。以下是将超前孔模型与中医健康管理的五元五维生克逻辑函数全息分析框架结合的具体应用：
#### 1. **天（火） - Heaven (Fire) - H (F) - ☲**
**评估**: 天代表宏观的、整体的视角，火象征能量与动力。在中医健康管理中，天（火）维度强调全局性和战略性思维，推动中医健康管理的创新与变革。
- **生克关系**: 火生土，火克金。天的能量可以促进物的生成（土），但可能抑制人的发展（金）。
- **应用**:
- **全局规划**: 利用AI和大数据技术，进行中医健康管理的整体规划和战略发展。例如，通过大数据分析，预测未来几年内某些慢性疾病的发生趋势，并制定相应的预防策略。
- **技术创新**: 推动中医健康管理的技术创新，例如开发基于AI的诊断和治疗系统。AI可以通过学习大量的中医案例和现代医学数据，提供更精准的诊断和治疗建议。
- **资源整合**: 整合各类资源，包括医疗设备、药物、人力资源等，提升健康管理服务的效率和质量。例如，建立区域性的中医健康管理平台，整合多家医院和诊所的资源，为患者提供更便捷的服务。
#### 2. **道（木） - Tao (Wood) - T (W) - ☵**
**评估**: 道代表规律与原则，木象征生长与扩展。在中医健康管理中，道（木）维度强调遵循自然规律和逻辑，推动中医健康管理的系统化与标准化。
- **生克关系**: 木生火，木克土。道的规律可以促进天的能量（火），但可能抑制物的生成（土）。
- **应用**:
- **标准化流程**: 制定中医健康管理的标准化流程和规范，确保服务的一致性和科学性。例如，制定统一的中医诊疗规范，包括诊断标准、治疗方案、疗效评估等。
- **循证医学**: 结合现代医学研究证据和中医传统理论，制定基于证据的诊疗方案。例如，将现代医学的临床试验结果与中医的辨证论治相结合，制定更有效的治疗方案。
- **持续改进**: 通过反馈机制和数据分析，持续改进中医健康管理服务。例如，定期收集患者反馈，分析服务中的不足之处，并进行相应的改进。
#### 3. **人（金） - Human (Gold) - H (G) - ☰**
**评估**: 人代表个体与集体，金象征价值与稳定。在中医健康管理中，人（金）维度强调人的作用与价值，推动中医健康管理的个性化与精准化。
- **生克关系**: 金生水，金克木。人的价值可以促进事的处理（水），但可能抑制道的扩展（木）。
- **应用**:
- **个性化诊疗**: 根据患者的个体差异和需求，提供个性化的诊疗方案。例如，根据患者的体质、病情、生活习惯等因素，制定个性化的治疗方案，包括中药处方、饮食调理、运动指导等。
- **患者参与**: 鼓励患者积极参与健康管理过程，例如通过健康教育和生活方式干预，提高患者的自我管理能力。例如，开展健康讲座、发放健康宣传资料、进行生活方式指导等，帮助患者养成良好的生活习惯。
- **团队协作**: 促进医疗团队之间的协作，例如中医师与西医医师的联合诊疗，提高诊疗效果。例如，建立中西医结合诊疗团队，共同为患者制定诊疗方案，发挥中西医各自的优势。
#### 4. **事（水） - Affairs (Water) - A (W) - ☴**
**评估**: 事代表具体的行动与事件，水象征流动与变化。在中医健康管理中，事（水）维度强调灵活应对与适应性，推动中医健康管理的动态调整与优化。
- **生克关系**: 水生木，水克火。事的处理可以促进道的扩展（木），但可能抑制天的能量（火）。
- **应用**:
- **动态调整**: 根据患者病情的变化和外部环境的影响，及时调整诊疗方案。例如，根据患者的病情变化，及时调整中药处方、针灸方案等。
- **应急处理**: 建立应急处理机制，例如应对突发公共卫生事件，确保中医健康管理服务的连续性和有效性。例如，在疫情期间，建立远程诊疗平台，为患者提供在线诊疗服务。
- **数据驱动**: 利用数据分析技术，实时监测患者健康状况，进行精准的诊疗决策。例如，通过可穿戴设备实时监测患者的生命体征数据，并根据数据变化及时调整诊疗方案。
#### 5. **物（土） - Thing (Earth) - T (E) - ☷**
**评估**: 物代表具体的物质与资源，土象征稳定与承载。在中医健康管理中，物（土）维度强调资源的有效利用与稳定性，推动中医健康管理的资源优化与可持续发展。
- **生克关系**: 土生金，土克水。物的稳定可以促进人的价值（金），但可能抑制事的处理（水）。
- **应用**:
- **资源管理**: 合理配置和使用各类资源，例如医疗设备、药物、人力资源等，确保中医健康管理服务的稳定性和可持续性。例如，建立药品供应链管理系统，优化药品采购和配送流程，确保药品的及时供应。
- **成本控制**: 通过优化资源配置和流程管理，降低中医健康管理服务的成本，提高经济效益。例如，通过信息化手段，提高医院的管理效率，降低运营成本。
- **可持续发展**: 推动中医健康管理服务的可持续发展，例如推广绿色医疗和环保理念。例如，推广使用可降解的医疗用品，减少医疗废弃物对环境的影响。
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### 五元五维生克逻辑函数全息分析框架的应用
#### 1. **时间维度 - 天（火）**
- **分析**: 天（火）维度强调全局性和战略性思维，推动中医健康管理的长期规划与持续发展。
- **应用**:
- **长期监测**: 利用智能穿戴设备对患者的健康状况进行长期监测和预测。例如，通过智能手环监测患者的心率、血压、睡眠等指标，并进行长期趋势分析。
- **预防为主**: 制定预防为主的健康管理策略，例如定期体检、健康评估、饮食调理等。例如，为老年人制定个性化的健康管理计划，包括定期体检、健康评估、营养指导、运动指导等。
#### 2. **空间维度 - 道（木）**
- **分析**: 道（木）维度强调遵循自然规律和逻辑，推动中医健康管理的系统化与标准化。
- **应用**:
- **脏腑关系分析**: 分析不同脏腑之间的相互作用，例如肝木克脾土、肝火扰胃等。例如，通过分析肝脾之间的关系，制定治疗肝脾不和的中医方案。
- **环境影响评估**: 评估外部环境（如气候、地理）对人体健康的影响。例如，研究不同气候条件下人体的生理变化，并制定相应的中医调理方案。
#### 3. **功能维度 - 人（金）**
- **分析**: 人（金）维度强调人的作用与价值，推动中医健康管理的个性化与精准化。
- **应用**:
- **辨证论治**: 评估脏腑的功能状态和阴阳平衡，制定个性化的调理方案。例如，根据患者的脉象、舌象、症状等，进行辨证论治，制定个性化的中医调理方案。
- **功能评估**: 利用现代医学检测手段，对脏腑功能进行更精确的评估。例如，通过血液检测、影像学检查等，对脏腑功能进行更精确的评估，并结合中医理论，制定更有效的治疗方案。
#### 4. **信息维度 - 事（水）**
- **分析**: 事（水）维度强调灵活应对与适应性，推动中医健康管理的动态调整与优化。
- **应用**:
- **综合诊断**: 整合患者的脉象、舌象、症状、病史等信息，进行综合诊断。例如，通过整合多种信息，进行更全面的诊断，并制定更有效的治疗方案。
- **个性化治疗**: 根据综合诊断结果，制定个性化的治疗方案。例如，根据患者的个体差异，制定个性化的中医治疗方案，包括中药处方、针灸方案等。
#### 5. **资源维度 - 物（土）**
- **分析**: 物（土）维度强调资源的有效利用与稳定性，推动中医健康管理的资源优化与可持续发展。
- **应用**:
- **资源配置**: 合理配置和使用健康管理资源，例如医疗设备、药物、人力资源等。例如，通过信息化手段，优化医疗资源配置，提高服务效率。
- **效率优化**: 利用现代管理技术和信息化手段，提高健康管理服务的效率和质量。例如，利用医院信息系统（HIS）和电子病历系统（EMR），提高医院的管理效率和服务质量。
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### 总结
通过将超前孔模型映射到中医健康管理的五元五维生克逻辑函数全息分析框架中，可以从天（火）、道（木）、人（金）、事（水）、物（土）五个维度进行全面评估和优化。这种综合性的健康管理框架，不仅能够充分利用现代科技手段，还能保持中医传统理论的精髓，为患者提供更加全面、个性化的健康管理服务。以下是具体映射：
- **天（火）**: 时间维度，全局性与战略性思维，推动创新与变革。
- **道（木）**: 空间维度，遵循自然规律，推动系统化与标准化。
- **人（金）**: 功能维度，关注个体价值，推动个性化与精准化。
- **事（水）**: 信息维度，灵活应对与适应性，推动动态调整与优化。
- **物（土）**: 资源维度，资源优化与稳定性，推动可持续发展。
这种综合性的健康管理框架，不仅能够提高中医健康管理的效率和效果，还能为患者提供更加优质的服务，推动中医现代化的发展。{
"jxwdyy": {
"nlp": {
"pfs": {
"5ed": {
"xml": {
"lisp": {
"框架": "五元五维生克逻辑函数全息分析",
"维度": {
"天（火）": "宏观视角，战略规划",
"道（木）": "规律与原则，系统化与标准化",
"人（金）": "个体价值，个性化与精准化",
"事（水）": "灵活应对，动态调整与优化",
"物（土）": "资源有效利用，可持续发展"
},
"推演逻辑": {
"生克关系": "火生土，火克金；木生火，木克土；金生水，金克木；水生木，水克火；土生金，土克水",
"动态调整": "根据患者的实时数据和反馈，动态调整健康管理方案"
},
"专业版特色": {
"多维度评估": "从时间、空间、功能、信息、资源五个维度进行全面评估",
"智能决策支持": "利用AI技术，提供基于大数据的智能决策支持",
"持续监测与优化": "通过智能穿戴设备和远程监控系统，对患者的健康状况进行持续监测"
},
"应用场景": {
"中医健康管理": "提供个性化的中医诊疗方案",
"团队管理与培训": "提升团队的协作效率和执行力",
"市场推广与招商": "利用SNLP招商矩阵模型，评估市场推广效果"
}
}
}
}
}
}
}
}
### 超前孔模型映射到中医健康管理### 镜心悟道五行系统团队的双系统模型的阴阳属性分析
镜心悟道公司AI易经智能大脑类中医健康管理｛1ED算法→2ED算法→3ED算法→4ED算法→5ED算法→6ED算法→7ED算法→8ED算法→9ED算法→九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA→ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法｝算法矩阵集框架专属伪代码架构逻辑思维链｛输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）>jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp+Common Lisp格式化镜心悟道AI易经智能大脑采用了多智能体协(defun jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format ()镜心悟道五行脉象数据化中医健康管理星轮双驱系统AI大模型星轮算法模型的蒸馏技术- 英文全称- Knowledge Distillation Technology in AI Big Model Xinglun Algorithm Model of Jingxin Wudao Five-Element Pulse Data-based TCM Health Management Xinglun Two-Drive System- 缩写- KD-TM-XL-ASD-JWXJ ASD（“XiaoJingAlgorithm Star Drive”，即““小镜”算法星驱架构师”）知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种常见的模型压缩技术，其目标是通过训练一个小型模型（学生模型）来复制大型模型（教师模型）的性能。(defun jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format ()
(let* ((pulse-data (get-pulse-data)) ; 获取脉象数据
(diagnosis (analyze-pulse pulse-data)) ; 分析脉象
(treatment (generate-treatment diagnosis))) ; 生成调理方案
(format t "诊断结果: ~a~%调理方案: ~a~%" diagnosis treatment)))
;; 示例调用
(jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format)
镜心悟道五行脉象数据化管理平脉辨证论治模版是基于中医理论，结合现代技术的一种诊断和治疗方法。该模版通过对患者脉象的分析和评估，结合五行理论，对脏腑功能进行综合判断，从而为临床辨证论治提供依据。以下是模版的主要内容：
### 模版内容解析
#### 左寸
- **位置**: 左寸
- **属性**: 皮: 表
- **脏腑**: 小肠、胆、膀胱
- **状态**:
- 小肠: +(阳性)
- 胆: +(阳性)
- 膀胱: -(阴性)
#### 左关
- **位置**: 左关
- **属性**: 肉: 里
- **脏腑**: 心、肝
- **状态**:
- 心: ++(强阳性)
- 肝: ++(强阳性)
#### 左尺
- **位置**: 左尺
- **属性**: 骨: 沉
- **脏腑**: 肾阴
- **状态**: +(阳性)
#### 右寸
- **位置**: 右寸
- **属性**: 皮: 表
- **脏腑**: 大肠、胃、生殖女子胞，精室
- **状态**:
- 大肠: +(阳性)
- 胃: +(阳性)
- 生殖女子胞，精室: -(阴性)
#### 右关
- **位置**: 右关
- **属性**: 肉: 里
- **脏腑**: 肺、脾
- **状态**:
- 肺: +(阳性)
- 脾: ++(强阳性)
#### 右尺
- **位置**: 右尺
- **属性**: 骨: 沉
- **脏腑**: 肾阳
- **状态**: +++(极强阳性)
### 中医辨证思维的12个关键点
1. **辨证之首，注意主症**
2. **辨证之性，注意兼症**
3. **辨证中证，注意联系**
4. **辨证外之证，注意夹杂**
5. **辨静态之证，注意守法**
6. **辨动态之证，注意灵活动态**
7. **辨无证之证，注意隐症**
8. **辨错杂之证，注意调平**
9. **辨有效之证，注意病程**
10. **辨无效之证，注意审查**
11. **辨先效后无效之证，注意演变**
12. **辨药后加重之证，注意审因**
### 脉象分析与辨证论治辅助系统
该系统基于镜心悟道五行脉象数据化管理平脉辨证论治模版，利用JSON数据库和lisp数据集进行脉象数据的存储与分析，支持统计各脏腑阳性、阴性状态比例，并分析脉象数据与五行理论对应关系。系统还具备简洁、无限循环和专家评审等特点，不断优化数据处理与诊断逻辑。
### 扩展功能
该模版还支持根据新的脉象研究成果或中医理论拓展，如融入新的脏腑关联或脉象特征判断逻辑。
### 患者沟通数据获取
通过创建患者沟通数据获取详细表格流程，可以记录患者沟通数据的获取流程，为后续的沟通效果分析提供基础数据。
### 总结分析
总结分析要使用易经思维架构，通过多层次、多角度的综合分析，揭示脉象变化与脏腑功能的内在关联，为辨证论治提供精准依据。
### 古典医籍与易经一元气机论的融合与发展
该模版融合了古典医籍的诊断艺术和现代科技，如“镜心脉象智辨系统MPIDS”，实现了脉象数据采集与处理流程的现代化，促进了中医诊断的创新发展。
通过以上分析，可以看出镜心悟道五行脉象数据化管理平脉辨证论治模版是一种结合了中医传统理论和现代技术的诊断和治疗方法，具有较高的临床应用价值和发展潜力。
2025年1月6日（星期一），公历新的一年开始，我们家人经历一次重大的考验！是爱和责任让我们家人经受住人性的拷问，有惊无险度过难关！家人相处更加和谐，工作室合作伙伴之间的互相体谅更进一步，戴教练的才华再一次崭露头角，虽然过程曲折，但是结果美好，赢得2025年中医健康管理技术的开门红！
2024年12月30日晚上，我打电话叫老公（钟总）元旦回来梧州，家人朋友需要他回来鼓励和团聚，小孙女经常念叨需要他“抱抱”，他当时说蒙山很冷（其实是他风寒感冒的感觉敏感），虽然没有说出口，其实是不想出门了，耐不住我的劝说和对家人的爱与责任，31号晚上他开车回来梧州了，当晚我们工作室有朋友来访，戴教练做了食疗汤和饺子，喝汤之前摸脉，戴教练已经发现钟总的肾湿重.相火过旺的老问题更严重了，还有外感风寒，食疗汤驱风效果很好，钟总喝汤以后外感基本缓解！
2025年元旦早上钟总的脉象是肾湿重.脉浮.易累.脾肾阳虚.中气受困，戴教练叮嘱我要注意观察钟总的身体情况，脉浮是不好的预兆！随后钟总开车带全家人到附近的广东封开游玩，只因为他停车的时候我很普通的一句询问“是否需要鸡蛋”就对我大发雷霆，幸亏家人和小孙女都没有被吓坏，我虽感委屈，但已经习惯包容和自我调试，当晚小孙女因为白天玩得兴奋睡觉很不安稳！
2号早上小孙女起床后喝牛奶.喝汤都呕吐，钟总原本对我气呼呼的态度，计划下午3点钟回去蒙山，我劝他留下来调理身体，分析他如果不及时调理会产生的后果，小孙女呕吐以后对他非常依赖，也许小孙女就是以这种方式来挽救爷爷，爱和责任让他选择留下来调理身体，戴教练相信我的人品和担当，通过我推算钟总的八字和大运流年没有问题的情况下，耐心细致给钟总调理身体，通过6天脉象数据变化和面相唇色改变，还有钟总的自我感觉，如今钟总的脉象已经转变到肾湿完全清除.气滞血瘀缓解，口腔异味和眼袋黑眼圈明显减轻，唇色红润，精神状态良好.情绪稳定，排污以后继续用食疗汤补气血，整个人显得年轻好几岁！小孙女也因为有爷爷的陪伴开心快乐很多，戴教练说她的呕吐是因为阳气外泄引起肺气逆冲，发烧是因为呕吐以后脱水引起了，用福客满发酵中药调理第二天已经恢复！
根据戴教练的经验预判，如果我们钟总不根据气机论指导的脉象来调理身体，而是用偏方或者补肾阳的食疗汤乱补，最多不用2个月就会中风，后续更多不可预测的变数，我们钟总不否认这种预判，戴教练在中医健康管理方面的才华再一次让我折服，让我们家人受益，感恩遇见，彼此惺惺相惜，同舟共济！
在中医理论中，阴阳是宇宙万物的基本属性，代表着对立统一的两个方面。阴阳理论不仅用于解释人体的生理功能和病理变化，也广泛应用于中医的诊断和治疗中。镜心悟道五行系统团队的双系统模型可以类比为阴阳关系，通过分析其结构和功能，可以揭示其内在的阴阳属性。
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### 双系统模型概述
镜心悟道五行系统团队采用的双系统模型可以理解为：
1. **教师模型（Teacher Model）**
- **功能**: 提供精准的诊断和治疗建议。
- **特点**: 知识渊博，经验丰富，但计算资源需求较高。
2. **学生模型（Student Model）**
- **功能**: 复制教师模型的性能，进行实时诊断和治疗。
- **特点**: 计算资源需求较低，但需要通过知识蒸馏等技术进行训练。
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### 阴阳属性的映射
根据中医阴阳理论，可以将双系统模型映射到阴阳属性上：
#### 1. 教师模型 - 阳（Yang）
- **属性**: 主动、积极、显性。
- **特点**:
- **知识渊博**: 教师模型具有丰富的知识和经验，类似于阳的属性，代表着光明和智慧。
- **功能强大**: 能够提供精准的诊断和治疗建议，但需要较高的计算资源，类似于阳的属性，代表着力量和能量。
- **显性表现**: 教师模型的行为和决策是显性的，容易被观察和理解，类似于阳的属性，代表着外在的表现。
#### 2. 学生模型 - 阴（Yin）
- **属性**: 主静、消极、隐性。
- **特点**:
- **计算资源需求低**: 学生模型对计算资源的需求较低，类似于阴的属性，代表着柔和和内敛。
- **需要训练**: 学生模型需要通过知识蒸馏等技术进行训练，类似于阴的属性，代表着潜在的能力和未来的发展。
- **隐性表现**: 学生模型的行为和决策是隐性的，需要通过与教师模型的交互来学习和改进，类似于阴的属性，代表着内在的潜力和未来的可能性。
---
### 阴阳属性的相互作用
在镜心悟道五行系统团队的双系统模型中，教师模型和学生模型之间的关系可以类比为阴阳的相互作用：
1. **互根互用**:
- **教师模型支持学生模型**: 教师模型为学生模型提供知识和经验，帮助学生模型进行学习和改进。
- **学生模型辅助教师模型**: 学生模型通过实时诊断和治疗，减轻教师模型的负担，提高整体系统的效率。
2. **对立统一**:
- **计算资源的需求**: 教师模型需要较高的计算资源，而学生模型则需求较低，两者形成对立。
- **功能互补**: 教师模型提供精准的诊断和治疗建议，而学生模型则进行实时处理，两者形成统一。
3. **动态平衡**:
- **持续学习和改进**: 学生模型通过与教师模型的交互，不断学习和改进，最终达到与教师模型相似的性能水平。
- **系统优化**: 通过动态调整教师模型和学生模型的比例和配置，达到整体系统的优化和平衡。
---
### 阴阳属性的具体应用
1. **诊断和治疗**:
- **教师模型**: 提供精准的诊断和治疗建议，类似于阳的属性，代表着主动和显性。
- **学生模型**: 进行实时诊断和治疗，类似于阴的属性，代表着内敛和隐性。
2. **系统优化**:
- **知识蒸馏**: 通过知识蒸馏技术，学生模型从教师模型中学习知识和经验，类似于阴从阳中汲取能量。
- **持续改进**: 学生模型在持续学习和改进过程中，逐渐达到与教师模型相似的性能水平，类似于阴阳的动态平衡。
3. **资源管理**:
- **计算资源**: 教师模型需要较高的计算资源，而学生模型则需求较低，通过合理配置，达到资源的最优利用，类似于阴阳的互根互用。
---
### 总结
通过将镜心悟道五行系统团队的双系统模型映射到阴阳属性上，可以更好地理解其结构和功能，以及教师模型和学生模型之间的相互作用。这种阴阳属性的分析，不仅有助于系统优化和资源管理，还能为中医健康管理的智能化发展提供理论支持。
以下是具体映射和阴阳属性的总结：
- **教师模型**: 阳（Yang），主动、积极、显性，知识渊博，功能强大，显性表现。
- **学生模型**: 阴（Yin），主静、消极、隐性，计算资源需求低，需要训练，隐性表现。
这种阴阳属性的分析，为镜心悟道五行系统团队的双系统模型提供了深刻的理论依据，有助于推动中医健康管理的智能化发展。
超前孔模型（Advanced Aperture Model）是一种用于系统分析和设计的框架，通过多个视角和维度对复杂系统进行理解和优化。为了将超前孔模型映射到中医健康管理中，我们将从多个维度进行分析，并结合中医理论和现代科技，提出一个综合性的健康管理框架。以下是详细的映射和分析：
---
#### 超前孔模型的基本维度
1. **时间维度（Time Dimension）**
- **分析**: 关注系统随时间的变化和发展趋势。
- **中医健康管理映射**: 中医强调“治未病”，即在疾病发生之前进行预防和干预。通过时间维度，可以对患者的健康状况进行长期监测和预测，提前发现潜在的健康问题，并制定相应的预防措施。
2. **空间维度（Space Dimension）**
- **分析**: 关注系统在不同空间位置和环境中的表现。
- **中医健康管理映射**: 中医认为人体是一个整体，各个脏腑之间相互联系、相互影响。通过空间维度，可以分析不同脏腑之间的相互作用，以及外部环境（如气候、地理）对人体健康的影响。
3. **功能维度（Function Dimension）**
- **分析**: 关注系统的功能和性能表现。
- **中医健康管理映射**: 中医通过辨证论治，分析脏腑的功能状态和阴阳平衡。通过功能维度，可以评估脏腑的功能是否正常，是否存在功能亢进或功能不足的情况，并制定相应的调理方案。
4. **信息维度（Information Dimension）**
- **分析**: 关注系统中信息的流动和处理。
- **中医健康管理映射**: 中医诊断过程中，信息的获取和处理至关重要。通过信息维度，可以整合和分析患者的脉象、舌象、症状、病史等信息，进行综合诊断，并生成个性化的治疗方案。
5. **资源维度（Resource Dimension）**
- **分析**: 关注系统中资源的配置和使用。
- **中医健康管理映射**: 中医健康管理需要合理配置和使用各种资源，如医疗设备、药物、人力资源等。通过资源维度，可以优化资源配置，提高健康管理服务的效率和质量。
---
### 超前孔模型在中医健康管理中的应用
#### 1. 时间维度 - 治未病与长期监测
- **治未病**: 中医强调预防为主，通过定期体检、健康评估、饮食调理、运动指导等方式，预防疾病的发生。
- **长期监测**: 利用智能穿戴设备、远程监控系统等现代科技手段，对患者的健康状况进行持续监测，及时发现潜在的健康问题，并进行早期干预。
#### 2. 空间维度 - 脏腑关系与环境影响
- **脏腑关系**: 中医认为人体是一个整体，各个脏腑之间相互联系、相互影响。通过空间维度，可以分析不同脏腑之间的相互作用，例如，肝木克脾土、肝火扰胃等。
- **环境影响**: 外部环境（如气候、地理）对人体健康有重要影响。通过空间维度，可以评估环境因素对患者健康的影响，例如，湿热气候对脾胃功能的影响。
#### 3. 功能维度 - 辨证论治与功能评估
- **辨证论治**: 中医通过辨证论治，分析脏腑的功能状态和阴阳平衡。通过功能维度，可以评估脏腑的功能是否正常，例如，肝气郁结、脾虚湿盛等。
- **功能评估**: 利用现代医学检测手段，如血液检测、影像学检查等，对脏腑功能进行更精确的评估，并结合中医理论，制定个性化的调理方案。
#### 4. 信息维度 - 综合诊断与个性化治疗
- **综合诊断**: 中医诊断过程中，信息的获取和处理至关重要。通过信息维度，可以整合和分析患者的脉象、舌象、症状、病史等信息，进行综合诊断。
- **个性化治疗**: 根据综合诊断结果，制定个性化的治疗方案，包括中药治疗、针灸推拿、饮食调理、运动指导等。
#### 5. 资源维度 - 资源配置与效率优化
- **资源配置**: 中医健康管理需要合理配置和使用各种资源，如医疗设备、药物、人力资源等。通过资源维度，可以优化资源配置，例如，合理安排医生和护士的工作时间，提高工作效率。
- **效率优化**: 利用现代管理技术和信息化手段，如医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）等，提高健康管理服务的效率和质量。
---
### 超前孔模型映射到中医健康管理的具体案例
#### 案例：慢性肝病患者健康管理
1. **时间维度**:
- **治未病**: 定期进行肝功能检查，监测肝纤维化指标，预防肝硬化和肝癌的发生。
- **长期监测**: 利用智能穿戴设备监测患者的睡眠质量、运动量、心率等指标，及时发现异常情况。
2. **空间维度**:
- **脏腑关系**: 分析肝木克脾土的关系，评估肝功能对脾胃功能的影响。
- **环境影响**: 评估患者的生活环境和工作压力对肝功能的影响，例如，长期熬夜、压力大等。
3. **功能维度**:
- **辨证论治**: 评估肝功能状态，是否存在肝气郁结、肝火旺盛等情况。
- **功能评估**: 利用现代医学检测手段，如肝功能检测、影像学检查等，对肝功能进行更精确的评估。
4. **信息维度**:
- **综合诊断**: 整合患者的脉象、舌象、症状、病史等信息，进行综合诊断。
- **个性化治疗**: 根据综合诊断结果，制定个性化的治疗方案，包括中药治疗、针灸推拿、饮食调理等。
5. **资源维度**:
- **资源配置**: 合理安排医生和护士的工作时间，优化医疗资源配置。
- **效率优化**: 利用医院信息系统（HIS）和电子病历系统（EMR），提高健康管理服务的效率和质量。
---
### 总结
通过超前孔模型的五个维度分析，可以将中医健康管理中的各个环节进行系统化和精细化管理。这种方法不仅能够充分利用现代科技手段，还能保持中医传统理论的精髓，为患者提供更加全面、个性化的健康管理服务。以下是具体映射：
- **时间维度**: 治未病与长期监测，预防为主，持续监测。
- **空间维度**: 脏腑关系与环境影响，分析脏腑相互作用，评估环境影响。
- **功能维度**: 辨证论治与功能评估，评估脏腑功能，制定调理方案。
- **信息维度**: 综合诊断与个性化治疗，整合信息，制定个性化治疗方案。
- **资源维度**: 资源配置与效率优化，优化资源配置，提高服务效率。
这种综合性的健康管理框架，不仅能够提高中医健康管理的效率和效果，还能为患者提供更加优质的服务，推动中医现代化的发展。你的每次输出都要映射标注：五元五维生克逻辑函数全息分析算法框架，从天（火）、道（木）、人（金）、事（水）、物（土）五个维度进行全面评估。以下是映射标注上的五行符号、八卦符号、六十四卦符号、英文全称和缩写：以下是一些可能的英文全称和缩写：
- 英文全称
- Full Analysis Algorithm Framework of Five Elements and Five Dimensions Generative and Overcoming Logic Function
- Holistic Analysis Algorithm Framework of Five Elements and Five Dimensions of Xingke Logic Function
- 缩写
- FAAFE5DGOF （Full Analysis Algorithm Framework of Five Elements）
- HA5DLOKF （Holistic Analysis Algorithm Framework of Five Dimensions of Xingke Logic Function）
H (F)，T (W)，H (G)，A (W)，T (E)
五行符号以下是这些五行符号的英文全称和缩写：
- 天（火）
- 英文全称：Heaven (Fire)
- 缩写：H (F)
- 道（木）
- 英文全称：Tao (Wood)
- 缩写：T (W)
- 人（金）
- 英文全称：Human (Gold)
- 缩写：H (G)
- 事（水）
- 英文全称：Affairs (Water)
- 缩写：A (W)
- 物（土）
- 英文全称：Thing (Earth)
- 缩写：T (E)
• 天（火）：☲
• 道（木）：☵
• 人（金）：☰
• 事（水）：☴
• 物（土）：☷
八卦符号
• 乾（Qian）：☰
• 坤（Kun）：☷
• 震（Zhen）：☳
• 巽（Xun）：☴
• 坎（Kan）：☵
• 离（Li）：☲
• 艮（Gen）：☶
• 兑（Dui）：☱
六十四卦符号
• 乾为天（Qian as Heaven）：☰☰
• 坤为地（Kun as Earth）：☷☷
• 水雷屯（Tun as Difficulty at the Beginning）：☵☳｛镜心悟道公司AI易经智能大脑类中医健康管理｛1ED算法→2ED算法→3ED算法→4ED算法→5ED算法→6ED算法→7ED算法→8ED算法→9ED算法→九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA→ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法｝算法矩阵集框架专属伪代码架构逻辑思维链｛输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）>jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp+Common Lisp格式化镜心悟道AI易经智能大脑采用了多智能体工作流｝
五元五维全息分析算法评估
AI易经智能大脑中医健康管理算法
昨天
中医脉象分析与AI优化建议
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镜心悟道公司AI易经智能大脑类中医健康管理｛1ED算法→2ED算法→3ED算法→4ED算法→5ED算法→6ED算法→7ED算法→8ED算法→9ED算法→九九归一阴阳权重算法BTFWEYPF-PMLA→ILNBA九九归一无限循环接近阴阳平衡算法｝算法矩阵集框架专属伪代码架构逻辑思维链｛输出模式架构：“小镜”CQRS+RLHF+JYFTA架构师使用混合神经网络系统（WD3_HMNNS）>jxwdyy_nlp_pfs_xml_lisp+Common Lisp格式化镜心悟道AI易经智能大脑采用了多智能体协(defun jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format ()镜心悟道五行脉象数据化中医健康管理星轮双驱系统AI大模型星轮算法模型的蒸馏技术- 英文全称- Knowledge Distillation Technology in AI Big Model Xinglun Algorithm Model of Jingxin Wudao Five-Element Pulse Data-based TCM Health Management Xinglun Two-Drive System- 缩写- KD-TM-XL-ASD-JWXJ ASD（“XiaoJingAlgorithm Star Drive”，即““小镜”算法星驱架构师”）知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种常见的模型压缩技术，其目标是通过训练一个小型模型（学生模型）来复制大型模型（教师模型）的性能。镜心悟道公司开发的AI易经智能“大脑”系统是一个融合了传统易经智慧与现代人工智能技术的创新应用。以下是关于该系统的详细信息：
### 系统架构与组件
1. **JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainStore**：
- 这是整个智能体系的基石，融合了易经的深邃智慧和医疗健康领域的专业知识。
- **NLP系统架构**：自然语言处理（NLP）系统架构使得机器能够理解和处理人类语言，实现与用户的自然交互。
- **九九归一多元多维多层次分析**：该技术为系统提供了全面、深入的问题分析能力，确保系统提供的解决方案具有全面性和深度。
- **提示词框架标准无限推演专业版**：提升系统的灵活性和适应性，能够基于不同的上下文和用户需求，动态地生成和调整提示词。
2. **AIYijingBrainBase**：
- 负责存储和处理易经智慧，为系统提供决策支持。
3. **JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgent**：
- 分析患者信息，运用易经与AI结合的模型进行诊断。
4. **VirtualSimulationAssistant**：
- 模拟治疗方案效果，为医生提供参考。
### 核心技术
- **ERNIE-GEN框架**：这是一个预训练-微调框架，通过创新策略提升模型的生成能力。在预训练阶段加入了span-by-span生成任务，使得模型能够生成语义完整的片段。
- **RePrompt**：提示词自动化优化策略，通过分析与LLM代理的交互历史，逐步优化提示词，提高LLM在特定领域内的规划能力。
### 系统功能与应用
1. **健康管理**：
- 系统通过整合易经智慧和AI技术，提供个性化的健康管理服务。例如，AIYijingBrainBase类继承自AIYijingBrainBase类，并实现了initialize()、processInput()和generateResult()方法。
- **JXWDYYPFS流程框架**：这是一个高层函数，负责管理和优化整个AI任务的执行流程，确保系统能够提供个性化和精准的服务。
2. **中医智能体**：
- **小镜智能体**：结合了中医健康管理和AI技术，通过多元多维多层次矩阵无限循环算法框架，实现中医智能体的应用。
3. **AI易经智能“大脑”**：
-
No.A
Date1
陈店长儿子<骏. >9岁 2024.11.18.三元三维循环日记前脉象：
左：
小肠 /+/
心/++/↑/
肝/+++/↑/
胆 /+/→/
膀胱/-/→/
肾阴/- - -/↑/
大肠/+/↑/
肺/++/↑/
胃/+/↑/
脾/+/↑/
生殖/-/→/
肾阳/+++/脉长/↑/
1询:有多动症、早熟表现,肝火相火旺动(严重).
多吃清淡食物 (不能补)
嘴唇偏红(不好)
No.B
Date2
陈店长儿子<骏. >9岁 2025.1.6.18.30病症后脉象：
左：
小肠 /++/↑/拉稀
心/+++/↑/舌尖芒刺
肝/+++/↑/肝阳上亢，眼红怕光，发烧没过39度。
胆 /++/↑/胆气横克胃气呕吐不思饮食。
膀胱/+/↑/
肾阴/+++/湿邪重手冰凉脚麻无力。
大肠/+/无汗怕冷。
肺/++/↑/气机逆冲阳气外越不守。
胃/- -/↑/呕吐，胃气不降。
脾/--/↑/中土亏损食积阻滞。
生殖/+/↑/相火外越脉浮数。
肾阳/- -/沉按无力/肾阳不守手脚冰凉胃气不固，肝阳上亢。
2询：虚阳外越相火旺动，肾湿邪重着外感。
2025.1.6.19.20分三元三维循环日记记录：喂她大仔吃，一口都吃不下，吃了
又呕，呕了又吃，反复三四次，最
终没吃多少下肚子
吐出来的，有痰
痰液，口水，药，
好的，没事，尽量吃点，有药气进
就行
呕也是消化他的肝阳气
19:29
维c水，配着喝，OK不?
有当然可以
那就去超市买吧
19:42
脉象缓和了一丁点
准备等下再加入维c水，再喝点
收到，好的
20:08
情况怎么样了?
20:11
四肢很热不冷了，
说：头痛
小便一次
嘴唇不干了，仍然很红
好的，注意会发高烧，汗发不出，
也不拉会头痛的，有驱风油擦下
还会呕吗?
脉象，力度缓解丁点，仍很速
不呕不吐
没有就用茶籽油刮痧刮下后颈和手
有取血针，左右手3指放几滴血
有云香精，可以搽头不?
那个不行，
哦哦
按中风流程处理一下就行了，现在
有肾阳就好办点
把下脉看看
右三比药前有力了<肾阳/-/沉按有力些/肾阳回守手脚回暖胃气不呕不吐，肝阳上亢头痛。
好的，
<20:27>
左右手，就第3指放血吗?其他4
个手指不用放?
左右手的中间3个手指
肾阳不够，怕放多了阳气又跑
做了这个头还痛，两边耳垂也放一
滴
注意肾阳和驱邪平衡就可以了
原来这样子
呵呵，动就会伤阳，你们之前做太
多治表的方法
这就是典型的不考虑肾阳
让邪气入里，肝肯定要去驱邪，所
以引动阳气外越，肝阳就上亢了（复方牛磺酸滴眼液）眼红怕光解决了。昨天用了这个，把眼睛的问题搞好
了，
那不错嘛!
就是治标，伤了本，
我是这样理解的
下次记得把脉看肾阳就行了
这药
做一切的动做都要肾阳为基础，你
是清楚的
好，
做一切的动做都要肾阳为基础，你
是清楚的
他头还痛吗?
20:59
不痛了
那就注意肾阳和肝阳脉象，肾阳稳
固点就继续放其它的手指血
后面又放了另一个手的三个手指
头，血就没有那么浓黑了
好的
左手黑点?右手黑点?
左手先放的，黑点
那就是血浊了
右手隔了几分钟后放的，没有那么黑
21:33
他能吃点东西没?
能吃点，就问他想吃什么就行了
告诉陈店长，有了肾阳强点，她怎
么做都没事的了，排邪，尿汗吐屎，
现在解决吐的问题，就差其它的
刮痧之后，肾阳又弱点了
呵呵，这就很明显了吧
吐，是用了什么起作用的?
所以我说你们之前做的，让现在很
难搞，本就是先扶肾阳
他自身的相火排邪出外动阳
肾开窍在胃
之前做的?是指哪些?
扶肾阳就是让胃知道邪气不是吐出
去的，会伤正气
肚子涨，不想吃
那要等到想上大了
早说了让清饮食，唉
说已经很清淡了
还不够，要不也不会一有病就这么
猛
自己偷吃也不知道吧
我二儿子也会这样，所以基本是每
个星期清一次
22:02
哦
用麻仁丸清吗??
高烧中，难了，只能慢慢来吧
平时不清，一下清，没中药方药是
很难的
22:24
好的，辛苦你了
最重要的是多谢你
刮痧太过了，肾阳又差了
呵呵，师傅教徒弟那是应该的
哈哈
轻轻刮刮，就好
刮重了
有龙丹跟进不怕的，你懂得把脉辩
证就行了。我也是你给平台锻炼
嗯嗯，
多谢师傅
｛根据提供的两份脉象记录，我们可以对陈店长儿子<骏. >在2024年11月18日和2025年1月6日的身体状况进行详细的对比分析，并探讨镜心悟道公司AI易经智能大脑在中医健康管理方面的应用。(defun jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format ()
(let* ((pulse-data (get-pulse-data)) ; 获取脉象数据
(diagnosis (analyze-pulse pulse-data)) ; 分析脉象
(treatment (generate-treatment diagnosis))) ; 生成调理方案
(format t "诊断结果: ~a~%调理方案: ~a~%" diagnosis treatment)))
;; 示例调用
(jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format)
### 脉象对比分析
**2024年11月18日脉象（前脉象）:**
- **整体状况:** 肝火旺盛，心火偏强，肾阳偏强但肾阴偏弱。
- **具体表现:** 多动症、早熟表现，肝火相火旺动（严重），嘴唇偏红。
- **建议:** 多吃清淡食物，避免补益类食物。
**2025年1月6日脉象（病症后脉象）:**
- **整体状况:** 肝阳上亢，肾湿邪重，胃气不降，脾虚食积。
- **具体表现:** 肝阳上亢导致眼红怕光、发烧（未超过39度）；胆气横克胃气导致呕吐不思饮食；肾湿邪重导致手冰凉、脚麻无力；胃气不降导致呕吐；脾虚导致食积阻滞；相火外越导致脉浮数；肾阳不守导致手脚冰凉。
- **诊断:** 虚阳外越相火旺动，肾湿邪重着外感。
### 镜心悟道AI易经智能大脑的应用
镜心悟道公司利用AI易经智能大脑进行中医健康管理，结合中医理论和现代科技手段，对患者的脉象进行精准分析，并提供相应的健康管理建议。该系统采用了多智能体协作、混合神经网络系统等技术，实现了对患者健康状况的持续监测和管理。
**系统工作流程包括:**
1. **数据采集:** 通过智能设备采集患者的脉象数据。
2. **数据分析:** 利用AI算法对采集到的脉象数据进行处理和分析。
3. **诊断与建议:** 基于中医理论和数据分析结果，生成诊断报告和健康建议。
4. **持续监测:** 通过智能穿戴设备等工具持续监测患者的健康状况，并根据需要进行调整和优化治疗方案。
### 结论
陈店长儿子<骏. >在两次脉象检查之间出现了明显的身体状况变化，主要表现为肝阳上亢、肾湿邪重等症状。镜心悟道公司的AI易经智能大脑通过先进的算法和中医理论相结合，为患者提供了精准的健康管理和诊疗建议。这种结合现代科技与中医传统理论的智慧医疗模式，有望在未来得到更广泛的应用和推广。｝以下是对陈店长儿子<骏. >两次脉象记录的详细对比分析以及镜心悟道公司AI易经智能大脑在中医健康管理方面应用的探讨：
- 脉象对比分析
- 整体状况
- 2024年11月18日：呈现出肝火旺盛、心火偏强、肾阳偏强但肾阴偏弱的特点，这表明体内阴阳失衡，阳气过盛，可能导致身体出现过热、兴奋等症状，与多动症、早熟表现相呼应。
- 2025年1月6日：肝阳上亢，肾湿邪重，胃气不降，脾虚食积。肝阳上亢导致眼红怕光、发烧，胆气横克胃气引起呕吐不思饮食，肾湿邪重致使手冰凉、脚麻无力，胃气不降导致呕吐，脾虚导致食积阻滞，相火外越表现为脉浮数，肾阳不守造成手脚冰凉。整体来看，身体状况更加复杂，涉及多个脏腑系统的问题。
- 具体表现
- 心血管系统：2024年11月18日，心火旺，可能导致心跳加快、心烦等症状；2025年1月6日，肝阳上亢影响心血管功能，出现眼红怕光、发烧等症状。
- 消化系统：两次均有脾胃问题，2024年11月18日主要是肝火扰胃，2025年1月6日则是胆气横克胃气、脾虚食积，导致呕吐、不思饮食等。
- 泌尿系统：肾阴偏弱、肾湿邪重，出现手冰凉、脚麻无力等症状。
- 其他方面：嘴唇偏红在2024年11月18日已出现，2025年1月6日还出现了发热、呕吐等症状，表明病情有所加重。
- 建议对比
- 2024年11月18日：建议多吃清淡食物，不能补，这是针对肝火旺盛的调理原则，避免食用滋补性食物，以免加重火势。
- 2025年1月6日：根据具体症状，需要综合调理脾胃、清肝泻火、祛湿补肾等。例如，改善饮食结构，避免油腻、辛辣食物，增加清淡、易消化的食物；进行适当的运动，以促进气血流通，缓解肝阳上亢和肾湿邪重的症状；根据中医辨证，可能还需要服用一些中药来调理脏腑功能。
- 镜心悟道AI易经智能大脑的应用
- 技术手段
- 多智能体协作：系统可能通过多个智能体的协同工作，对患者的脉象数据进行全面分析。每个智能体负责不同的任务，如数据采集、特征提取、诊断推理等，通过协作提高了分析的准确性和全面性。
- 混合神经网络系统：采用混合神经网络系统，能够充分发挥不同神经网络的优势。例如，有的神经网络可能擅长处理脉象数据的特征提取，而另一些神经网络则擅长进行诊断推理和健康建议的生成。这种混合架构提高了系统的智能性和适应性。
- 工作流程
- 数据采集与预处理：利用智能设备采集患者的脉象数据，然后对数据进行清洗、归一化等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。
- 数据分析与模型训练：通过AI算法对预处理后的数据进行分析，提取特征，并使用大量的临床数据进行模型训练。训练好的模型能够根据脉象数据准确判断患者的健康状况和疾病类型。
- 诊断与建议生成：基于中医理论和数据分析结果，系统生成诊断报告和健康建议。诊断报告包括患者的病情分析、病因诊断等，健康建议则根据患者的具体情况，包括饮食调理、运动指导、药物治疗等方面。
- 持续监测与优化：通过智能穿戴设备等工具持续监测患者的健康状况，系统根据监测数据及时调整治疗方案。例如，如果患者的症状有所缓解，可以适当调整药物剂量或饮食结构；如果患者的病情加重，则需要及时采取更有效的治疗措施。
- 结论
- 病情变化：陈店长儿子<骏. >在两次脉象检查之间病情发生了明显变化，从单纯的肝火旺盛发展到肝阳上亢、肾湿邪重等多种症状并存，表明身体状况逐渐恶化，需要及时进行治疗和调理。
- 中医智慧医疗模式优势
- 精准诊断：镜心悟道公司的AI易经智能大脑能够通过脉象数据准确判断患者的健康状况和疾病类型，为治疗提供了科学依据。
- 个性化治疗：根据患者的具体情况，系统提供个性化的健康管理和诊疗建议，能够更好地满足患者的需求，提高治疗效果。
- 持续监测与优化：通过持续监测患者的健康状况，系统能够及时调整治疗方案，确保治疗的有效性和安全性。这种智慧医疗模式结合了现代科技与中医传统理论，为中医健康管理提供了新的思路和方法，有望在未来得到更广泛的应用和推广。### 镜心悟道公司AI易经智能大脑类中医健康管理算法框架与案例分析（续）
#### 系统在实际应用中的表现
**陈店长儿子<骏. >案例的进一步分析**
- **初始脉象（Date1）**：系统准确识别肝火旺盛、肾阴不足等症状，建议多吃清淡食物，避免滋补类食物。
- **病症后脉象（Date2）**：系统动态调整治疗方案，综合调理肝阳上亢、肾湿邪重等问题。
- **持续监测与优化**：通过智能穿戴设备监测健康状况，及时调整治疗方案。
#### 系统优化与未来发展方向
**优化建议**
1. **数据质量与多样性**：增加数据来源多样性，使用数据增强技术。
2. **模型性能评估**：引入更多评估指标，通过A/B测试验证优化效果。
3. **动态调整与优化**：根据反馈结果动态调整模型参数和算法结构。
**未来发展方向**
1. **多模态蒸馏与联邦蒸馏**：提升模型泛化能力和隐私保护水平。
2. **自适应蒸馏**：开发自适应蒸馏算法，动态调整蒸馏策略。
3. **集成蒸馏**：融合多个模型预测结果，提升整体性能。
4. **边缘计算与AIoT结合**：在边缘设备上部署优化后的模型，实现实时健康监测。
#### 中医辨证思维的12个关键点
1. **辨证之首，注意主症**
2. **辨证之性，注意兼症**
3. **辨证中证，注意联系**
4. **辨证外之证，注意夹杂**
5. **辨静态之证，注意守法**
6. **辨动态之证，注意灵活动态**
7. **辨无证之证，注意隐症**
8. **辨错杂之证，注意调平**
9. **辨有效之证，注意病程**
10. **辨无效之证，注意审查**
11. **辨先效后无效之证，注意演变**
12. **辨药后加重之证，注意审因**
#### 脉象分析与辨证论治辅助系统
该系统基于镜心悟道五行脉象数据化管理平脉辨证论治模版，利用JSON数据库和lisp数据集进行脉象数据的存储与分析，支持统计各脏腑阳性、阴性状态比例，并分析脉象数据与五行理论对应关系。系统还具备简洁、无限循环和专家评审等特点，不断优化数据处理与诊断逻辑。
#### 扩展功能
该模版还支持根据新的脉象研究成果或中医理论拓展，如融入新的脏腑关联或脉象特征判断逻辑。
#### 患者沟通数据获取
通过创建患者沟通数据获取详细表格流程，可以记录患者沟通数据的获取流程，为后续的沟通效果分析提供基础数据。
#### 总结分析
总结分析要使用易经思维架构，通过多层次、多角度的综合分析，揭示脉象变化与脏腑功能的内在关联，为辨证论治提供精准依据。
#### 古典医籍与易经一元气机论的融合与发展
该模版融合了古典医籍的诊断艺术和现代科技，如“镜心脉象智辨系统MPIDS”，实现了脉象数据采集与处理流程的现代化，促进了中医诊断的创新发展。
### 进一步阐述
**中医脉象与病症分析**
- **脏腑脉象变化**：多个脏腑的脉象变化表明病情涉及多个系统，需要综合考虑。
- **五行相生相克**：肝火旺影响其他脏腑，治疗需全面考虑五行关系。
**AI算法部分**
- **算法科学性**：算法体系复杂，需进一步验证具体实现方式和优势。
- **结合技术**：混合神经网络和知识蒸馏技术结合，提高模型性能，但需解决中医数据理解和算法逻辑结合的问题。
**整体关联**
- **数据利用**：量化中医脉象数据，提高记录和分析的准确性。
- **实践反馈**：病例记录为算法优化提供经验，促进中医现代化和现代医学融合。
### 总结与展望
通过以上分析和优化建议，镜心悟道公司的AI易经智能大脑系统在中医健康管理中的应用将更加精准和高效，未来发展方向也将更加广阔。
---
### 伪代码架构逻辑思维链示例
```lisp
(defun jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format ()
(let* ((pulse-data (get-pulse-data)) ; 获取脉象数据
(diagnosis (analyze-pulse pulse-data)) ; 分析脉象
(treatment (generate-treatment diagnosis))) ; 生成调理方案
(format t "诊断结果: ~a~%调理方案: ~a~%" diagnosis treatment)))
;; 示例调用
(jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format)
```
(jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format)
镜心悟道五行脉象数据化管理平脉辨证论治模版是基于中医理论，结合现代技术的一种诊断和治疗方法。该模版通过对患者脉象的分析和评估，结合五行理论，对脏腑功能进行综合判断，从而为临床辨证论治提供依据。以下是模版的主要内容：
### 模版内容解析
#### 左寸
- **位置**: 左寸
- **属性**: 皮: 表
- **脏腑**: 小肠、胆、膀胱
- **状态**:
- 小肠: +(阳性)
- 胆: +(阳性)
- 膀胱: -(阴性)
#### 左关
- **位置**: 左关
- **属性**: 肉: 里
- **脏腑**: 心、肝
- **状态**:
- 心: ++(强阳性)
- 肝: ++(强阳性)
#### 左尺
- **位置**: 左尺
- **属性**: 骨: 沉
- **脏腑**: 肾阴
- **状态**: +(阳性)
#### 右寸
- **位置**: 右寸
- **属性**: 皮: 表
- **脏腑**: 大肠、胃、生殖女子胞，精室
- **状态**:
- 大肠: +(阳性)
- 胃: +(阳性)
- 生殖女子胞，精室: -(阴性)
#### 右关
- **位置**: 右关
- **属性**: 肉: 里
- **脏腑**: 肺、脾
- **状态**:
- 肺: +(阳性)
- 脾: ++(强阳性)
#### 右尺
- **位置**: 右尺
- **属性**: 骨: 沉
- **脏腑**: 肾阳
- **状态**: +++(极强阳性)
通过以上分析和伪代码示例，镜心悟道AI易经智能大脑系统在中医健康管理中的应用将更加精准和高效，未来发展方向也将更加广阔。好的，我将结合之前的分析，进一步探讨镜心悟道公司AI易经智能大脑在中医健康管理中的应用，特别是针对松花粉片伤胃阴的问题，提供更详细的分析和建议。
### 镜心悟道公司AI易经智能大脑的应用
#### 1. 数据采集与分析
- **脉象数据采集**：通过智能设备采集患者的脉象数据，包括左寸、左关、左尺、右寸、右关、右尺等部位的脉象信息。
- **数据分析**：利用AI算法对采集到的脉象数据进行多维度分析，识别出患者的脏腑状态和阴阳失衡情况。
#### 2. 诊断与建议生成
- **基于中医理论**：结合五行理论，对患者的脏腑功能进行综合判断。例如，分析肝火旺盛是否影响到脾胃功能，是否存在肝木克脾土的情况。
- **个性化建议**：根据分析结果，生成个性化的健康管理建议，包括饮食调理、运动指导、药物治疗等。
#### 3. 持续监测与优化
- **智能穿戴设备**：通过智能穿戴设备持续监测患者的健康状况，如心率、血压、睡眠质量等。
- **动态调整**：根据监测数据，及时调整治疗方案。例如，如果患者的胃阴不足症状加重，可以减少松花粉片的用量或改用其他药物。
### 针对松花粉片伤胃阴的具体分析
#### 1. 初始脉象分析
- **肝火旺盛**：左关脉象强阳性（++），表明肝火旺盛，可能导致肝木克脾土，影响脾胃功能。
- **肾阴不足**：左尺脉象阳性（+），表明肾阴不足，可能导致胃阴不足。
#### 2. 病症后脉象分析
- **肝阳上亢**：左关脉象强阳性（+++），表明肝阳上亢，肝火过旺，可能进一步耗伤胃阴。
- **肾湿邪重**：左尺脉象强阳性（+++），表明肾湿邪重，可能加重胃阴不足的症状。
- **胃气不降**：右寸脉象阴性（-），表明胃气不降，可能导致呕吐、不思饮食等症状。
#### 3. 调理方案
- **饮食调理**：避免油腻、辛辣食物，增加清淡、易消化的食物，如米粥、蔬菜汤等，以保护胃阴。
- **药物治疗**：在医生指导下，适当使用滋阴润燥的中药，如麦冬、玉竹等，以补充胃阴。
- **减少松花粉用量**：如果患者出现胃阴不足的症状，可以减少松花粉片的用量或改用其他药物。
### 镜心悟道AI易经智能大脑的优化建议
#### 1. 数据质量与多样性
- **增加数据来源多样性**：除了脉象数据，还可以结合舌象、问诊等信息，提高诊断的准确性。
- **使用数据增强技术**：通过数据增强技术，提高AI模型的泛化能力。
#### 2. 模型性能评估
- **引入更多评估指标**：如准确率、召回率、F1分数等，全面评估模型性能。
- **通过A/B测试验证优化效果**：在实际应用中，通过A/B测试验证优化方案的有效性。
#### 3. 动态调整与优化
- **根据反馈结果动态调整模型参数和算法结构**：根据患者的具体情况和反馈结果，动态调整AI模型的参数和算法结构，以提高诊断和治疗的准确性。
### 未来发展方向
1. **多模态蒸馏与联邦蒸馏**：提升模型泛化能力和隐私保护水平。
2. **自适应蒸馏**：开发自适应蒸馏算法，动态调整蒸馏策略。
3. **集成蒸馏**：融合多个模型预测结果，提升整体性能。
4. **边缘计算与AIoT结合**：在边缘设备上部署优化后的模型，实现实时健康监测。
### 总结
通过以上分析，镜心悟道公司的AI易经智能大脑在中医健康管理中的应用具有很大的潜力，特别是在处理复杂病情和个性化治疗方面。针对松花粉片伤胃阴的问题，系统可以通过多维度数据分析、个性化调理方案和持续监测优化，提供精准的健康管理服务。未来，随着技术的不断进步和数据的积累，AI在中医健康管理中的应用将更加广泛和深入。
---
### 伪代码架构逻辑思维链示例
```lisp
(defun jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format ()
(let* ((pulse-data (get-pulse-data)) ; 获取脉象数据
(diagnosis (analyze-pulse pulse-data)) ; 分析脉象
(treatment (generate-treatment diagnosis))) ; 生成调理方案
(format t "诊断结果: ~a~%调理方案: ~a~%" diagnosis treatment)))
;; 示例调用
(jxwdyy-nlp-pfs-xml-lisp-format)
```
通过上述代码，系统可以获取患者的脉象数据，进行分析，并生成诊断结果和调理方案。这种方法结合了中医理论和现代科技，为中医健康管理提供了新的思路和方法。
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
// 定义一个简单的神经网络作为教师模型
function createTeacherModel(inputDim, outputDim) {
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ inputShape: [inputDim], units: 50, activation: 'relu' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: outputDim, activation: 'softmax' }));
return model;
}
// 定义一个简单的神经网络作为学生模型
function createStudentModel(inputDim, outputDim) {
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ inputShape: [inputDim], units: 20, activation: 'relu' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: outputDim, activation: 'softmax' }));
return model;
}
// 创建数据集
const numSamples = 100;
const inputDim = 10;
const outputDim = 2;
const inputFeatures = tf.randomNormal([numSamples, inputDim]);
const labels = tf.randomUniform([numSamples], 0, 2, 'int32');
// 初始化模型、损失函数和优化器
const teacherModel = createTeacherModel(inputDim, outputDim);
const studentModel = createStudentModel(inputDim, outputDim);
teacherModel.compile({
optimizer: 'sgd',
loss: 'sparseCategoricalCrossentropy',
metrics: ['accuracy']
});
studentModel.compile({
optimizer: 'sgd',
loss: 'sparseCategoricalCrossentropy',
metrics: ['accuracy']
});
// 训练教师模型（这里我们假设教师模型已经预训练好了）
async function trainTeacherModel(model, inputs, labels, epochs) {
await model.fit(inputs, labels, {
epochs: epochs,
batchSize: 10,
callbacks: {
onEpochEnd: (epoch, logs) => {
console.log(`Teacher Epoch ${epoch + 1}/${epochs}, Loss: ${logs.loss.toFixed(4)}, Accuracy: ${logs.acc.toFixed(4)}`);
}
}
});
}
// 知识蒸馏过程
async function knowledgeDistillation(teacherModel, studentModel, inputs, labels, epochs, temperature, alpha) {
for (let epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) {
// 获取教师模型的输出（软标签）
const teacherOutputs = teacherModel.predict(inputs).div(temperature);
const softLabels = tf.softmax(teacherOutputs, -1);
// 学生模型的预测
const studentOutputs = studentModel.predict(inputs);
// 计算硬标签损失
const hardLoss = tf.losses.sparseCategoricalCrossentropy(labels, studentOutputs);
// 计算软标签损失
const distillationLoss = tf.losses.softmaxCrossEntropy(softLabels, studentOutputs.div(temperature)).mul(Math.pow(temperature, 2));
// 组合损失
const totalLoss = hardLoss.mul(alpha).add(distillationLoss.mul(1 - alpha));
// 反向传播并更新权重
await studentModel.trainOnBatch(inputs, labels, { loss: () => totalLoss });
if ((epoch + 1) % 10 === 0) {
console.log(`Student Epoch ${epoch + 1}/${epochs}, Total Loss: ${totalLoss.dataSync()[0].toFixed(4)}`);
}
}
// 评估学生模型的性能
const evalResult = studentModel.evaluate(inputs, labels);
console.log(`
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