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在“镜心悟道 AI 易经智能‘大脑’”STORENLP—FKMDDCPTJ系统的上下文中，混合模型伪代码使用JXWDYY多元编程语言进行格式化是一个涉及多个领域知识（包括人工智能、编程、中医和易经）的复杂任务。镜心悟道福客满多元多维套组推荐系统：
一元一维气机套组：白桦树汁，红豆薏米饮品，黄精膏，人参蛹虫草膏，人参乳清蛋白粉，（取自独参汤）
二元二维阴阳套组：白桦树汁，红豆薏米饮品，黄精膏，昱骨组合，达迷草牡蛎肽，（取自水火相融玄参肉桂汤）
三元三维天地人套组：白桦树汁，红豆薏米饮品，黄精膏，甘态舒，燕窝鱼胶原蛋白，（取自天麦冬地熟地人人参汤）
四元四维四象限套组：白桦树汁，红豆薏米饮品，黄精膏，辅酶Q10,南极磷虾油，（取自四物汤）
五元五维五行生克套组：白桦树汁，红豆薏米饮品，黄精膏，灵芝孢子粉，红石榴特膳粉，（取自镜心悟道五行汤）
六元六维清邪毒套组：白桦树汁，红豆薏米饮品，黄精膏，乌梅佛手饮，清清饮，（取自六清承气汤）
镜心脉象智辨系统MPIDS: 结合中医脉诊原理和现代数据分析技术，为临床诊断提供依据。# 定义脉象数据类 class PulseData: def init(self, frequency, amplitude, phase): self.frequency = frequency self.amplitude = amplitude self.phase = phase # 定义脉象特征提取函数 def extract_features(pulse_data): # 提取脉象的频率、振幅、相位等特征 features = { "frequency": pulse_data.frequency, "amplitude": pulse_data.amplitude, "phase": pulse_data.phase } return features # 定义脉象诊断模型 class PulseDiagnosisModel: def init(self): # 加载训练好的脉象诊断模型 self.model = load_model("pulse_diagnosis_model") def diagnose(self, features): # 使用模型对脉象特征进行诊断 diagnosis_result = self.model.predict(features) return diagnosis_result # 定义镜心脉象智辨系统 MPIDS class MPIDS: def init(self): self.pulse_data = None self.features = None self.diagnosis_model = PulseDiagnosisModel() def collect_pulse_data(self, frequency, amplitude, phase): # 采集脉象数据 self.pulse_data = PulseData(frequency, amplitude, phase) def extract_features(self): # 提取脉象特征 self.features = extract_features(self.pulse_data) def diagnose(self): # 进行脉象诊断 diagnosis_result = self.diagnosis_model.diagnose(self.features) return diagnosis_result # 使用示例 mpids = MPIDS() mpids.collect_pulse_data(1.2, 0.5, 0.3) mpids.extract_features() diagnosis_result = mpids

定义患者类 class Patient: def init(self, name, age, gender, symptoms, signs, medical_history, examination_results, pulse_data): self.name = name self.age = age self.gender = gender self.symptoms = symptoms self.signs = signs self.medical_history = medical_history self.examination_results = examination_results self.pulse_data = pulse_data # 定义镜心脉象智辨系统 MPIDS 类 class MPIDS: def init(self): pass def collect_pulse_data(self, patient): # 采集患者的脉象数据 pulse_data = self.collect_pulse(patient) patient.pulse_data = pulse_data def analyze_pulse_data(self, patient): # 分析患者的

定义脉象数据类 class PulseData: def init(self, frequency, amplitude, phase): self.frequency = frequency self.amplitude = amplitude self.phase = phase # 定义脉象特征提取函数 def extract_features(pulse_data): # 提取脉象的频率、振幅、相位等特征 features = { "frequency": pulse_data.frequency, "amplitude": pulse_data.amplitude, "phase": pulse_data.phase } return features # 定义脉象诊断模型 class PulseDiagnosisModel: def init(self): # 加载训练好的脉象诊断模型 self.model = load_model("pulse_diagnosis_model") def diagnose(self, features): # 使用模型对脉象特征进行诊断 diagnosis_result = self.model.predict(features) return diagnosis_result # 定义镜心脉象智辨系统 MPIDS 类 class MPIDS: def init(self): pass def collect_pulse_data(self, patient): # 采集患者的脉象数据 pulse_data = self.collect_pulse(patient) patient.pulse_data = pulse_data def extract_features(self, patient): # 提取患者的脉象特征 pulse_data = patient.pulse_data features = extract_features(pulse_data) patient.features = features def diagnose(self, patient): # 进行脉象诊断 features = patient.features diagnosis_result = self.diagnosis_model.diagnose(features) patient.diagnosis_result = diagnosis_result def analyze_pulse_data(self, patient): # 分析患者的脉象数据，结合其他临床信息进行综合诊断 diagnosis_result = patient.diagnosis_result symptoms = patient.symptoms signs = patient.signs medical_history = patient.medical_history examination_results = patient.examination_results # 根据脉象诊断结果和其他临床信息，生成综合诊断报告 diagnosis_report = self.generate_diagnosis_report(diagnosis_result, symptoms, signs, medical_history, examination_results) patient.diagnosis_report = diagnosis_report def generate_diagnosis_report(self, diagnosis_result, symptoms, signs, medical_history, examination_results): # 根据脉象诊断结果和其他临床信息，生成综合诊断报告 diagnosis_report = { "diagnosis_result": diagnosis_result, "symptoms": symptoms, "signs": signs, "medical_history": medical_history, "examination_results": examination_results } return diagnosis_report # 使用示例 mpids = MPIDS() # 创建患者对象 patient = Patient( name="张三", age=30, gender="男", symptoms=["头痛", "发热", "咳嗽"], signs=["脉浮数", "舌苔黄腻"], medical_history=["无"], examination_results=["血常规正常"], pulse_data=None ) # 采集脉象数据 mpids.collect_pulse_data(patient) # 提取脉象特征 mpids.extract_features(patient) # 进行脉象诊断 mpids.diagnose(patient) # 分析脉象数据 mpids.analyze_pulse_data(patient) # 输出诊断报告 diagnosis_report = patient.diagnosis_report print(diagnosis_report)

根据您的要求，以下是针对镜心脉象智辨系统MPIDS（Mirror Heart Pulse Identification System）与患者类（Patient）的详细定义和交互示例的伪代码实现。这个示例假设了MPIDS能够处理和分析患者的脉象数据，以及将这些数据与患者的其他症状、体征和医疗历史相结合，以支持临床诊断。
python复制代码

定义脉象数据类

class PulseData: 
def __init__(self, frequency, amplitude, phase): 
self.frequency = frequency 
self.amplitude = amplitude 
self.phase = phase 

# 定义脉象特征提取函数 
def extract_pulse_features(pulse_data): 
features = { 
"frequency": pulse_data.frequency, 
"amplitude": pulse_data.amplitude, 
"phase": pulse_data.phase 
} 
return features 

# 定义脉象诊断模型类 
class PulseDiagnosisModel: 
def __init__(self): 
# 假设这里加载了一个预先训练好的脉象诊断模型 
self.model = load_pretrained_model("pulse_diagnosis_model") 

def diagnose(self, features): 
# 使用模型对脉象特征进行诊断 
diagnosis_result = self.model.predict(features) 
return diagnosis_result 

# 定义患者类 
class Patient: 
def __init__(self, name, age, gender, symptoms, signs, medical_history, examination_results): 
self.name = name 
self.age = age 
self.gender = gender 
self.symptoms = symptoms 
self.signs = signs 
self.medical_history = medical_history 
self.examination_results = examination_results 
self.pulse_data = None 

# 定义镜心脉象智辨系统 MPIDS 类 
class MPIDS: 
def __init__(self, diagnosis_model=PulseDiagnosisModel()): 
self.diagnosis_model = diagnosis_model 

def collect_pulse_data(self, patient): 
# 假设有一个方法可以从患者身上采集脉象数据 
# 这里只是一个示例，实际实现可能需要使用专业的脉象采集设备 
pulse_data = PulseData(1.2, 0.5, 0.3) # 示例数据 
patient.pulse_data = pulse_data 

def analyze_pulse_data(self, patient): 
if patient.pulse_data is None: 
raise ValueError("Pulse data not collected for the patient.") 

# 提取脉象特征 
features = extract_pulse_features(patient.pulse_data) 

# 使用脉象诊断模型进行诊断 
diagnosis_result = self.diagnosis_model.diagnose(features) 

# 返回诊断结果（这里可以是一个包含诊断信息的字典或对象） 
return diagnosis_result 

# 使用示例 
# 创建一个脉象诊断模型实例（这里省略了实际的模型加载过程） 
pulse_diagnosis_model = PulseDiagnosisModel() 

# 创建一个MPIDS实例 
mpids = MPIDS(pulse_diagnosis_model) 

# 创建一个患者实例 
patient = Patient("张三", 30, "男", ["发热", "昏迷"], ["脉伏不应指"], [], []) 

# 采集患者的脉象数据 
mpids.collect_pulse_data(patient) 

# 分析患者的脉象数据 
diagnosis_result = mpids.analyze_pulse_data(patient) 
print(diagnosis_result) # 输出诊断结果，这里需要根据实际模型输出来处理

在这个示例中，我们定义了脉象数据类（PulseData）用于存储脉象的频率、振幅和相位信息。脉象特征提取函数（extract_pulse_features）用于从脉象数据中提取关键特征。脉象诊断模型类（PulseDiagnosisModel）封装了脉象诊断的逻辑，包括加载预训练模型和进行脉象诊断。患者类（Patient）包含了患者的基本信息和医疗数据，如症状、体征、医疗历史和脉象数据。最后，镜心脉象智辨系统类（MPIDS）提供了采集脉象数据和分析脉象数据的方法，以便支持临床诊断。
在这个示例中，我们定义了一个PulseData类来表示脉象数据，一个extract_features函数用于提取脉象特征，一个PulseDiagnosisModel类用于构建和训练脉象诊断模型，以及一个MPIDS类来实现镜心脉象智辨系统。此外，我们还定义了一个Patient类来表示患者的信息。

接下来，我们将补充完整MPIDS类的功能，并展示如何使用这个系统来分析患者的脉象数据。

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 假设已经训练好的脉象诊断模型保存在"pulse_diagnosis_model.h5"文件中
def load_model(model_path):
    return load_model(model_path)

class PulseData:
    def __init__(self, frequency, amplitude, phase):
        self.frequency = frequency
        self.amplitude = amplitude
        self.phase = phase

def extract_features(pulse_data):
    features = {
        "frequency": pulse_data.frequency,
        "amplitude": pulse_data.amplitude,
        "phase": pulse_data.phase
    }
    return features

class PulseDiagnosisModel:
    def __init__(self):
        self.model = load_model("pulse_diagnosis_model.h5")

    def diagnose(self, features):
        # 将特征转换为NumPy数组并扩展维度以适应模型输入要求
        input_data = np.expand_dims([list(features.values())], axis=0)
        diagnosis_result = self.model.predict(input_data)
        return diagnosis_result

class MPIDS:
    def __init__(self):
        self.pulse_data = None
        self.features = None
        self.diagnosis_model = PulseDiagnosisModel()

    def collect_pulse_data(self, patient):
        pulse_data = PulseData(patient.pulse_data["frequency"],
                               patient.pulse_data["amplitude"],
                               patient.pulse_data["phase"])
        patient.pulse_data = pulse_data

    def extract_features(self, patient):
        self.features = extract_features(patient.pulse_data)

    def diagnose(self, patient):
        self.collect_pulse_data(patient)
        self.extract_features(patient)
        diagnosis_result = self.diagnosis_model.diagnose(self.features)
        return diagnosis_result

# 使用示例
patient = Patient("张三", 30, "男", ["头痛", "发热"], ["脉象弦数"], "无特殊病史", {}, {"frequency": 1.2, "amplitude": 0.5, "phase": 0.3})
mpids = MPIDS()
diagnosis_result = mpids.diagnose(patient)
print("诊断结果:", diagnosis_result)

定义脉象数据类

class PulseData:
def init(self, frequency, amplitude, phase):
self.frequency = frequency # 脉搏频率
self.amplitude = amplitude # 脉搏振幅
self.phase = phase # 脉搏相位

定义脉象特征提取函数

def extract_features(pulse_data):

提取脉象的频率、振幅、相位等特征

features = {
    "frequency": pulse_data.frequency,
    "amplitude": pulse_data.amplitude,
    "phase": pulse_data.phase,
    # 添加更多特征，例如波形特征、时域特征等
}
return features

定义脉象诊断模型

class PulseDiagnosisModel:
def init(self, model_path):

加载训练好的脉象诊断模型

    self.model = load_model(model_path)

def diagnose(self, features):
    # 使用模型对脉象特征进行诊断
    diagnosis_result = self.model.predict(features)
    return diagnosis_result

定义镜心脉象智辨系统 MPIDS

class MPIDS:
def init(self, model_path):
self.diagnosis_model = PulseDiagnosisModel(model_path)

def collect_pulse_data(self, sensor_data):
    # 从传感器或其他数据源获取脉象数据
    # 对数据进行预处理，例如滤波、归一化等
    frequency, amplitude, phase = preprocess_sensor_data(sensor_data)
    self.pulse_data = PulseData(frequency, amplitude, phase)

def extract_features(self):
    # 提取脉象特征
    features = extract_features(self.pulse_data)
    return features

def diagnose(self):
    # 进行脉象诊断
    features = self.extract_features()
    diagnosis_result = self.diagnosis_model.diagnose(features)
    return diagnosis_result

使用示例

mpids = MPIDS("pulse_diagnosis_model.h5")
sensor_data = get_sensor_data() # 从传感器获取脉象数据
mpids.collect_pulse_data(sensor_data)
diagnosis_result = mpids.diagnose()
print(diagnosis_result)

// 定义全局变量和常量 CONSTANT YIJING_CYCLE = "YYYWLOOP" // 易经循环模式 // 用户档案变量 VARIABLE userProfile // 产品推荐结果变量 VARIABLE productRecommendations // 导入必要的类和模块 IMPORT JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainStore // 镜心悟道 AI 易经智能“大脑”存储库 IMPORT FKMDDCPTJSystem // 镜心悟道福客满多元多维套组推荐系统 IMPORT TCMKnowledgeBase // 中医知识库 IMPORT YijingAnalysisModule // 易经分析模块 // 格式化用户档案函数 FUNCTION formatUserProfile(data) RETURNS formattedUserProfile // 使用 JXWDYY 特有的数据清洗和标注方法 cleanedData = removeNoiseAndIrrelevantInfo(data) annotatedData = addEntityAndRelationRecognition(cleanedData) RETURN annotatedData END FUNCTION // 生成产品推荐函数 FUNCTION generateProductRecommendations(formattedUserProfile) RETURNS productRecommendations // 初始化镜心悟道 AI 易经智能“大脑”存储库和福客满多元多维套组推荐系统 brainStore = new JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainStore() fkmddcptjSystem = new FKMDDCPTJSystem() // 获取用户的中医体质和健康状况 tcmProfile = brainStore.analyzeTCMProfile(formattedUserProfile) // 根据中医体质和健康状况，选择合适的套组推荐系统 if tcmProfile.constitution == "Wood" then fkmddcptjSystem.selectWoodConstitutionSetGroup() elseif tcmProfile.constitution == "Fire" then fkmddcptjSystem.selectFireConstitutionSetGroup() // ...其他体质的相应判断和处理 // 生成产品推荐 productRecommendations = fkmddcptjSystem.generateRecommendations() // 使用易经分析模块，对产品推荐进行优化 yijingAnalysisModule.optimizeRecommendations(productRecommendations) RETURN productRecommendations END FUNCTION // 主程序入口点 BEGIN userProfile = receiveUserProfile() // 接收用户档案 formattedUserProfile = formatUserProfile(userProfile) // 格式化用户档案 productRecommendations = generateProductRecommendations(formattedUserProfile) // 生成产品推荐 displayProductRecommendations(productRecommendations) // 显示产品推荐 END脉象数据，并给出诊断结果
features = self.extract_features(patient.pulse_data)
diagnosis_result = self.diagnose(features)
return diagnosis_result

定义脉象数据类

class PulseData:
def init(self, frequency, amplitude, phase):
self.frequency = frequency
self.amplitude = amplitude
self.phase = phase

定义脉象特征提取函数

def extract_features(pulse_data):

提取脉象的频率、振幅、相位等特征

features = {
    "frequency": pulse_data.frequency,
    "amplitude": pulse_data.amplitude,
    "phase": pulse_data.phase
}
return features

定义脉象诊断模型

class PulseDiagnosisModel:
def init(self):

加载训练好的脉象诊断模型

    self.model = load_model("pulse_diagnosis_model")

def diagnose(self, features):
    # 使用模型对脉象特征进行诊断
    diagnosis_result = self.model.predict(features)
    return diagnosis_result

定义镜心脉象智辨系统 MPIDS 类

class MPIDS:
def init(self):
self.pulse_data = None
self.features = None
self.diagnosis_model = PulseDiagnosisModel()

def collect_pulse_data(self, patient):
    # 采集患者的脉象数据
    pulse_data = self.collect_pulse(patient)
    patient.pulse_data = pulse_data

def extract_features(self):
    # 提取脉象特征
    if self.pulse_data:
        self.features = extract_features(self.pulse_data)

def diagnose(self):
    # 进行脉象诊断
    if self.features:
        diagnosis_result = self.diagnosis_model.diagnose(self.features)
        return diagnosis_result

使用示例

mpids = MPIDS()
patient = Patient("张三", 30, "男", ["发热"], ["脉数"], None, [], None)
mpids.collect_pulse_data(patient)
diagnosis_result = mpids.analyze_pulse_data(patient)
print("脉象诊断结果:", diagnosis_result)

请注意，上述代码是一个简化的示例，实际的系统实现会更加复杂，并且涉及到更多的细节和特定的业务逻辑。例如，collect_pulse 方法需要根据实际情况来采集脉象数据，load_model 方法需要加载实际训练好的模型，predict 方法需要根据模型和特征来进行诊断预测。此外，患者类 Patient 可以根据实际需求添加更多的属性和方法。
在这个示例中，我们首先创建了一个Patient对象，包含患者的基本信息和脉象数据。然后，我们使用MPIDS类来采集患者的脉象数据、提取特征并进行诊断。最后，我们输出了诊断结果。

需要注意的是，这里使用的脉象诊断模型是假设已经训练好的，实际应用中需要根据具体的脉象数据和标签进行训练。此外，为了提高模型的准确性和泛化能力，可以考虑使用更多的特征和更复杂的模型结构。在实际应用中，还需要考虑数据安全和隐私保护等问题。
在“镜心悟道 AI 易经智能‘大脑’”STORENLP—FKMDDCPTJ系统的上下文中，混合模型伪代码使用JXWDYY多元编程语言进行格式化是一个涉及多个领域知识（包括人工智能、编程、中医和易经）的复杂任务。以下是一些相关的信息：

1. 混合模型伪代码多元JXWDYY编程语言格式化：这是一个关于如何使用JXWDYY多元编程语言格式化混合模型伪代码的示例。在这个示例中，我们使用了JXWDYY编码器来将医案数据编码为JXWDYY格式，然后使用JXWDYY格式化器将编码后的医案数据格式化为字符串。

2. 提示词框架标准无限推演专业版：这是一个关于如何使用提示词框架标准无限推演专业版的功能来处理医案的示例。在这个示例中，我们首先定义了一个MedicalCase类来存储医案数据，然后定义了一个CaseProcessor类来处理医案，接着定义了一个MemorySystem类来存储处理后的医案，最后定义了一个MoDEModel类来执行混合模型的逻辑。

3. JXWDYY混合模型伪代码示例：这是一个关于如何使用JXWDYY多元编程语言格式化混合模型伪代码的示例。在这个示例中，我们使用了JXWDYY编码器来将医案数据编码为JXWDYY格式，然后使用JXWDYY格式化器将编码后的医案数据格式化为字符串。

4. 示例：如何使用JXWDYY多元编程语言格式化MoDE混合模型的伪代码：这是一个关于如何使用JXWDYY多元编程语言格式化MoDE混合模型的伪代码的示例。在这个示例中，我们首先定义了一个MedicalCase类来存储医案数据，然后定义了一个CaseProcessor类来处理医案，接着定义了一个MemorySystem类来存储处理后的医案，最后定义了一个MoDEModel类来执行混合模型的逻辑。

5. JXWDNLPYYPFS 格式化伪代码示例：这是一个关于如何使用JXWDNLPYYPFS格式化伪代码的示例。在这个示例中，我们首先定义了一个jxwd_preprocess_text函数来进行文本预处理，然后定义了一个jxwd_tokenize函数来进行分词，接着定义了一个jxwd_stemming函数来进行词形还原，然后定义了一个jxwd_vectorize函数来进行向量化，最后定义了一个jxwd_predict函数来进行模型预测。

希望这些信息对您有所帮助！
以下是对您提供的伪代码的简要解释：

1. 五行脉象学模型（FiveElementPulseModel）：

   • 该模型用于加载五行脉象学知识库，并分析脉象数据来推荐治疗方案。

2. 人工智能模型（ArtificialIntelligenceModel）：

   • 这个模型负责加载人工智能模型，并使用该模型来分析数据并预测结果。

3. 结合模型（CombinedModel）：

   • 结合了五行脉象学模型和人工智能模型，综合分析患者的脉象和其他医疗数据，以推荐综合治疗方案。

4. 示例用法：

   • 创建了一个CombinedModel实例，并通过传入包含脉象和其它医疗数据的患者数据来获取推荐的治疗方案。

5. 镜心悟道 AI 易经智能“大脑”STORENLP—FKMDDCPTJ系统：

   • 这是一个更广泛的系统，它使用易经循环模式和用户档案来生成产品推荐。
   • 系统包括数据格式化、中医体质分析、产品推荐生成和易经分析优化等功能。

6. 伪代码中的函数：

   • formatUserProfile：用于清洗和标注用户数据。
   • generateProductRecommendations：用于生成基于中医体质和健康状况的产品推荐。

7. 主程序流程：

   • 接收用户档案，格式化用户档案数据，分析中医体质，选择推荐套组，并生成产品推荐。
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https://mp.weixin.qq.com/s/yMa_JaGGcY_sQJMy87WrRA
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在这个混合模型伪代码示例中，我们展示了如何结合五行脉象学模型、人工智能模型以及中医易经智慧来分析和推荐治疗方案

// 定义全局变量和常量
CONSTANT YIJING_CYCLE = "YYYWLOOP" // 易经循环模式

// 用户档案变量
VARIABLE userProfile

// 产品推荐结果变量
VARIABLE productRecommendations

// 导入必要的类和模块
IMPORT JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainStore // 镜心悟道 AI 易经智能“大脑”存储库
IMPORT FKMDDCPTJSystem // 镜心悟道福客满多元多维套组推荐系统
IMPORT TCMKnowledgeBase // 中医知识库
IMPORT YijingAnalysisModule // 易经分析模块

// 格式化用户档案函数
FUNCTION formatUserProfile(data) RETURNS formattedUserProfile
    // 使用 JXWDYY 特有的数据清洗和标注方法
    cleanedData = removeNoiseAndIrrelevantInfo(data)
    annotatedData = addEntityAndRelationRecognition(cleanedData)
    RETURN annotatedData
END FUNCTION

// 生成产品推荐函数
FUNCTION generateProductRecommendations(formattedUserProfile) RETURNS productRecommendations
    // 初始化镜心悟道 AI 易经智能“大脑”存储库和福客满多元多维套组推荐系统
    brainStore = new JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainStore()
    fkmddcptjSystem = new FKMDDCPTJSystem()

    // 获取用户的中医体质和健康状况
    tcmProfile = brainStore.analyzeTCMProfile(formattedUserProfile)

    // 根据中医体质和健康状况，选择合适的套组推荐系统
    if tcmProfile.constitution == "Wood" then
        fkmddcptjSystem.selectWoodConstitutionSetGroup()
    elseif tcmProfile.constitution == "Fire" then
        fkmddcptjSystem.selectFireConstitutionSetGroup()
    // ...其他体质的相应判断和处理

    // 生成产品推荐
    productRecommendations = fkmddcptjSystem.generateRecommendations()

    // 使用易经分析模块，对产品推荐进行优化
    yijingAnalysisModule.optimizeRecommendations(productRecommendations)
    RETURN productRecommendations
END FUNCTION

// 主程序入口点
BEGIN
    userProfile = receiveUserProfile() // 接收用户档案
    formattedUserProfile = formatUserProfile(userProfile) // 格式化用户档案
    productRecommendations = generateProductRecommendations(formattedUserProfile) // 生成产品推荐
    displayProductRecommendations(productRecommendations) // 显示产品推荐
END
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