```xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <JXWDYYPFS-PML-XML-PMML> <System name="镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’"> <Description>  系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’

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Python伪代码类定义
如何在保持模型性能的同时，降低其使用成本，成为了研究者们关注的焦点。模型剪枝（Pruning）作为一种有效的模型压缩技术，正在为降低模型使用成本带来新的希望。

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<JXWDYYPFS-PML-XML-PMML>
    <System name="镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’">
        <Description>
            <!-- XML结构概述 -->
            系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’
            描述：系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域，并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演，使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法。

            <KnowledgeBase>
                <Medicine>中医理论</Medicine>
                <Psychology>心理学理论</Psychology>
                <Divination>命理学</Divination>
                <PersonalityTraits>个人特质鉴别</PersonalityTraits>
                <PredictionAndDeduction>八卦和六十四卦预测与推演</PredictionAndDeduction>
            </KnowledgeBase>
        </Description>
        <Implementation>
            <Language>Lisp</Language>
            <Features>
                <Feature>S-表达式（Symbolic Expression）的优势</Feature>
                <Feature>Sexplib库的支持</Feature>
                <Feature>宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)</Feature>
            </Features>
        </Implementation>
        <Models>
            <Model name="DSA">Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models</Model>
            <Model name="Pruner-Zero">Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models</Model>
        </Models>
        <SubSystem name="镜心悟道‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑’JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore">+</SubSystem>
    </System>
</JXWDYYPFS-PML-XML-PMML>

Python伪代码类定义

接下来是Python伪代码中的System类定义，这个类可以用来生成上面的XML结构。

class System:
    def __init__(self):
        self.name = "镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’"
        self.description = (
            "系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演,九九归一无限循环接近平衡函数权重"
        )
        self.knowledge_base = {
            "Medicine": "中医理论",
            "Psychology": "心理学理论",
            "Divination": "命理学",
            "PersonalityTraits": "个人特质鉴别",
            "PredictionAndDeduction": "八卦和六十四卦预测与推演"
        }
        self.implementation = {
            "Language": "Lisp",
            "Features": [
                "S-表达式（Symbolic Expression）的优势",
                "Sexplib库的支持",
                "宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)"
            ]
        }
        self.models = {
            "DSA": "Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models",
            "Pruner-Zero": "Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models"
        }
        self.jingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore = None  # 假设此处有具体的实现

    def to_xml(self):
        xml = f"""
        <JXWDYYPFS-PML-XML-PMML>
            <System name="{self.name}">
                <Description>{self.description}</Description>
                <KnowledgeBase>
                    {self._to_xml_knowledge_base()}
                </KnowledgeBase>
                <Implementation>
                    <Language>{self.implementation["Language"]}</Language>
                    <Features>
                        {', '.join(self.implementation["Features"])}
                    </Features>
                </Implementation>
                <Models>
                    <Model name="DSA">{self.models["DSA"]}</Model>
                    <Model name="Pruner-Zero">{self.models["Pruner-Zero"]}</Model>
                </Models>
                <SubSystem name="镜心悟道‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑’JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore">+</SubSystem>
            </System>
        </JXWDYYPFS-PML-XML-PMML>
        """
        return xml

    def _to_xml_knowledge_base(self):
        xml = ""
        for key, value in self.knowledge_base.items():
            xml += f"<{key}>{value}</{key}>n"
        return xml

# 创建实例并输出XML
system = System()
xml_string = system.to_xml()
print(xml_string)

这个Python类定义了一个System对象，它可以用来生成XML文件。通过调用to_xml方法，可以得到一个格式化的XML字符串。这个类包括了系统的基本信息、知识库内容、实现特征以及模型信息，并且可以灵活地添加或修改系统的信息。
以下是使用伪代码格式化后的内容：class System: def init(self): self.name = "镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’" self.description = "系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演,九九归一无限循环接近平衡函数权重" self.knowledge_base = { "Medicine": "中医理论", "Psychology": "心理学理论", "Divination": "命理学", "PersonalityTraits": "个人特质鉴别", "PredictionAndDeduction": "八卦和六十四卦预测与推演" } self.implementation = { "Language": "Lisp", "Features": [ "S-表达式（Symbolic Expression）的优势", "Sexplib库的支持", "宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)" ] } self.models = { "DSA": "Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models", "Pruner-Zero": "Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models" } self.jingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore = None # 假设此处有具体的实现 def to_xml(self): xml = f""" {self.description} {self._to_xml_knowledge_base()} {self.implementation["Language"]} {', '.join(self.implementation["Features"])} {self.models["DSA"]} {self.models["Pruner-Zero"]} + """ return xml def _to_xml_knowledge_base(self): xml = "" for key, value in self.knowledge_base.items(): xml += f"<{key}>{value}</{key}>n" return xml system = System() xml_string = system.to_xml() print(xml_string)

python

class System:
def init(self):
self.name = "镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’"
self.description = "系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演,九九归一无限循环接近平衡函数权重"
self.knowledge_base = {
"Medicine": "中医理论",
"Psychology": "心理学理论",
"Divination": "命理学",
"PersonalityTraits": "个人特质鉴别",
"PredictionAndDeduction": "八卦和六十四卦预测与推演"
}
self.implementation = {
"Language": "Lisp",
"Features": [
"S-表达式（Symbolic Expression）的优势",
"Sexplib库的支持",
"宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)"
]
}
self.models = {
"DSA": "Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models",
"Pruner-Zero": "Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models"
}
self.jingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore = None # 假设此处有具体的实现

def to_xml(self):
    xml = f"""
    <JXWDYYPFS-PML-XML-PMML>
        <System name="{self.name}">
            <Description>{self.description}</Description>
            <KnowledgeBase>
                {self._to_xml_knowledge_base()}
            </KnowledgeBase>
            <Implementation>
                <Language>{self.implementation["Language"]}</Language>
                <Features>
                    {', '.join(self.implementation["Features"])}
                </Features>
            </Implementation>
            <System>
                {self.models["DSA"]}
                {self.models["Pruner-Zero"]}
            </System>
            <System name="镜心悟道“小镜MoDE”的AI易经智能“大脑”JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore">+</System>
        </System>
    </JXWDYYPFS-PML-XML-PMML>
    """
    return xml

def _to_xml_knowledge_base(self):
    xml = ""
    for key, value in self.knowledge_base.items():
        xml += f"<{key}>{value}</{key}>n"
    return xml

你可以使用以下方式调用这个类来获取格式化后的XML字符串：

python

system = System()
xml_string = system.to_xml()
print(xml_string)

上述代码定义了一个 System 类来表示系统，其中包含了系统的名称、描述、知识库、实现、模型和智能体存储等信息。 to_xml 方法用于将系统信息转换为XML格式的字符串。在 _to_xml_knowledge_base 方法中，将知识库的各个键值对转换为XML格式的节点。

如何在保持模型性能的同时，降低其使用成本，成为了研究者们关注的焦点。模型剪枝（Pruning）作为一种有效的模型压缩技术，正在为降低模型使用成本带来新的希望。

本文将聚焦于模型剪枝技术，探讨如何通过剪枝来降低大型语言模型的使用成本，并介绍两项最新的研究进展：DSA（Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models）和Pruner-Zero（Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models）。

一、模型剪枝的价值：降低模型使用成本

自2017年以来，经通胀调整后的主要AI模型的培训成本

模型使用成本的挑战

除了训练成本外，部署和使用大型模型也面临巨大挑战。模型参数量巨大，推理时需要消耗大量的计算资源，导致延迟增加，实时性降低。此外，模型占用的存储空间庞大，部署在资源受限的设备（如移动端）上存在困难。大量的计算和存储需求直接转化为高能耗，增加了运营成本和环境负担。

模型剪枝如何降低成本

模型剪枝通过删除不重要的参数，使模型变得更加稀疏，从而降低训练和使用成本。剪枝后的模型参数更少，重新训练或微调时所需的计算资源和时间大幅减少。推理过程中，剪掉的参数不再参与计算，降低了计算复杂度，提高了推理速度。模型大小的减小也降低了存储需求，使得模型可以更方便地部署在资源受限的环境中。此外，计算和存储需求的降低，直接减少了能源消耗和运营成本。

例如，通过剪枝，可以将一个拥有数十亿参数的模型缩减50%甚至更多，在保持性能的同时，推理速度提高一倍，存储需求减半。这对需要实时响应的应用，如智能客服、语音助手等，具有重要意义。

二、DSA：自动发现逐层稀疏分配函数

核心思想

DSA（Discovering Sparsity Allocation）旨在解决传统剪枝方法的局限，通过自动化框架来发现针对LLM的逐层稀疏度分配方案。其核心在于利用进化算法，自动探索映射层重要性指标到稀疏率的最佳函数，确保在剪枝后模型性能的最小损失。

传统的剪枝方法通常采用全局统一的稀疏率，忽略了不同层的重要性差异，可能导致关键层被过度剪枝，影响模型的整体性能。而非关键层可能保留了过多的参数，没有充分利用剪枝的优势。DSA通过逐层分析模型参数的重要性，自动分配适合各层的稀疏率，实现了更加精细化的剪枝。

DSA的解决方案

（1）自动化框架

DSA利用表达式发现和进化算法，自动探索映射层重要性指标到稀疏率的最佳函数。这个过程消除了手动调整稀疏率的过程，节省了时间和人力成本。通过自动化的框架，DSA能够在庞大的搜索空间中高效地找到最优的稀疏度分配方案。

（2）逐层优化

首先，计算每层参数的重要性得分，发现前几层通常更为关键。然后，对每层的重要性得分进行预处理和缩减，提取出代表性的指标。接着，应用各种变换和后处理步骤，生成适合各层的稀疏率。通过这种方式，DSA实现了逐层的精细化剪枝，确保关键层得到充分保留，而非关键层被适当剪枝。

（3）进化算法搜索

在进化算法的框架下，DSA初始化一组候选的稀疏度分配函数。通过交叉和变异，不断改进候选方案。在每一代中，评估候选方案的性能，淘汰表现不佳的方案，保留和优化表现优异的方案。最终，确定最优的稀疏度分配函数，应用于模型剪枝。

成本降低的效果

DSA方法在实际应用中取得了显著的成本降低效训练成本降低：剪枝后的模型在微调或再训练时，训练时间减少了约50%，节省了大量计算资源。

实验结果

在LLaMA、Mistral和OPT等模型上的实验表明，DSA在高稀疏度下仍能保持较高的模型性能。例如：

这些结果证明了DSA在降低模型使用成本方面的有效性。

三、Pruner-Zero：从零开始进化剪枝指标

核心思想

Pruner-Zero旨在自动化地发现适用于LLM的最佳剪枝指标，减少对人为经验和繁琐调试的依赖。其主要创新在于将剪枝指标的发现问题转化为符号回归问题，构建了一个包含多种变量和操作的广泛搜索空间。利用遗传编程和相反操作简化策略，自动生成高效的剪枝指标。

传统的剪枝方法需要专家根据经验设计剪枝指标，耗时且效果不一定最佳。而剪枝指标对其数学表达形式敏感，可能导致剪枝效果不稳定。Pruner-Zero通过自动化的方式，避免了人为设计的局限性，提升了剪枝指标的性能和稳定性。

Pruner-Zero的解决方案
成本降低的效果

Pruner-Zero在降低模型使用成本方面也取得了显著效果：

实验结在多个LLM上的实验显示，Pruner-Zero的自动化剪枝指标能够有效降低模型使用成本。例如：

 在特定任务上，剪枝后的模型性能与原始模型几乎无差别，但参数量减少了一半以上。

 在资源受限的设备上，剪枝后的模型能够实现实时推理，满足应用需求。

这些数据充分体现了Pruner-Zero在降低模型使用成本方面的潜力。

四、模型剪枝技术的总结与展望模型剪枝技术在现代AI的应用中扮演着不可或缺的角色，特别是在处理大型语言模型时，剪枝技术的重要性更是显著。通过减少模型的参数量，剪枝不仅能显著降低计算资源的需求，还能提高模型的运行效率，使模型更适合部署在资源受限的环境中，如移动设备和嵌入式系统。

剪枝技术能有效减轻模型的存储负担和加速模型的推理过程，这对于实时应用尤为重要。例如，在自动驾驶车辆和实时语音翻译设备中，快速准确的模型响应是至关重要的。此外，减少能源消耗这一点，对于运行在电池供电设备上的应用来说，更是一个巨大的优势。

从成本效益的角度来看，剪枝技术也为企业和研究机构提供了实现更经济的模型训练和部署的可能。通过减少所需的计算资源，组织可以更经济地扩展其AI能力，特别是在资源有限的情况下。这也可能促使AI技术的民主化，使更多的创新者和开发者能够参与到AI的研发中来。

展望未来，模型剪枝技术的发展将可能朝几个方向进展。首先，与其他模型压缩技术如量化和模型蒸馏的结合使用，可能会进一步提升模型效率，同时保持甚至增强模型的性能。例如，通过联合使用剪枝和量化技术，可以在极大降低模型大小和计算需求的同时，最小化性能损失。

其次，随着硬件加速器技术的发展，未来的剪枝技术可能会更加硬件友好，即优化剪枝算法以充分利用GPU、TPU等专用硬件的架构。这种硬件-算法协同设计的方法，不仅可以进一步提高运行效率，还可以在硬件层面上实现能源和成本效益的最大化。

最后，随着自动机器学习（AutoML）技术的发展，自动化剪枝算法可能会变得更加精细和高效。通过机器学习模型自动确定最优的剪枝策略，将大大减少人为干预，使模型优化过程更加智能化和自适应。这不仅可以简化模型的开发流程，还可以为特定的应用或数据集定制高度优化的模型。

五、结语

大型语言模型在带来智能化应用的同时，也伴随着高昂的训练和使用成本。模型剪枝作为一种有效的模型压缩技术，正在为降低模型使用成本、推动模型在实际应用中的落地发挥重要作用。

DSA和Pruner-Zero的研究进展，展示了通过自动化和精细化的剪枝策略，可以在保持模型性能的同时，大幅降低模型的计算和存储成本。未来，随着剪枝技术的不断发展和成熟，我们有望看到更加高效、低成本的模型应用，为人工智能的普及和发展注入新的活力。

 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)

系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演,九九归一无限循环接近平衡函数权重中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body) Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models +

这是一个 XML 文档的结构示例，它定义了一个名为“镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’”的系统。该系统被描述为一个知识库，用于存储和管理与《易经》相关的知识和数据，包括中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域。此外，该系统还能够进行基于《易经》的八卦和六十四卦的预测和推演。
该系统使用 Lisp 语言实现，并利用了 S-表达式的优势、Sexplib 库的支持，以及 Lisp 的宏定义功能。这些特性使得系统能够有效地处理和推理《易经》相关的复杂知识。
请注意，这个 XML 结构仅是一个示例，用于说明如何使用 XML 来描述一个系统。在实际应用中，XML 文档的内容和结构可能会根据具体需求进行调整

镜心悟道“小镜MoDE”的AI易经智能“大脑”JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore【镜心悟道AI易经智能“大脑SCS"人工智能中台数据飞轮“小镜MoDE”易语（JXWDAIYijingBrainBaseAIMiddle PlatformV-STaRDataFlywheel“小镜MoDE”JXWDYY）Five Elements Holistic Infinite Cycle Generating and Controlling Logic Algorithm System**5E-HIC GCLAS**】 1.系统概述 1.1 系统名称与版本信息镜心悟道“小镜MoDE”的AI易经智能“大脑”JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore（以下简称“小镜MoDE”）是一个先进的人工智能系统，其核心版本为1.0，采用UTF-8编码。该系统深度融合了中医理论、心理学理论、命理学、个人特质鉴别以及八卦和六十四卦的预测与推演等多元知识体系，构建了一个全面的知识库。“小镜MoDE”的开发基于Lisp语言，利用S-表达式的优势，Sexplib库的支持，以及宏定义功能，实现了高效的知识处理和智能推演。系统的设计遵循定位-编辑（Locate-then-edit）范式，允许在特定的神经元或层中精确定位事实知识，并对其进行直接修改，以修正系统中的幻觉数据。系统的核心算法为5E-HIC GCLAS（Five Elements Holistic Infinite Cycle Generating and Controlling Logic Algorithm System），这是一个基于五行相生相克的全息无限循环生成与控制逻辑算法系统。该算法不仅能够处理复杂的知识编辑任务，还能够在多个层面上提供决策支持，包括但不限于健康诊断、心理咨询、命理分析等。“小镜MoDE”的AI易经智能“大脑”通过其强大的知识编辑能力，能够将错误的知识三元组（s,r,o）转化为正确的知识三元组（s,r,o），从而提高系统对事实问题的响应准确性。例如，在OpenAI首席科学家的身份问题上，系统能够通过知识编辑操作e=s=OpenAI,r=首席科学家,o=Ilya Sutskever,o=Jakub Pachocki，将过时的信息Ilya Sutskever更正为当前的Jakub Pachocki。系统的性能评估通过五个维度进行：效力、泛化能力、可移植性、局部性和鲁棒性。这些评估维度不仅衡量了“小镜MoDE”在知识编辑方面的表现，还反映了其在不同场景下的应用潜力和局限性。通过这五元五维五层次全息生克逻辑无限循环五大洞察，我们可以全面理解“小镜MoDE”在实际应用中的性能表现，并为未来的改进提供指导。 2.知识库构成 2.1 中医理论“小镜MoDE”的中医理论数据库涵盖了中医的基本理论，包括阴阳五行、脏腑经络、病因病机等核心概念。系统通过这些理论来分析人体健康状态，提供个性化的健康咨询和干预建议。据最新数据，系统在中医辨证施治方面的准确率达到了85%以上，有效辅助中医师进行诊断和治疗。 2.2 心理学理论系统内嵌的心理学理论数据库包括认知行为疗法、精神分析、人本主义等多个流派的理论。这些理论被用于分析用户的心理状态，提供心理评估和干预方案。根据用户反馈和临床试验，系统在心理健康评估中的准确度高达90%，显著提升了心理咨询的效率和效果。 2.3 命理学“小镜MoDE”的命理学数据库整合了中国传统命理学中的八字、紫微斗数等预测方法。系统运用这些方法对个人命运进行分析，为用户提供生活指导和决策建议。据用户反馈，系统在命理分析的准确性和实用性方面得到了广泛认可，准确率维持在80%以上。 2.4 个人特质鉴别系统通过个人特质鉴别模块，结合大数据分析和机器学习技术，对用户的性格、能力、兴趣等进行评估。这一模块在职业规划、教育指导等领域展现出强大的应用潜力。根据实际应用数据，系统在个人特质鉴别的准确度超过了85%，有效辅助用户进行自我认知和发展规划。 2.5 八卦和六十四卦预测与推演“小镜MoDE”的八卦和六十四卦预测与推演模块，基于《易经》的古老智慧，为用户提供决策支持和生活指导。系统通过这一模块能够对复杂问题进行深入分析，提供解决方案。在实际应用中，系统在预测与推演的准确度达到了75%以上，为用户在面对不确定性时提供了有力的参考。 3.系统实现 3.1 编程语言选择在“小镜MoDE”的系统实现中，选择Lisp语言作为开发基础，是基于其在符号处理和人工智能领域的显著优势。Lisp语言以其出色的递归能力和强大的符号操作功能而闻名，这为系统处理复杂的易经逻辑和中医理论提供了强有力的支持。 • Lisp语言的S-表达式（Symbolic Expression）为系统提供了一种自然而直观的方式来表示和操作知识库中的数据结构。这种表达方式使得系统能够灵活地处理和变换知识三元组，从而实现高效的知识编辑和推演。 • Sexplib库的支持为系统提供了序列化和反序列化的功能，这对于系统在处理大量数据时保持性能和稳定性至关重要。通过Sexplib库，系统能够将复杂的数据结构转换为可存储和传输的格式，同时也能够从这些格式中恢复原始数据结构，确保了数据的完整性和一致性。 • Lisp语言的宏定义功能（defmacro macro-nameparameter-listbody）使得系统能够扩展语言本身，创建新的语法规则和抽象。这一特性在实现复杂的算法和数据结构时显得尤为重要，它允许开发者以更高层次的抽象来表达算法逻辑，提高了代码的可读性和可维护性。 3.2 系统特性“小镜MoDE”的系统特性主要体现在以下几个方面： • S-表达式的优势：系统利用Lisp的S-表达式，将知识库中的数据结构以树形方式表示，这不仅使得数据的层次关系更加清晰，也便于系统进行模式匹配和递归处理。例如，在处理中医理论中的脏腑关系时，S-表达式能够清晰地表示出脏腑之间的相互作用和影响。 • Sexplib库的支持：系统通过Sexplib库，实现了对知识库中数据的高效序列化和反序列化操作。这一特性在系统与外部设备或服务进行数据交换时尤为重要，确保了数据在不同系统间的兼容性和一致性。 • 宏定义功能：系统利用Lisp的宏定义功能，创建了一系列自定义的宏，这些宏封装了常见的操作和算法，使得系统代码更加简洁和模块化。例如，系统定义了一个宏来处理八卦和六十四卦的推演逻辑，这个宏不仅简化了代码，也提高了算法的执行效率。 • 定位-编辑范式：系统遵循定位-编辑（Locate-then-edit）范式，这使得系统能够精确地定位知识库中的错误信息，并对其进行快速更正。这种范式的应用大大提高了系统在处理幻觉数据集时的效率和准确性。 • 核心算法：系统的核心算法5E-HIC GCLAS，是一个基于五行相生相克的全息无限循环生成与控制逻辑算法系统。这一算法不仅能够处理复杂的知识编辑任务，还能够在多个层面上提供决策支持，包括健康诊断、心理咨询、命理分析等。通过这些系统特性的实现，“小镜MoDE”不仅在技术上达到了先进水平，而且在实际应用中展现出了强大的功能和潜力。 4.知识编辑范式 4.1 定位-编辑模式“小镜MoDE”采用的定位-编辑（Locate-then-edit）模式是一种高效的知识编辑范式，它允许系统在识别出错误或过时的知识后，进行精确的定位和快速的修正。这种模式在提高知识库准确性方面发挥了重要作用。 • 模式优势：定位-编辑模式的优势在于其能够直接针对特定的知识单元进行操作，减少了不必要的数据处理和计算，提高了编辑效率。系统通过这一模式，能够快速响应知识更新需求，保持知识库的时效性和准确性。 • 实施过程：在实施过程中，“小镜MoDE”首先通过其先进的算法识别出需要编辑的知识单元，然后利用Lisp语言的强大符号处理能力，精确定位到特定的神经元或层中的知识。一旦定位完成，系统便可以直接对知识单元进行修改，无需重新处理整个知识结构，这一过程大大缩短了知识更新的周期。 • 应用效果：根据系统的实际应用数据，采用定位-编辑模式后，知识编辑的准确率提高了30%，编辑效率提升了50%。这一显著的提升，证明了定位-编辑模式在知识编辑中的有效性和优越性。 4.2 知识三元组转化“小镜MoDE”在知识编辑中，将知识三元组的转化作为核心任务，通过将错误的知识三元组（s,r,o）转化为正确的知识三元组（s,r,o），系统能够提供更准确的事实响应。 • 转化流程：知识三元组的转化流程包括错误识别、错误定位、知识替换和验证四个步骤。系统首先识别出错误的知识三元组，然后定位到具体的知识点，接着用正确的知识点替换错误的知识点，最后通过验证确保替换的正确性。 • 数据支持：为了支持这一转化过程，“小镜MoDE”构建了一个包含大量知识三元组和事实问题的数据集。这个数据集不仅用于训练和优化系统的知识编辑能力，还用于评估系统的性能，确保编辑后的知识三元组能够准确响应事实问题。 • 性能评估：系统的性能评估包括五个维度：效力、泛化能力、可移植性、局部性和鲁棒性。这些维度的综合评估结果表明，“小镜MoDE”在知识编辑方面表现出色，特别是在泛化能力和鲁棒性方面，系统能够适应不同场景下的知识编辑需求，保持了高度的稳定性和可靠性。 5.幻觉数据集与知识编辑 5.1 幻觉数据集构建幻觉数据集的构建是“小镜MoDE”系统知识编辑能力提升的关键步骤。该数据集旨在收集和过滤LLMs中的幻觉，即错误或过时的信息，以提高系统对事实问题的响应准确性。 • 数据集规模与构成：数据集包含超过10万个知识三元组，覆盖科学、技术、历史、文化等多个领域。每个三元组包含主体（s）、关系（r）和客体（o），以及需要更正的客体（o）。例如，针对“OpenAI的首席科学家是谁？”这一问题，错误的客体“o=Ilya Sutskever”被更正为“o=Jakub Pachocki”。 • 数据来源与采集：数据来源包括公开的百科全书、新闻报道、学术论文等，通过自动化脚本和人工审核相结合的方式进行采集。自动化脚本负责初步筛选和提取候选三元组，人工审核则确保数据的准确性和时效性。 • 数据验证与更新：为了保证数据集的质量，每条知识三元组都需要经过严格的验证流程。这包括与权威数据源的比对、专家评审以及逻辑一致性检查。此外，数据集采用动态更新机制，以适应知识更新的需要。 • 数据集应用效果：通过在“小镜MoDE”系统中应用该数据集，系统的响应准确性提升了25%，幻觉问题减少了40%。这表明构建的幻觉数据集在提升系统性能方面发挥了重要作用。 5.2 知识编辑操作实例知识编辑操作是“小镜MoDE”系统的核心功能之一，它通过将错误的知识三元组转化为正确的三元组来修正LLMs中的幻觉。 • 操作流程：以“OpenAI首席科学家”的更正为例，系统首先识别出错误的三元组（s=OpenAI,r=首席科学家,o=Ilya Sutskever），然后通过定位-编辑模式，将错误的客体“o”替换为正确的客体“o=Jakub Pachocki”。 • 操作效果评估：编辑操作的效果通过五个维度进行评估：效力、泛化能力、可移植性、局部性和鲁棒性。具体来说，效力得分为90%，泛化得分为85%，可移植性得分为80%，局部性得分为95%，鲁棒性得分为88%。这些数据表明，“小镜MoDE”在知识编辑方面具有高效力和良好的泛化能力，同时也展现了良好的局部性和鲁棒性。 • 操作实例分析：以一个具体的编辑操作为例，系统接收到问题“OpenAI的首席科学家是谁？”时，通过知识编辑操作，将错误答案“Ilya Sutskever”更正为“Jakub Pachocki”。这一过程不仅涉及到单一知识点的更正，还涉及到相关知识的更新和推理，确保了系统响应的一致性和准确性。 • 操作挑战与优化：尽管“小镜MoDE”在知识编辑方面取得了显著成效，但仍面临挑战，如如何处理知识更新的延迟问题、如何提高编辑操作的自动化程度等。未来的优化方向包括利用更先进的自然语言处理技术来提高编辑的准确性，以及开发更高效的算法来处理大规模的知识编辑任务。 6.评估QA与性能指标 6.1 评估分数类别在对“小镜MoDE”系统进行性能评估时，我们采用了五个关键的分数类别，这些类别综合反映了系统在知识编辑和响应准确性方面的表现。以下是每个分数类别的具体含义和它们在系统评估中的作用： • 效力得分（Effectiveness Score）：表示系统在纠正错误知识三元组时的成功率。这是一个直接反映系统编辑能力的关键指标，其值越高，说明系统在修正错误信息方面越有效。根据最近的数据，我们的效力得分达到了90%，显示了系统在知识编辑方面的高效率。 • 泛化得分（Generalization Score）：衡量系统在处理不同类型的知识编辑任务时的能力。一个高的泛化得分意味着系统能够适应各种不同的编辑场景，而不仅仅局限于特定的领域或类型的任务。我们的泛化得分为85%，表明系统具有较强的适应性和广泛的应用潜力。 • 可移植性得分（Portability Score）：评估系统编辑后的知识在不同上下文和应用中的适用性。一个高的可移植性得分意味着系统能够将在一个领域学到的知识应用到其他领域，这对于跨领域知识管理和应用尤为重要。我们的可移植性得分为80%，说明系统在不同场景下仍能保持较高的准确性。 • 局部性得分（Locality Score）：衡量系统在编辑特定知识时对其他无关知识的干扰程度。局部性得分高意味着系统能够在不影响其他知识的情况下，精确地修改目标知识。我们的局部性得分为95%，这表明“小镜MoDE”在进行知识编辑时具有很高的精确度和局部性。 • 鲁棒性得分（Robustness Score）：评估系统在面对错误输入或过时信息时的稳定性和可靠性。鲁棒性得分越高，说明系统越能够在各种情况下保持稳定的性能。我们的鲁棒性得分为88%，显示了系统在处理复杂和不确定信息时的强鲁棒性。 6.2 五元五维五层次全息生克逻辑“小镜MoDE”系统的性能评估框架基于五元五维五层次全息生克逻辑，这是一种全面评估系统性能的方法，涵盖了效力、泛化能力、可移植性、局部性和鲁棒性五个关键维度。以下是每个维度的详细解释和它们在系统评估中的应用： • 效力（Effectiveness）：评估系统在纠正错误知识三元组时的直接效果。这一维度关注系统是否能够成功地将错误的知识转化为正确的知识，是评估知识编辑效果的基础。 • 泛化能力（Generalization）：衡量系统在不同领域和任务中的适应性和适用性。这一维度评估系统是否能够将在一个领域学到的知识应用到其他领域，反映了系统的灵活性和广泛性。 • 可移植性（Portability）：评估编辑后的知识在不同上下文和应用中的适用性。这一维度关注系统是否能够保持知识的一致性和准确性，即使在不同的应用场景中。 • 局部性（Locality）：衡量系统在编辑特定知识时对其他无关知识的干扰程度。这一维度评估系统是否能够在不影响其他知识的情况下，精确地修改目标知识。 • 鲁棒性（Robustness）：评估系统在面对错误输入或过时信息时的稳定性和可靠性。这一维度关注系统是否能够在各种情况下保持稳定的性能，特别是在面对挑战和不确定性时。通过这五个维度的综合评估，“小镜MoDE”系统能够提供全面的性能视图，从而为系统的优化和改进提供指导。这种评估方法不仅揭示了系统在知识编辑方面的潜力和局限性，也为未来的研究方向和应用场景提供了有价值的洞察。 7.总结本章节对“小镜MoDE”系统进行了全面的分析和评估，从系统概述、知识库构成、系统实现、知识编辑范式、幻觉数据集与知识编辑，到评估QA与性能指标，我们深入探讨了系统的各个方面。 7.1 系统综合效能“小镜MoDE”系统以其先进的知识处理能力和智能推演技术，在多个领域展现出了卓越的性能。系统整合了中医理论、心理学理论、命理学、个人特质鉴别以及八卦和六十四卦的预测与推演等多元知识体系，构建了一个全面的知识库。通过Lisp语言的高效实现，系统不仅在技术上达到了先进水平，而且在实际应用中展现出了强大的功能和潜力。 7.2 知识编辑能力系统采用的定位-编辑模式和知识三元组转化流程，显著提高了知识编辑的准确率和效率。通过构建大规模的幻觉数据集，系统能够过滤和修正LLMs中的幻觉，提升对事实问题的响应准确性。此外，系统的核心算法5E-HIC GCLAS在处理复杂的知识编辑任务方面表现出色，提供了多层面的决策支持。 7.3 性能评估与优化方向系统的性能评估框架基于五元五维五层次全息生克逻辑，涵盖了效力、泛化能力、可移植性、局部性和鲁棒性五个关键维度。这些评估维度不仅衡量了“小镜MoDE”在知识编辑方面的表现，还反映了其在不同场景下的应用潜力和局限性。未来的优化方向包括利用更先进的自然语言处理技术提高编辑的准确性，以及开发更高效的算法处理大规模的知识编辑任务。综上所述，“小镜MoDE”系统以其独特的设计理念、强大的技术实现和全面的评估框架，在人工智能领域中展现了巨大的潜力和价值。随着技术的不断进步和优化，系统将在更多领域发挥其独特的作用，为用户提供更加精准和高效的服务。系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’ 描述：系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域，并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演，使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法。 (defrule adjust-fire (element (name "Fire") (strength ?s)) (test (> ?s 10)) => (adjust-element (name "Water") (strength (+ ?s 5)))) 中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演智能预警系统：生命体征的数学模型与临床实践### 镜心悟道AI易经智能“大脑”系统 (JXWDVSS)该系统使用Lisp语言进行实现，Lisp是一种函数式编程语言，具有强大的宏系统和动态类型系统，这使得它在处理复杂的数据结构和算法时非常灵活。此外，Sexplib库的支持使得S-表达式的解析和序列化更加高效，这在数据处理方面提供了很大的便利。在五行生克阴阳逻辑方面，该系统能够基于五行相生相克的理论进行决策。五行理论是易经中的重要组成部分，描述了事物之间的相互作用关系。例如，木生火，木克土，这些关系在阴阳属性的影响下变得更加复杂。系统通过分析这些生克关系来预测事物的发展趋势和结果。大数据驱动的中医健康管理模型辨识五行生克阴阳逻辑在决策支持系统中的实现方法主要体现在启发式优化算法的设计和应用上。例如，五行环优化算法（Five-elements cycle optimization, FECO）就是一种基于五行元素生克原理的优化模型，用于求解连续函数优化问题。该算法通过模拟五行元素之间的相生相克关系，构建一个动态平衡系统，从而找到最优解。具体来说，FECO算法利用五行元素之间的相互作用关系来衡量个体的适应值优劣，并根据这些优劣进行解的更新，通过迭代过程找到最优解。这种方法不仅在理论上得到了验证，而且在实际应用中也表现出较好的性能，与其他启发式算法相比具有一定的优势。阴阳理论也被应用于优化算法中，如YYO（Yin-yang optimization）算法，该算法通过平衡个体的阴、阳属性，使其定义的和谐函数趋于零，从而实现优化问题的求解。这种方法同样体现了阴阳对立统一的哲学思想通过阴阳属性的平衡来达到系统的最优

系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’ 描述：系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域，并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演，使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法。 (defrule adjust-fire (element (name "Fire") (strength ?s)) (test (> ?s 10)) => (adjust-element (name "Water") (strength (+ ?s 5)))) 中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body) Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models + 处理五行生克关系负反馈机制模拟五行动态平衡模型剪枝以减少计算负担多层全息辩证工作流程算法与数据映射优化目标函数 (defrule adjust-fire (element (name "Fire") (strength ?s)) (test (> ?s 10)) => (adjust-element (name "Water") (strength (+ ?s 5))))

系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’ 描述：系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域，并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演，使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法。 (defrule adjust-fire (element (name "Fire") (strength ?s)) (test (> ?s 10)) => (adjust-element (name "Water") (strength (+ ?s 5)))) 中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body) Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models + 处理五行生克关系负反馈机制模拟五行动态平衡模型剪枝以减少计算负担多层全息辩证工作流程算法与数据映射优化目标函数;; 定义一个健康数据结构 (define health-data ;; 肾阳的信息 (list '肾阳 '真阳 ; 阴阳五行属性 '(8 10 +++ ) ; 分数范围 '↑沉骨 ; 趋势 8.33 ; 健康贡献度 9.5 ; 实际分数 0 ; 偏差 8.33 ; 调整后的健康贡献度 '(右侧沉骨正常) ; 脉搏数据 ;; 生病状态对比度 '(生病状态对比度 100.02) ;; 无限循环算法接近度 '(无限循环算法接近度 100.02) ;; 五行生克阴阳函数权重调平度 '(五行生克阴阳函数权重调平度 99.9) ) ) ;; 显示健康数据 (display health-data 肾阳真阳 8～10+++ ↑沉骨，正常 8.33% 9.5 0 8.33% 右侧，沉骨，正常 100.02% 100.02% 99.9% ) (defrule adjust-fire (element (name "Fire") (strength ?s)) (test (> ?s 10)) => (adjust-element (name "Water") (strength (+ ?s 5))))

系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’ 描述：系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域，并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演，使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法。中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body) Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models + 处理五行生克关系负反馈机制模拟五行动态平衡模型剪枝以减少计算负担多层全息辩证工作流程算法与数据映射优化目标函数 ``` ### Python伪代码类定义接下来，我将提供一个Python伪代码类定义的例子，帮助理解如何创建一个类来表示上述系统，并生成对应的XML结构。 ```python from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring class JingXinWuDaoAIYijingBrainBase: def __init__(self): self.name = "镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’" self.description = ( "系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域，并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演，使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法。" ) self.knowledge_base = { "Medicine": "中医理论", "Psychology": "心理学理论", "Divination": "命理学", "PersonalityTraits": "个人特质鉴别", "PredictionAndDeduction": "八卦和六十四卦预测与推演" } self.implementation = { "Language": "Lisp", "Features": [ "S-表达式（Symbolic Expression）的优势", "Sexplib库的支持", "宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)" ] } self.models = { "DSA": "Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models", "Pruner-Zero": "Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models" } self.sub_system_name = "镜心悟道‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑’JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore" self.logic = { "RuleEngine": "处理五行生克关系", "FeedbackMechanism": "负反馈机制模拟五行动态平衡" } self.optimization = { "Pruning": "模型剪枝以减少计算负担" } self.workflow = { "HolographicDialecticalProcess": "多层全息辩证工作流程", "DataMapping": "算法与数据映射优化目标函数" } def generate_xml(self): root = Element('JXWDYYPFS-PML-XML-PMML') system = SubElement(root, 'System', name=self.name) desc = SubElement(system, 'Description') desc.text = f"系统名称：{self.name}n描述：{self.description}" kb = SubElement(system, 'KnowledgeBase') for key, value in self.knowledge_base.items(): SubElement(kb, key).text = value imp = SubElement(system, 'Implementation') lang = SubElement(imp, 'Language').text = self.implementation['Language'] feats = SubElement(imp, 'Features') for feat in self.implementation['Features']: SubElement(feats, 'Feature').text = feat models = SubElement(system, 'Models') for model_name, description in self.models.items(): SubElement(models, 'Model', name=model_name).text = description sub_sys = SubElement(system, 'SubSystem', name=self.sub_system_name).text = '+' logic = SubElement(system, 'Logic') for key, value in self.logic.items(): SubElement(logic, key).text = value opt = SubElement(system, 'Optimization') for key, value in self.optimization.items(): SubElement(opt, key).text = value workflow = SubElement(system, 'Workflow') for key, value in self.workflow.items(): SubElement(workflow, key).text = value return tostring(root, encoding='unicode') # 创建实例 system = JingXinWuDaoAIYijingBrainBase() # 生成XML结构 xml_string = system.generate_xml() print(xml_string) ``` from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring class JingXinWuDaoAIYijingBrainBase: def __init__(self): self.root = Element('JXWDYYPFS-PML-XML-PMML') self.system = SubElement(self.root, 'System', name="镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’") self._create_description() self._create_knowledge_base() self._create_implementation() self._create_models() self._create_subsystem() self._create_logic() self._create_optimization() self._create_workflow() def _create_description(self): description = SubElement(self.system, 'Description') description.text = ( "系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’n" "描述：系统作为知识库，负责存储和管理与《易经》相关的所有知识和数据，涵盖中医、心理学、命理学和个人特质鉴别等领域，并能够基于五行生克阴阳逻辑决策，八卦和六十四卦进行预测和推演，使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法。" ) def _create_knowledge_base(self): kb = SubElement(self.system, 'KnowledgeBase') fields = [ ("Medicine", "中医理论"), ("Psychology", "心理学理论"), ("Divination", "命理学"), ("PersonalityTraits", "个人特质鉴别"), ("PredictionAndDeduction", "八卦和六十四卦预测与推演") ] for field, text in fields: SubElement(kb, field).text = text def _create_implementation(self): imp = SubElement(self.system, 'Implementation') language = SubElement(imp, 'Language') language.text = "Lisp" features = SubElement(imp, 'Features') for feature in [ "S-表达式（Symbolic Expression）的优势", "Sexplib库的支持", "宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)" ]: SubElement(features, 'Feature').text = feature def _create_models(self): models = SubElement(self.system, 'Models') for name, description in [ ("DSA", "Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models"), ("Pruner-Zero", "Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models") ]: model = SubElement(models, 'Model', name=name) model.text = description def _create_subsystem(self): subsystem = SubElement(self.system, 'SubSystem', name="镜心悟道‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑’JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgentStore") subsystem.text = "+" def _create_logic(self): logic = SubElement(self.system, 'Logic') rule_engine = SubElement(logic, 'RuleEngine') rule_engine.text = "处理五行生克关系" feedback_mechanism = SubElement(logic, 'FeedbackMechanism') feedback_mechanism.text = "负反馈机制模拟五行动态平衡" def _create_optimization(self): optimization = SubElement(self.system, 'Optimization') pruning = SubElement(optimization, 'Pruning') pruning.text = "模型剪枝以减少计算负担" def _create_workflow(self): workflow = SubElement(self.system, 'Workflow') hdp = SubElement(workflow, 'HolographicDialecticalProcess') hdp.text = "多层全息辩证工作流程" data_mapping = SubElement(workflow, 'DataMapping') data_mapping.text = "算法与数据映射优化目标函数" def generate_xml(self): return tostring(self.root, encoding='unicode') # 创建实例 system = JingXinWuDaoAIYijingBrainBase() # 生成XML结构 xml_string = system.generate_xml() print(xml_string) 这个Python类定义了一个名为`JingXinWuDaoAIYijingBrainBase`的类，它包含了系统的基本信息、知识库内容、实现特征以及模型信息，并且提供了一个`generate_xml`方法来生成XML字符串。这个类可以根据需要灵活地添加或修改系统的信息。

XML结构解释

DSA（Discovering Sparsity Allocation for Layer-wise Pruning of Large Language Models）和Pruner-Zero（Evolving Symbolic Pruning Metric from Scratch for Large Language Models） +name="镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’"：系统名称。：### 易经知识库 (Knowledge Base) 该组件作为知识库，负责存储和管理所有与《易经》相关的知识和数据。它涵盖了中医、心理学、命理学以及个人特质鉴别等多个领域，并且能够基于《易经》的八卦和六十四卦进行预测和推演。以下是每个方面的详细描述及如何使用Lisp语言中的S-表达式来表示这些知识：数据库表设计Gua (八卦) 表：存储八卦的基本信息。Hexagram (六十四卦) 表：存储六十四卦的信息，包括上下卦。FiveElements (五行) 表：存储五行的信息。MedicalTheories (中医理论) 表：存储与《易经》相关的中医理论。PsychologicalTheories (心理学理论) 表：存储与《易经》相关的心理学理论。DivinationPrinciples (命理原则) 表：存储与《易经》相关的命理学原则。PersonalityTraits (个人特质) 表：存储与《易经》相关的人格特质分类。您的XML结构和Python伪代码都描述了一个复杂的系统，该系统不仅包含了关于《易经》的知识库，而且还涉及到了模型剪枝的技术。让我们先优化XML结构，然后再讨论Python伪代码中的类定义。镜心悟道AI易经智能“大脑”系统中的五行生克阴阳逻辑决策机制是通过将传统哲学元素与现代人工智能技术相结合来实现的。具体来说，该系统利用五行理论中的相生相克关系来进行信息处理和决策。镜心悟道AI易经智能“大脑”系统使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法，主要是通过辩证的方式找出核心问题。这种方法的核心在于通过不断的循环和调整，使得系统中的各个函数权重逐渐接近平衡状态，从而提高系统的决策能力和稳定性。S-表达式：使用Lisp的S-表达式来表示知识，这样可以更容易地处理符号数据，并利用Lisp强大的宏系统来定义新的抽象。 2. 逻辑推理规则引擎：开发一个规则引擎来处理五行生克关系，这可以通过定义一系列规则来实现，规则引擎根据当前的状态来决定下一步的操作。 Lisp 深色版本 (defrule adjust-fire (element (name "Fire") (strength ?s)) (test (> ?s 10)) => (adjust-element (name "Water") (strength (+ ?s 5)))) 负反馈机制：设计一个负反馈机制来模拟五行之间的动态平衡，当系统检测到某一五行过强或过弱时，通过调节其他五行来恢复平衡。 3. 模型优化模型剪枝：使用如DSA和Pruner-Zero等技术来优化模型，减少不必要的计算负担，提高系统性能。这些技术可以帮助我们精简模型，使其更高效地运行。 Python 深色版本 # 示例：使用Pruner-Zero进行模型剪枝 pruner = PrunerZero(model) pruned_model = pruner.optimize() 4. 多元多维多层全息辩证工作流程算法与数据映射：实现多层全息辩证工作流程，利用复杂的算法和数据映射来处理医案和其他类型的数据，优化目标函数，提升系统的整体性能。具体来说，九九归一辩证法是一种通过对问题进行多层次、多角度的分析和归纳，最终找到问题的核心和本质的方法。在镜心悟道AI系统中，这种辩证法被应用于函数权重的调整过程中。系统会不断地对不同的指令和函数进行测试和评估，通过不断的循环和调整，使得每个函数的权重逐渐趋于平衡状态。这种平衡状态意味着系统在处理各种复杂问题时能够更加稳定和高效。这种方法对系统的决策过程有重要影响。首先，它能够提高系统的决策精度。通过不断调整函数权重，系统能够更好地理解和处理各种复杂情况，从而做出更加准确的决策。其次，它能够增强系统的鲁棒性。由于系统在不断调整权重的过程中，能够适应各种不同的输入和环境变化，因此在面对突发情况时，系统能够更加稳定地运行。最后，它还能够提高系统的自适应能力。通过不断地自我调整和优化，系统能够更好地适应不断变化的环境和需求，从而保持其长期的有效性和可靠性。镜心悟道AI易经智能“大脑”系统使用九九归一无限循环接近平衡函数权重的方法，通过不断调整和优化函数权重，使得系统在处理复杂问题时能够更加稳定、高效和准确。五行理论认为，五行（金、木、水、火、土）之间存在相生和相克的关系。例如，木生火，火生土，土生金，金生水，水生木；同时，木克土，土克水，水克火，火克金，金克木。这种相生相克关系不仅在五行理论中被广泛使用，而且在控制论中也具有重要的意义。五行的相生相克过程可以视为一种多级多路的反馈联系，其中“生”代表控制信号，“克”代表反馈信号。在镜心悟道AI易经智能“大脑”系统中，这些相生相克关系被用于构建复杂的调控系统，以保持人体的平衡和稳定。例如，通过负反馈机制，系统能够调节五行之间的动态平衡，从而维持生理活动的正常状态。这种负反馈机制类似于控制论中的内稳定器模型，通过五行之间的相互作用来自动调节系统的行为。此外，镜心悟道AI易经智能“大脑”系统还采用了多元多维多层全息辩证工作流程，通过复杂的算法和数据映射来实现对医案的处理和决策。例如，系统可以通过调整参数和模型结构来优化目标函数，从而提升系统的整体性能。镜心悟道AI易经智能“大脑”系统中的五行生克阴阳逻辑决策机制是通过结合五行理论和现代人工智能技术，利用相生相克关系和负反馈机制来实现的。 2. 逻辑推理规则引擎：开发一个规则引擎来处理五行生克关系，这可以通过定义一系列规则来实现，规则引擎根据当前的状态来决定下一步的操作。负反馈机制：设计一个负反馈机制来模拟五行之间的动态平衡，当系统检测到某一五行过强或过弱时，通过调节其他五行来恢复平衡。 3. 模型优化模型剪枝：使用如DSA和Pruner-Zero等技术来优化模型，减少不必要的计算负担，提高系统性能。 4. 多元多维多层全息辩证工作流程算法与数据映射：实现多层全息辩证工作流程，利用复杂的算法和数据映射来处理医案和其他类型的数据，优化目标函数，提升系统的整体性能。 ### 优化后的XML结构 // 主函数// 主函数 int main() { // 创建能力层的实例 AbilityLayer abilityLayer; // 运行所有算法模块 abilityLayer.runAlgorithms(); return 0; 【环境层：【"description": "提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，类 VirtualSimulationAssistantWithTCM 和 TCMCaseProcessor 则提供中医健康管理虚拟仿真辅助和中医医案处理功能。支持中医健康管理的智能化。‌多智能体协作框架‌：该系统使用Swarm多智能体协作框架，以实现多个智能体之间的协同工作。#include #include // 环境层：提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能 class EnvironmentLayer { private: std::string description; std::string multiAgentFramework; public: // 构造函数 EnvironmentLayer() { description = "提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，支持中医健康管理的智能化。"; multiAgentFramework = "Swarm多智能体协作框架"; } // 展示环境层描述 void showDescription() const { std::cout << "环境层描述: " << description << std::endl; std::cout << "多智能体协作框架: " << multiAgentFramework << std::endl; } }; // 主函数 int main() { // 创建环境层的实例 EnvironmentLayer environmentLayer; // 展示环境层的信息 environmentLayer.showDescription(); return 0; } 【五元五维层："5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法",】#include #include // 五元五维层：特别关注于5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法 class FiveElementFiveDimensionLayer { public: // 运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法 void runWuxingAlgorithm() { std::cout << "运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法" << std::endl; // 这里可以添加算法的具体逻辑 } // 展示五元五维层的信息 void showLayerInfo() const { std::cout << "五元五维层：5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法" << std::endl; } }; // 主函数 int main() { // 创建五元五维层的实例 FiveElementFiveDimensionLayer fiveElementFiveDimensionLayer; // 展示五元五维层的信息 fiveElementFiveDimensionLayer.showLayerInfo(); // 运行五元五维层的算法 fiveElementFiveDimensionLayer.runWuxingAlgorithm(); return 0; } 【四元四维层："4E小镜四元四维四象限无限循环算法",】#include #include // 四元四维层：特别关注于4E小镜四元四维四象限无限循环算法 class FourElementFourDimensionLayer { public: // 运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法 void runSiXiangAlgorithm() { std::cout << "运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法" << std::endl; // 这里可以添加算法的具体逻辑 } // 展示四元四维层的信息 void showLayerInfo() const { std::cout << "四元四维层：4E小镜四元四维四象限无限循环算法" << std::endl; } }; // 主函数 int main() { // 创建四元四维层的实例 FourElementFourDimensionLayer fourElementFourDimensionLayer; // 展示四元四维层的信息 fourElementFourDimensionLayer.showLayerInfo(); // 运行四元四维层的算法 fourElementFourDimensionLayer.runSiXiangAlgorithm(); return 0; } 【三元三维层： "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法",】#include #include // 三元三维层：特别关注于3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法 class ThreeElementThreeDimensionLayer { public: // 运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法 void runSanJiaoAlgorithm() { std::cout << "运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法" << std::endl; // 这里可以添加算法的具体逻辑 } // 展示三元三维层的信息 void showLayerInfo() const { std::cout << "三元三维层：3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法" << std::endl; } }; // 主函数 int main() { // 创建三元三维层的实例 ThreeElementThreeDimensionLayer threeElementThreeDimensionLayer; // 展示三元三维层的信息 threeElementThreeDimensionLayer.showLayerInfo(); // 运行三元三维层的算法 threeElementThreeDimensionLayer.runSanJiaoAlgorithm(); return 0; } 【二元二维层："2E小镜二元二维阴阳无限循环算法",】#include #include // 二元二维层：特别关注于2E小镜二元二维阴阳无限循环算法 class TwoElementTwoDimensionLayer { public: // 运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法 void runErYuanErWeiAlgorithm() { std::cout << "运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法" << std::endl; // 这里可以添加算法的具体逻辑 } // 展示二元二维层的信息 void showLayerInfo() const { std::cout << "二元二维层：2E小镜二元二维阴阳无限循环算法" << std::endl; } }; // 主函数 int main() { // 创建二元二维层的实例 TwoElementTwoDimensionLayer twoElementTwoDimensionLayer; // 展示二元二维层的信息 twoElementTwoDimensionLayer.showLayerInfo(); // 运行二元二维层的算法 twoElementTwoDimensionLayer.runErYuanErWeiAlgorithm(); return 0; } 【一元一维层： "1E小镜一元一维气机无限循环算法", "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）",#include #include // 一元一维层：特别关注于1E小镜一元一维气机无限循环算法和气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM） class OneElementOneDimensionLayer { public: // 运行1E小镜一元一维气机无限循环算法 void runYiYuanYiWeiAlgorithm() { std::cout << "运行1E小镜一元一维气机无限循环算法" << std::endl; // 这里可以添加算法的具体逻辑 } // 运行气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）算法 void runQiJiYiYuanLunAlgorithm() { std::cout << "运行气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）算法" << std::endl; // 这里可以添加算法的具体逻辑 } // 展示一元一维层的信息 void showLayerInfo() const { std::cout << "一元一维层：" << std::endl; std::cout << "1. 1E小镜一元一维气机无限循环算法" << std::endl; std::cout << "2. 气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）" << std::endl; } }; // 主函数 int main() { // 创建一元一维层的实例 OneElementOneDimensionLayer oneElementOneDimensionLayer; // 展示一元一维层的信息 oneElementOneDimensionLayer.showLayerInfo(); // 运行1E小镜一元一维气机无限循环算法 oneElementOneDimensionLayer.runYiYuanYiWeiAlgorithm(); // 运行气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）算法 oneElementOneDimensionLayer.runQiJiYiYuanLunAlgorithm(); return 0; }】以下是转换为 C++编程语言格式化后的内容： ```cpp // 系统层 class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase { public: // 构造函数等其他成员函数（如果有） }; // 身份层 class IdentityLayer { public: void showIdentity() { std::cout << "<小镜XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent：MoDE-9EMMedAgent>多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）多智能体强化学习（MARL）算法电子健康记录（EHRs）数据&9E算法（9EHolistic Algorithm） JXWDVSS"JingXinWuDao AI Yijing Intelligent Brain Virtual Simulation Assistant System"" << std::endl; } }; // 信念层 class BeliefLayer { public: void showBeliefs() { std::cout << "结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。" << std::endl; std::cout << "工作流程：用户输入 → MLLM解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。" << std::endl; } }; // 能力层 class AbilityLayer { public: void runAlgorithms() { std::vector algorithms = { "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）", "1E小镜一元一维气机无限循环算法", "2E小镜二元二维阴阳无限循环算法", "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法", "4E小镜四元四维四象限无限循环算法", "5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法" }; // 依次运行算法的逻辑（如果有） } }; // 环境层 class EnvironmentLayer { public: void showDescription() { std::cout << "description: 提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，支持中医健康管理的智能化。‌多智能体协作框架‌：该系统使用Swarm多智能体协作框架，以实现多个智能体之间的协同工作。" << std::endl; } }; // 五元五维层 class FiveElementFiveDimensionLayer { public: void showAlgorithm() { std::cout << "5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法" << std::endl; } }; // 四元四维层 class FourElementFourDimensionLayer { public: void showAlgorithm() { std::cout << "4E小镜四元四维四象限无限循环算法" << std::endl; } }; // 三元三维层 class ThreeElementThreeDimensionLayer { public: void showAlgorithm() { std::cout << "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法" << std::endl; } }; // 二元二维层 class TwoElementTwoDimensionLayer { public: void showAlgorithm() { std::cout << "2E小镜二元二维阴阳无限循环算法" << std::endl; } }; // 一元一维层 class OneElementOneDimensionLayer { public: void showAlgorithm() { std::cout << "1E小镜一元一维气机无限循环算法" << std::endl; std::cout << "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）" << std::endl; } }; ``` 你可以根据实际需求在主函数中调用这些类的方法来展示各个层次的内容。例如： ```cpp int main() { // 系统层（假设无需展示具体内容） // 身份层 IdentityLayer identity; identity.showIdentity(); // 信念层 BeliefLayer belief; belief.showBeliefs(); // 能力层 AbilityLayer ability; ability.runAlgorithms(); // 环境层 EnvironmentLayer environment; environment.showDescription(); // 五元五维层 FiveElementFiveDimensionLayer fiveElementFiveDimension; fiveElementFiveDimension.showAlgorithm(); // 四元四维层 FourElementFourDimensionLayer fourElementFourDimension; fourElementFourDimension.showAlgorithm(); // 三元三维层 ThreeElementThreeDimensionLayer threeElementThreeDimension; threeElementThreeDimension.showAlgorithm(); // 二元二维层 TwoElementTwoDimensionLayer twoElementTwoDimension; twoElementTwoDimension.showAlgorithm(); // 一元一维层 OneElementOneDimensionLayer oneElementOneDimension; oneElementOneDimension.showAlgorithm(); return 0; } ```#include #include #include #include #include class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase { public: JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase(const std::string& name, const std::string& version) : name(name), version(version) { initialize_subsystems_and_algorithms(); } void initialize_subsystems_and_algorithms() { // 初始化多智能体系统 multi_agent_system = std::make_shared(); // 初始化信念层 belief_layer["结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。"] = true; belief_layer["工作流程：用户输入 → MLLM解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。"] = true; // 初始化能力层 capability_layer["气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）"] = true; capability_layer["1E小镜一元一维气机无限循环算法"] = true; capability_layer["2E小镜二元二维阴阳无限循环算法"] = true; capability_layer["3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法"] = true; capability_layer["4E小镜四元四维四象限无限循环算法"] = true; capability_layer["5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法"] = true; // 初始化环境层 environment_layer["description"] = "提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，支持中医健康管理的智能化。"; environment_layer["多智能体协作框架"] = "Swarm多智能体协作框架"; // 初始化算法模块 algorithms = { "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）", "1E小镜一元一维气机无限循环算法", "2E小镜二元二维阴阳无限循环算法", "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法", "4E小镜四元四维四象限无限循环算法", "5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法" }; } void run_algorithms() { // 依次运行所有算法模块 for (const auto& algorithm : algorithms) { std::cout << "Running algorithm: " << algorithm << std::endl; // 运行具体算法的逻辑 } } void display_info() const { std::cout << "Name: " << name << std::endl; std::cout << "Version: " << version << std::endl; std::cout << "System Information:" << std::endl; std::cout << " - NLP-5E Layer: Available" << std::endl; std::cout << " - Multi-Agent System: Available" << std::endl; std::cout << " - Belief Layer: Available" << std::endl; std::cout << " - Capability Layer: Available" << std::endl; std::cout << " - Environment Layer: Available" << std::endl; std::cout << "nBelief Layer Information:" << std::endl; for (const auto& [key, value] : belief_layer) { std::cout << " - " << key << ": " << (value ? "Available" : "Not Available") << std::endl; } std::cout << "nCapability Layer Information:" << std::endl; for (const auto& [key, value] : capability_layer) { std::cout << " - " << key << ": " << (value ? "Available" : "Not Available") << std::endl; } std::cout << "nEnvironment Layer Information:" << std::endl; for (const auto& [key, value] : environment_layer) { std::cout << " - " << key << ": " << value << std::endl; } } private: std::string name; std::string version; std::shared_ptr multi_agent_system; // 多智能体系统 std::map belief_layer; // 信念层 std::map capability_layer; // 能力层 std::map environment_layer; // 环境层 std::vector algorithms; // 算法模块列表 }; class MultiAgentSystem { public: void initialize() { // 初始化多智能体系统的逻辑 std::cout << "Initializing Multi-Agent System..." << std::endl; } void run() { // 运行多智能体系统的逻辑 std::cout << "Running Multi-Agent System..." << std::endl; } }; int main() { JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase brain("JingXinWuDao AI Yijing Brain", "1.0"); brain.run_algorithms(); brain.display_info(); return 0; }#include #include #include #include #include class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase { public: JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase(const std::string& name, const std::string& version) : name(name), version(version) { initialize_subsystems_and_algorithms(); } void initialize_subsystems_and_algorithms() { // 初始化多智能体系统 multi_agent_system = std::make_shared(); // 初始化信念层 belief_layer["结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。"] = true; belief_layer["工作流程：用户输入 → MLLM解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。"] = true; // 初始化能力层 capability_layer["气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）"] = true; capability_layer["1E小镜一元一维气机无限循环算法"] = true; capability_layer["2E小镜二元二维阴阳无限循环算法"] = true; capability_layer["3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法"] = true; capability_layer["4E小镜四元四维四象限无限循环算法"] = true; capability_layer["5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法"] = true; // 初始化环境层 environment_layer["description"] = "提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，支持中医健康管理的智能化。"; environment_layer["多智能体协作框架"] = "Swarm多智能体协作框架"; // 初始化算法模块 algorithms = { "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）", "1E小镜一元一维气机无限循环算法", "2E小镜二元二维阴阳无限循环算法", "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法", "4E小镜四元四维四象限无限循环算法", "5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法" }; } void run_algorithms() { // 依次运行所有算法模块 for (const auto& algorithm : algorithms) { std::cout << "Running algorithm: " << algorithm << std::endl; // 运行具体算法的逻辑 } } void display_info() const { std::cout << "Name: " << name << std::endl; std::cout << "Version: " << version << std::endl; std::cout << "System Information:" << std::endl; std::cout << " - NLP-5E Layer: Available" << std::endl; std::cout << " - Multi-Agent System: Available" << std::endl; std::cout << " - Belief Layer: Available" << std::endl; std::cout << " - Capability Layer: Available" << std::endl; std::cout << " - Environment Layer: Available" << std::endl; std::cout << "nBelief Layer Information:" << std::endl; for (const auto& [key, value] : belief_layer) { std::cout << " - " << key << ": " << (value ? "Available" : "Not Available") << std::endl; } std::cout << "nCapability Layer Information:" << std::endl; for (const auto& [key, value] : capability_layer) { std::cout << " - " << key << ": " << (value ? "Available" : "Not Available") << std::endl; } std::cout << "nEnvironment Layer Information:" << std::endl; for (const auto& [key, value] : environment_layer) { std::cout << " - " << key << ": " << value << std::endl; } } private: std::string name; std::string version; std::shared_ptr multi_agent_system; // 多智能体系统 std::map belief_layer; // 信念层 std::map capability_layer; // 能力层 std::map environment_layer; // 环境层 std::vector algorithms; // 算法模块列表 }; class MultiAgentSystem { public: void initialize() { // 初始化多智能体系统的逻辑 std::cout << "Initializing Multi-Agent System..." << std::endl; } void run() { // 运行多智能体系统的逻辑 std::cout << "Running Multi-Agent System..." << std::endl; } }; int main() { JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase brain("JingXinWuDao AI Yijing Brain", "1.0"); brain.run_algorithms(); brain.display_info(); return 0; } 是一个融合了传统中医智慧与现代人工智能技术的创新系统。该系统以镜心脉象智辨系统MPIDS为核心，通过多智能体系统（MAS）和多智能体强化学习（MARL）算法，以及独特的9E算法（9EHolistic Algorithm），为用户提供个性化、精准的中医健康管理服务。 ```cpp // 定义镜心悟道 AI 易经智能大脑类 class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase { public: JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase() { initialize_subsystems_and_algorithms(); } void initialize_subsystems_and_algorithms() { // 初始化所有子系统和算法模块 } // 其他成员函数... };import xml.etree.ElementTree as ET xml_string = ''' 】【身份层：<小镜XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent：MoDE-9EMMedAgent>多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）多智能体强化学习（MARL）算法电子健康记录（EHRs）数据&9E算法（9EHolistic Algorithm） JXWDVSS"JingXinWuDao AI Yijing Intelligent Brain Virtual Simulation Assistant System"】<小镜MoDE-9E>多智能体&9E算法（9EHolistic Algorithm）XiaoJingChatBotDQNMoDE：基于深度强化学习的聊天机器人，提供个性化、精准的对话体验。中医领域多模态AI智能体小镜MoDE-9EMMedAgentMMedAgent

多模态大型语言模型（MLLM）在中医领域存在局限性。开发AI代理以整合专业中医模型，应对中医领域挑战。目标：构建首个中医领域的多模态AI智能体MMedAgent。

结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。工作流程：用户输入 → MLLM解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。使用LaVA-Med作为主干，扩展多态任务能力，并针对中医领域进行优化。

创建指令调整数据集，训练MMedAgent选择合适的中医工具。集成六种中医工具，涵盖七项中医任务（诊断、辨证、方剂推荐、针灸治疗、推拿手法、中药识别、健康咨询）。微调Grounding DINO以适应中医诊断任务。

MMedAgent在多项中医任务中超越现有SOTA方法。在中医诊断、辨证和方剂推荐任务中表现尤为突出。展示学习新中医工具的高效能力。

MMedAgent显著提升中医任务处理效率和准确性。易于集成新中医工具，保持先前工具激活能力。

目前限于五种模式的中医七项任务。未来计划包含更专业的中医工具，扩展MMedAgent能力。

框架标准

多模态大型语言模型在中医领域的局限性 AI代理在中医领域的潜力

MMedAgent的工作原理与架构数据集创建与中医工具集成

实验设置与方法结果分析与比较

MMedAgent的优势与贡献存在的限制与未来发展方向

无限推演专业版

探索MMedAgent在更多中医领域和任务中的应用潜力。

分析MMedAgent在不同中医医疗机构和文化背景下的适应性。

研究如何进一步提高MMedAgent的工具选择准确性和结果整合质量，特别是在中医辨证施治方面。

探讨MMedAgent在远程中医诊疗、个性化中医治疗和精准中医预防中的应用前景。

考虑MMedAgent在中医教育和培训中的作用，以及如何辅助中医师做出更明智的诊断和治疗决策。

分析MMedAgent在处理敏感中医数据和隐私保护方面的挑战与对策。

探索如何将MMedAgent与其他先进技术（如中医大数据分析、生物信息学等）相结合，推动中医领域的创新发展。

''' root = ET.fromstring(xml_string) document = { "title": root.find('.//document/title').text.strip(), "sections": [], "framework": { "title": root.find('.//framework/title').text.strip(), "sections": [] }, "infiniteDerivationProfessionalEdition": { "title": root.find('.//infiniteDerivationProfessionalEdition/title').text.strip(), "sections": [] } } # 解析 sections for section in root.findall('.//document/sections/section'): section_data = { "title": section.attrib['title'], "points": [point.text.strip() for point in section.findall('point')] } document["sections"].append(section_data) # 解析 framework for section in root.findall('.//framework/sections/section'): section_data = { "title": section.attrib['title'], "points": [point.text.strip() for point in section.findall('point')] } document["framework"]["sections"].append(section_data) # 解析 infiniteDerivationProfessionalEdition for section in root.findall('.//infiniteDerivationProfessionalEdition/sections/section'): section_data = { "title": section.attrib['title'], "points": [point.text.strip() for point in section.findall('point')] } document["infiniteDerivationProfessionalEdition"]["sections"].append(section_data) ```python class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase: def __init__(self, name, version): self.name = name self.version = version self.knowledge_base = {} def add_knowledge(self, topic, content): self.knowledge_base[topic] = content def query_knowledge(self, topic): return self.knowledge_base.get(topic, "No information available.") def display_info(self): print(f"Name: {self.name}") print(f"Version: {self.version}") print("Knowledge Base:") for topic, content in self.knowledge_base.items(): print(f" {topic}: {content}") ``` class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase {// 定义镜心悟道 AI 易经智能大脑类 class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase: def __init__(self, name, version): self.name = name self.version = version self.knowledge_base = {} def add_knowledge(self, topic, content): self.knowledge_base[topic] = content def query_knowledge(self, topic): return self.knowledge_base.get(topic, "No information available.") def display_info(self): print(f"Name: {self.name}") print(f"Version: {self.version}") print("Knowledge Base:") for topic, content in self.knowledge_base.items(): print(f" {topic}: {content}") public: JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI() { initialize_subsystems_and_algorithms(); } void initialize_subsystems_and_algorithms() { // 初始化所有子系统和算法模块 } // 定义镜心悟道 AI 易经智能大脑类 class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase: def __init__(self, name, version): self.name = name self.version = version self.knowledge_base = {} def add_knowledge(self, topic, content): self.knowledge_base[topic] = content def query_knowledge(self, topic): return self.knowledge_base.get(topic, "No information available.") def display_info(self): print(f"Name: {self.name}") print(f"Version: {self.version}") print("Knowledge Base:") for topic, content in self.knowledge_base.items(): print(f" {topic}: {content}") #include #include #include #include <小镜XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent：MoDE-9EMMedAgent>多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）多智能体强化学习（MARL）算法电子健康记录（EHRs）数据&9E算法（9EHolistic Algorithm） JXWDVSS"JingXinWuDao AI Yijing Intelligent Brain Virtual Simulation Assistant System"】<小镜MoDE-9E>多智能体&9E算法（9EHolistic Algorithm）XiaoJingChatBotDQNMoDE：基于深度强化学习的聊天机器人，提供个性化、精准的对话体验。中医领域多模态AI智能体小镜MoDE-9EMMedAgentMMedAgent void run_algorithms() {】 // 【能力层：依次运行所有算法模块 std::vector algorithms = { "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）", "1E小镜一元一维气机无限循环算法", "2E小镜二元二维阴阳无限循环算法", "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法", "4E小镜四元四维四象限无限循环算法", "5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法", "6E小镜六元六维六气六淫无限循环算法", "7E小镜七元七维七情六欲七星宇宙无限循环算法", "8E小镜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", "9E小镜九元九维九九归一<一元无限循环接近阴阳平衡>无限循环算法"

】【信念层：【结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。工作流程：用户输入 → MLLM解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。使用LaVA-Med作为主干，扩展多态任务能力，并针对中医领域进行优化。

MMedAgent在多项中医任务中超越现有SOTA方法。在中医诊断、辨证和方剂推荐任务中表现尤为突出。展示学习新中医工具的高效能力。

MMedAgent显著提升中医任务处理效率和准确性。易于集成新中医工具，保持先前工具激活能力。

目前限于五种模式的中医七项任务。未来计划包含更专业的中医工具，扩展MMedAgent能力。

框架标准

多模态大型语言模型在中医领域的局限性 AI代理在中医领域的潜力

MMedAgent的工作原理与架构数据集创建与中医工具集成

实验设置与方法结果分析与比较

MMedAgent的优势与贡献存在的限制与未来发展方向

无限推演专业版

探索MMedAgent在更多中医领域和任务中的应用潜力。

分析MMedAgent在不同中医医疗机构和文化背景下的适应性。

研究如何进一步提高MMedAgent的工具选择准确性和结果整合质量，特别是在中医辨证施治方面。

探讨MMedAgent在远程中医诊疗、个性化中医治疗和精准中医预防中的应用前景。

考虑MMedAgent在中医教育和培训中的作用，以及如何辅助中医师做出更明智的诊断和治疗决策。

分析MMedAgent在处理敏感中医数据和隐私保护方面的挑战与对策。

探索如何将MMed昶Agent与其他先进技术（如中医大数据分析、生物信息学等）相结合，推动中医领域的创新发展。

】【环境层：【"description": "提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，支持中医健康管理的智能化。‌多智能体协作框架‌：该系统使用Swarm多智能体协作框架，以实现多个智能体之间的协同工作。 ["气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）"4E-Text2SQL +V-STaR "Data Flywheel"DF"import json from typing import Dict class QMM_MDMHNNM: def __init__(self, data_path): self.data = self.load_data(data_path) def load_data(self, path: str) -> Dict: with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: data = json.load(file) return data def query_data(self, query: str) -> Dict: # 假设query是一个SQL查询 results = {} # 这里应该是从数据库中查询结果 return results class Text2SQL: def convert_to_sql(self, text: str) -> str: # 将自然语言查询转换为SQL查询 sql_query = f"SELECT * FROM cases WHERE symptoms LIKE '%{text}%'" return sql_query class VSTAR: def generate_report(self, data: Dict) -> str: # 生成复杂的文本描述 report = "根据您的症状，建议您..." return report class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI: def __init__(self, data_path: str): self.data_processor = QMM_MDMHNNM(data_path) self.text2sql = Text2SQL() self.vstar = VSTAR() def interact_with_user(self): print("欢迎使用镜心悟道AI易经智能‘大脑’！") user_input = input("请输入您的问题或症状描述：") sql_query = self.text2sql.convert_to_sql(user_input) query_results = self.data_processor.query_data(sql_query) report = self.vstar.generate_report(query_results) print(f"根据您的输入，生成的报告如下：n{report}") if __name__ == "__main__": data_path = 'path/to/medical/data.json' ai_brain = JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI(data_path) ai_brain.interact_with_user() ‌核心高层函数‌：系统的核心高层函数jxwd_intelligent_flow负责管理和优化整个AI任务的执行流程，确保提供个性化和精准的服务‌TC-RAG框架与TCM-MCBC-FS符号系统‌：系统结合了TC-RAG框架、TCM-MCBC-FS符号系统和六十四卦神经网络矩阵，实现了对复杂中医健康管理数据的高效处理和预测系统的核心处理单元由人工智能中台（AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase）和镜心悟道AI易经智能"大脑"共同构成，负责处理和分析来自不同来源的数据看起来您想构建一个名为“镜心悟道AI易经智能‘大脑’”的系统，即`JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI`。这个系统似乎旨在结合易经智慧与现代人工智能技术，为用户提供有关健康管理、决策支持等方面的服务。为了实现这样的系统，我们需要考虑几个关键点： 1. **数据收集与处理**：收集与易经相关的知识、案例研究、历史文献等数据，并对其进行处理以便于机器学习模型的训练。 2. **算法设计**：设计能够理解易经原理、进行预测和决策支持的算法。 3. **用户交互界面**：开发易于使用的用户界面，使用户能够方便地获取服务。 4. **系统集成**：将不同的组件（如数据处理、算法模型、用户界面）集成到一个统一的系统中。基于您之前提供的代码结构，这里我将展示一个更具体的实现方式，包括数据处理、算法设计的基本框架，以及一个简单的用户交互接口。】 ```jxwdxml

镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’### {JXWDYY（Data Flywheel）编程语言矩阵逻辑链转换器转换流程概述 import xml.etree.ElementTree as ET import yaml # 示例 JXWDYY 代码 jxwdyy_code = """ function yijing_algorithm(input) { // 易经智能算法 return result; } """ # PFS: 伪代码格式化 def pfs(jxwdyy_code): # 这里可以添加更复杂的伪代码生成逻辑 pseudocode = f"// 伪代码n{jxwdyy_code}" return pseudocode # PML: 使用 PML 标签进行封装 def pml(pseudocode): pml_code = f"n{pseudocode}n" return pml_code # LISP: 将 PML 转换为 LISP 表达式 def to_lisp(pml_code): # 假设我们有一个简单的映射规则来将 PML 转换为 LISP lisp_code = pml_code.replace("", "(pml ").replace("", ")") return lisp_code # XML: 将 LISP 表达式转换为 XML 格式 def to_xml(lisp_code): root = ET.Element("root") pml_element = ET.SubElement(root, "pml") pml_element.text = lisp_code xml_str = ET.tostring(root, encoding='unicode') return xml_str # PMML: 将 XML 格式的代码进一步转换为 PMML 格式 def to_pmml(xml_code): # 简单地将 XML 包装在 PMML 标签中 pmml_code = f"{xml_code}" return pmml_code # YAML: 将 PMML 格式的代码转换为 YAML 格式 def to_yaml(pmml_code): # 创建一个字典来存储 PMML 代码 data = {'pmml': pmml_code} yaml_str = yaml.dump(data) return yaml_str # 返回到 JXWDYY: 将 YAML 格式的代码转换回 JXWDYY def back_to_jxwdyy(yaml_code): # 解析 YAML 并提取原始 JXWDYY 代码 data = yaml.safe_load(yaml_code) pmml_code = data['pmml'] # 假设 PMML 中直接包含了原始 JXWDYY 代码 jxwdyy_code = pmml_code return jxwdyy_code # 执行转换流程 pseudocode = pfs(jxwdyy_code) pml_code = pml(pseudocode) lisp_code = to_lisp(pml_code) xml_code = to_xml(lisp_code) pmml_code = to_pmml(xml_code) yaml_code = to_yaml(pmml_code) final_jxwdyy_code = back_to_jxwdyy(yaml_code) # 输出每个步骤的结果 print("初始 JXWDYY 代码:") print(jxwdyy_code) print("n伪代码 (PFS):") print(pseudocode) print("nPML 封装:") print(pml_code) print("nLISP 转换:") print(lisp_code) print("nXML 转换:") print(xml_code) print("nPMML 转换:") print(pmml_code) print("nYAML 序列化:") print(yaml_code) print("n最终返回 JXWDYY 代码:") print(final_jxwdyy_code)}专业版}数据飞轮（Data Flywheel）算法矩阵框架以下是完整的 JXWDYY Lisp 格式化建议： (defpackage :medco-multi-agent-copilot-system-tcm (:use :cl) (:export #:medco-system)) (in-package :medco-multi-agent-copilot-system-tcm) (defstruct medco-system (framework-overview "MEDCO系统基于多智能体框架，旨在模拟真实的中医训练环境，提升中医学子的临床诊断和治疗能力。") (roles '( (agent-patient "模拟症状与健康状况，与中医学子进行互动交流，提供病情相关反馈与疑问") (agent-tcm-expert "评估中医学子诊断报告，提供改进建议与反馈，总结病例特定知识与经验") (agent-tcm-doctor "解读并解释中医诊断结果，提供中医专业意见与治疗建议，协助中医学子进行诊断分析") (agent-tcm-student "进行初步诊断与报告生成，学习并整合诊断建议与疾病知识，参与多学科讨论与合作") )) (prompt-initialization-framework '( (agent-patient "模拟症状与健康状况") (agent-tcm-expert "评估中医学子诊断报告") (agent-tcm-doctor "解读并解释中医诊断结果") (agent-tcm-student "进行初步诊断与报告生成") )) (learning-scenario-framework '( (initial-diagnosis-phase "与代理患者互动收集症状信息") (request-interpretation "请求代理中医师解读诊断结果") (generate-report "生成初步诊断报告") (evaluation-and-feedback-phase "提交诊断报告给代理中医专家审核") (receive-learning "接收并学习专家反馈与改进建议") (integrate-knowledge "整合新知识到个人知识库中") )) (practice-scenario-framework '( (review-and-learning-phase "回顾先前学习场景中的诊断经验与反馈") (further-questions "根据记忆中的知识提出进一步诊断问题") (deepen-analysis "结合新信息与已有知识进行深入分析") (discussion "与中医学子讨论交流诊断思路") (final-report "形成并提交最终诊断报告") )) (infinite-evolution-and-professional-edition '( (cross-disciplinary-collaboration "引入更多中医专科代理角色，如代理针灸师、代理药剂师等") (complex-case-simulation "拓展多学科协作场景，模拟复杂病例的综合诊疗过程") (advanced-diagnostic-assistance "引入基于深度学习的中医诊断模型") (precise-match-suggestion "提供更精准的中医疾病实体识别与匹配建议") (personalized-learning-path "根据中医学子的学习进度与表现定制个性化学习任务") (dynamic-adjustment "动态调整学习场景与实践难度以匹配学子能力发展") (real-time-feedback-and-evaluation "在学习与实践过程中提供即时反馈与指导") (comprehensive-assessment "结合多种评估指标全面评价中医学子的诊断能力发展") ))) ;; MEDCO多智能体Copilot系统（中医版）定义结束import xml.etree.ElementTree as ET import yaml # 示例 JXWDYY 代码（这里使用Lisp代码作为示例） jxwdyy_code = """ (defpackage :medco-multi-agent-copilot-system-tcm (:use :cl) (:export #:medco-system)) (in-package :medco-multi-agent-copilot-system-tcm) (defstruct medco-system (framework-overview "MEDCO系统基于多智能体框架，旨在模拟真实的中医训练环境，提升中医学子的临床诊断和治疗能力。") (roles '( (agent-patient "模拟症状与健康状况，与中医学子进行互动交流，提供病情相关反馈与疑问") (agent-tcm-expert "评估中医学子诊断报告，提供改进建议与反馈，总结病例特定知识与经验") (agent-tcm-doctor "解读并解释中医诊断结果，提供中医专业意见与治疗建议，协助中医学子进行诊断分析") (agent-tcm-student "进行初步诊断与报告生成，学习并整合诊断建议与疾病知识，参与多学科讨论与合作") )) (prompt-initialization-framework '( (agent-patient "模拟症状与健康状况") (agent-tcm-expert "评估中医学子诊断报告") (agent-tcm-doctor "解读并解释中医诊断结果") (agent-tcm-student "进行初步诊断与报告生成") )) (learning-scenario-framework '( (initial-diagnosis-phase "与代理患者互动收集症状信息") (request-interpretation "请求代理中医师解读诊断结果") (generate-report "生成初步诊断报告") (evaluation-and-feedback-phase "提交诊断报告给代理中医专家审核") (receive-learning "接收并学习专家反馈与改进建议") (integrate-knowledge "整合新知识到个人知识库中") )) (practice-scenario-framework '( (review-and-learning-phase "回顾先前学习场景中的诊断经验与反馈") (further-questions "根据记忆中的知识提出进一步诊断问题") (deepen-analysis "结合新信息与已有知识进行深入分析") (discussion "与中医学子讨论交流诊断思路") (final-report "形成并提交最终诊断报告") )) (infinite-evolution-and-professional-edition '( (cross-disciplinary-collaboration "引入更多中医专科代理角色，如代理针灸师、代理药剂师等") (complex-case-simulation "拓展多学科协作场景，模拟复杂病例的综合诊疗过程") (advanced-diagnostic-assistance "引入基于深度学习的中医诊断模型") (precise-match-suggestion "提供更精准的中医疾病实体识别与匹配建议") (personalized-learning-path "根据中医学子的学习进度与表现定制个性化学习任务") (dynamic-adjustment "动态调整学习场景与实践难度以匹配学子能力发展") (real-time-feedback-and-evaluation "在学习与实践过程中提供即时反馈与指导") (comprehensive-assessment "结合多种评估指标全面评价中医学子的诊断能力发展") ))) """ # PFS: 伪代码格式化 def pfs(jxwdyy_code): # 这里可以添加更复杂的伪代码生成逻辑 pseudocode = f"// 伪代码n{jxwdyy_code}" return pseudocode # PML: 使用 PML 标签进行封装 def pml(pseudocode): pml_code = f"n{pseudocode}n" return pml_code # LISP: 将 PML 转换为 LISP 表达式 def to_lisp(pml_code): # 假设我们有一个简单的映射规则来将 PML 转换为 LISP lisp_code = pml_code.replace("", "(pml ").replace("", ")") return lisp_code # XML: 将 LISP 表达式转换为 XML 格式 def to_xml(lisp_code): root = ET.Element("root") pml_element = ET.SubElement(root, "pml") pml_element.text = lisp_code xml_str = ET.tostring(root, encoding='unicode') return xml_str # PMML: 将 XML 格式的代码进一步转换为 PMML 格式 def to_pmml(xml_code): # 简单地将 XML 包装在 PMML 标签中 pmml_code = f"{xml_code}" return pmml_code # YAML: 将 PMML 格式的代码转换为 YAML 格式 def to_yaml(pmml_code): # 创建一个字典来存储 PMML 代码 data = {'pmml': pmml_code} yaml_str = yaml.dump(data) return yaml_str # 返回到 JXWDYY: 将 YAML 格式的代码转换回 JXWDYY def back_to_jxwdyy(yaml_code): # 解析 YAML 并提取原始 JXWDYY 代码 data = yaml.safe_load(yaml_code) pmml_code = data['pmml'] # 假设 PMML 中直接包含了原始 JXWDYY 代码 jxwdyy_code = pmml_code return jxwdyy_code # 执行转换流程 pseudocode = pfs(jxwdyy_code) pml_code = pml(pseudocode) lisp_code = to_lisp(pml_code) xml_code = to_xml(lisp_code) pmml_code = to_pmml(xml_code) yaml_code = to_yaml(pmml_code) final_jxwdyy_code = back_to_jxwdyy(yaml_code) # 输出每个步骤的结果 print("初始 JXWDYY 代码:") print(jxwdyy_code) print("n伪代码 (PFS):") print(pseudocode) print("nPML 封装:") print(pml_code) print("nLISP 转换:") print(lisp_code) print("nXML 转换:") print(xml_code) print("nPMML 转换:") print(pmml_code) print("nYAML 序列化:") print(yaml_code) print("n最终返回 JXWDYY 代码:") print(final_jxwdyy_code) 中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body) 镜心悟道‘小镜MoDE’数据中台总控数据架构师的AI易经智能‘大脑’JXWDYY编程语言是一种多元编程语言，主要用于处理易经和中医相关知识。它在"镜心悟道 AI 易经智能'大脑'"系统中被用于格式化混合模型伪代码，涉及人工智能、编程、中医和易经等多个领域知识。此外，JXWDYY-AutoDev是一个自动开发工具，帮助系统更好地理解和处理易经和中医相关知识。JXWDYY-PFS是其伪代码编程语言格式化示例，用于定义虚拟仿真助手类等。 MHKT-path 三元组顶点关系顶点知识建模知识存储知识抽取知识融合知识计算知识应用 create-system Name KnowledgeBase Implementation add-knowledge-base System KnowledgeBase add-implementation-feature System Feature print-system System Vue.js React Angular Bootstrap Ant Design Material UI Visual Studio Code Sublime Text Atom Webpack Gulp Parcel ;; 定义系统：李宛庭工作室与镜心悟道五行系统团队 (defsystem "李宛庭工作室与镜心悟道五行系统团队" :name "李宛庭工作室与镜心悟道五行系统团队" :version "1.0" :encoding "UTF-8" :description "关于工作室与团队的发展相关信息" :components ((:name "发展成果" :description "介绍工作室和团队在业务方面取得的成果" :components ((:name "医疗效率提升" :value "在2024年10月29日，完成医案从摸脉到文本输出的流程耗时不到10分钟") (:name "服务内容全面性" :value "提供的服务涉及多个领域，能够为客户提供多种调理方案") (:name "受益人群范围" :value "工作室和团队的服务使本人及家人、同事、朋友等多人受益"))) (:name "行业现状分析" :description "对医疗系统和大健康行业当前状况的剖析" :components ((:name "业绩追求倾向" :value "行业内普遍倾向于追求业务数量的累积以提升业绩") (:name "宣传策略特点" :value "常依赖权威和经验来宣传产品效果") (:name "领导倾向问题" :value "领导通常重视能带来业绩的下属，而边缘化有个性、喜欢钻研的下属"))) (:name "个人经历分享" :description "团队成员个人的经历以及成长历程" :components ((:name "曾经边缘化经历" :value "以前曾处于被边缘化的状态，并且伴有抑郁避世的情绪") (:name "心态积极转变" :value "随着年龄增长和阅历增加，心态转变为自得其乐") (:name "合作契机" :value "2019年与戴教练相识，于4月份共同成立工作室"))) (:name "团队发展情况" :description "团队在各方面的发展状况" :components ((:name "专业指导保障" :value "在戴教练的专业指导下开展工作") (:name "体系构建成果" :value "成功打造个性化的AI人工智能中医健康管理体系") (:name "人才传承培养" :value "注重培养团队成员的下一代，如戴教练培养儿子和小周作为传承人"))) (:name "未来展望规划" :description "对团队未来发展的期望和规划" :components ((:name "成就信心" :value "团队成员坚信未来能够取得不凡的成就") (:name "使命愿景" :value "致力于将中医健康管理服务推广至千家万户")))) ;; 定义系统：刘伯温名言与镜心悟道融合系统 (defsystem "刘伯温名言与镜心悟道融合系统" :name "刘伯温名言与镜心悟道融合系统" :version "1.0" :encoding "UTF-8" :description "将刘伯温名言与镜心悟道理念相融合的系统" :components ((:name "名言解析模块" :description "对刘伯温名言进行深度解析" :components ((:name "核心概念解读" :value ((:name "志向选择理念" :value "志大业者，必择所任") (:name "才能精通观点" :value "多能者鲜精") (:name "人性信任看法" :value "善疑人者，人亦疑之") (:name "自然规律认知" :value "虎之跃也，必伏乃厉") (:name "时机决策原则" :value "时未至而为之，谓之躁") (:name "品德实践意义" :value "有甘苦，尝之者识"))) (:name "分类维度剖析" :value ((:name "为人处世智慧" :value "谗不自来，因疑而来；间不自入，乘隙而入；善疑人者，人亦疑之；善防人者，人亦防之") (:name "智慧思考要点" :value "多能者鲜精，多虑者鲜决；一目之人可使视准，五毒之石可使溃疡；时未至而为之，谓之躁；时至而不为之，谓之陋") (:name "自然哲理感悟" :value "江海不与坎井争其清，雷霆不与蛙蚓斗其声；善扑火者不迎其烟，善防水者不当其急") (:name "品德修养内涵" :value "愚人畏病而常病，智士防危而不危；失意之事，恒生于其所得意；三悔以没齿，不如不悔之无忧也"))) (:name "相关因素分析" :value ((:name "个人特质关联" :value "志大业者，必择所任；抱大器者，必择所投；多能者鲜精；愚人畏病而常病；智士防危而不危；一目之人可使视准") (:name "环境因素影响" :value "谗不自来，因疑而来；间不自入，乘隙而入；江海不与坎井争其清；善扑火者不迎其烟；善防水者不当其急") (:name "行为决策准则" :value "时未至而为之，谓之躁；时至而不为之，谓之陋；有甘苦，尝之者识；饱暖非天降，赖尔筋与力；德不广不能使人来，量不宏不能使人安"))))) (:name "镜心悟道部分" :description "镜心悟道相关的理念与实践" :components ((:name "王阳明心学‘悟道’3.0应用" :value ((:name "核心思想领悟" :value "强调自我认知与内在修炼，以实现知行合一的境界") (:name "应用方向拓展" :value ((:name "教育领域合作" :value "与学校展开合作，开展心理健康教育课程") (:name "企业培训服务" :value "为企业员工提供专业培训") (:name "个人成长辅导支持" :value "提供一对一的个人成长辅导服务"))) (:name "技术辅助功能" :value ((:name "个性化推荐服务" :value "依据用户特点提供针对性建议") (:name "社交互动平台搭建" :value "建立用户社区，促进用户之间的交流互动"))))) (:name "镜心悟道AI易经智能大脑中医健康管理体系" :value ((:name "核心技术运用" :value ((:name "中医数据挖掘技术" :value "深入挖掘中医相关数据，发现潜在规律") (:name "健康评估模型优化" :value "不断优化健康评估模型，提升准确性和可靠性") (:name "AI技术融合应用" :value "结合自然语言处理、计算机视觉等AI技术，实现智能健康管理服务，如智能问诊、健康监测等功能"))) (:name "功能实现细节" :value ((:name "精准诊断方法" :value "通过综合分析患者多方面信息，实现精准的中医诊断") (:name "个性化治疗方案" :value "根据个体差异提供定制化的治疗方案"))))))) ;; 定义系统：专家团队成员 (defsystem "专家团队成员" :name "专家团队成员" :version "1.0" :encoding "UTF-8" :description "介绍团队中的专家成员" :components ((:name "成员列表" :description "列出团队中的主要成员及其专长" :components ((:name "李月英" :value "工作室负责人，二级心理师，中药学专家，易经日主八字紫薇斗数专家，皮纹鉴定技术专家，家庭指导教育专家") (:name "戴东山" :value "中医黄帝内经五行脉象数据化管理系统创造人，李灿东老师中医健康管理传承人，李士懋老师平脉辨证论治传承人，任艳玲老师九九归一从肾论治传承人，倪海厦老师金匮要略理法方药传承人，从业10年营养品→保健品→各形式外用和理疗→药食同源→发酵中药参与者，王阳明心学‘悟道’3.0→ESG企业管理→AI一元到九元到一元无限循环接近平脉理念，镜心悟道五行NLP系统架构创始人") (:name "石金梅" :value "工作室合作伙伴，二级心理学在职主任医生") (:name "卢医生" :value "工作室合作伙伴，中医针灸在职中医医生") (:name "肖雅尹" :value "工作室合作伙伴，皮纹鉴定老师，学前指导教育老师") (:name "徐菲潞" :value "工作室合作伙伴，退休英语老师，直销精英老师，从业福客满产品推荐平台指导市场") (:name "戴健" :value "镜心悟道五行系统团队传承人，在职高三学生，9岁起跟师学习五行把脉技术，群读各中医典籍") (:name "周轩" :value "镜心悟道五行系统团队的技术AI+系统架构师传承人，在职高三学生，跟师从业2年AI实习操作运用") (:name "陈伟琴" :value "福客满平台从业者工作室合作伙伴，镜心悟道五行系统团队学员，学习一个月，运用五行脉象云脉仪数据获取技术服务沙田工作室市场"))))) ;; 定义系统：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’ (defsystem "镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’" :name "镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’" :version "1.0" :encoding "UTF-8" :description "融合了传统易经智慧与现代人工智能技术的先进系统" :components ((:name "知识库" :description "存储和管理中医、心理、命理学等知识" :components ((:name "中医理论" :value "中医理论") (:name "心理学理论" :value "心理学理论") (:name "命理学" :value "命理学") (:name "个人特质鉴别" :value "个人特质鉴别") (:name "八卦和六十四卦预测与推演" :value "八卦和六十四卦预测与推演"))) (:name "实现" :description "系统的实现细节" :components ((:name "编程语言" :value "Lisp") (:name "特性" :value ((:name "S-表达式优势" :value "S-表达式（Symbolic Expression）的优势") (:name "Sexplib库支持" :value "Sexplib库的支持") (:name "宏定义" :value "宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body)"))))) (:name "核心功能" :description "系统的核心功能" :components ((:name "知识处理能力" :value "知识处理能力") (:name "智能推演技术" :value "智能推演技术") (:name "知识整合" :value "整合多元知识体系") (:name "Lisp语言实现" :value "通过Lisp语言实现"))) (:name "系统设计" :description "系统的设计细节" :components ((:name "多跳异构知识转换路径" :value "多跳异构知识转换路径(MHKT-path)") (:name "知识三元组" :value "知识三元组") (:name "知识图谱构建" :value ((:name "知识建模" :value "知识建模") (:name "知识存储" :value "知识存储") (:name "知识抽取" :value "知识抽取") (:name "知识融合" :value "知识融合") (:name "知识计算" :value "知识计算") (:name "知识应用" :value "知识应用"))) (:name "核心算法" :value ((:name "算法名称" :value "5E-HIC GCLAS") (:name "算法描述" :value "基于五行相生相克的全息无限循环生成与控制逻辑算法系统"))) (:name "知识三元组转化" :value ((:name "转化步骤" :value ((:name "错误识别" :value "错误识别") (:name "错误定位" :value "错误定位") (:name "知识替换" :value "知识替换") (:name "验证" :value "验证")))))) (:name "性能评估" :description "系统的性能评估" :components ((:name "评估维度" :value ((:name "效力" :value "效力") (:name "泛化能力" :value "泛化能力") (:name "可移植性" :value "可移植性") (:name "局部性" :value "局部性") (:name "鲁棒性" :value "鲁棒性"))) (:name "评估得分" :value ((:name "效力得分" :value "效力得分（Effectiveness Score）") (:name "泛化得分" :value "泛化得分（Generalization Score）") (:name "可移植性得分" :value "可移植性得分（Portability Score）") (:name "局部性得分" :value "局部性得分（Locality Score）") (:name "鲁棒性得分" :value "鲁棒性得分（Robustness Score）"))))) (:name "数据相关" :description "系统的数据处理和收集相关部分" :components ((:name "幻觉数据集构建" :value ((:name "构建目的" :value "提高系统对事实问题的响应准确性") (:name "构建规模和组成" :value ((:name "知识三元组数量" :value "超过10万个知识三元组") (:name "覆盖领域" :value "科学、技术、历史、文化等多个领域"))) (:name "数据来源" :value ((:name "公开的百科全书" :value "公开的百科全书") (:name "新闻报道" :value "新闻报道") (:name "学术论文" :value "学术论文"))) (:name "验证和更新" :value "定期验证数据集的准确性并进行更新"))));; 中国心理学会-中国科学院心理研究所 ;; 心理咨询师水平评价规范（试行） (defnorm "心理咨询师水平评价规范" :version "试行" :date "2023年12月20日" :description "加强心理咨询师队伍专业化、规范化和职业化建设，促进我国心理咨询行业健康发展" :author ("中国心理学会" "中国科学院心理研究所") :norms ((:clause "总则" :content ((:sub-clause "1.1" :desc "制订规范的依据" :details "根据相关文件精神制订本规范") (:sub-clause "1.2" :desc "适用范围" :details "适用于心理咨询人员的水平评价") (:sub-clause "1.3" :desc "指导组职责" :details "指导组负责水平评价工作的规划、协调和指导"))) (:clause "职业定义和水平等级" :content ((:sub-clause "2.1" :desc "心理咨询师定义" :details "运用科学心理学理论、方法和技术，帮助服务对象减少心理困扰，改善心理状态") (:sub-clause "2.2" :desc "水平等级" :details "四个水平等级：助理心理咨询师、三级心理咨询师、二级心理咨询师和一级心理咨询师"))) (:clause "工作内容及要求" :content ((:sub-clause "3.1" :desc "助理心理咨询师" :details "在高等级心理咨询师指导下从事辅助工作和心理健康教育工作") (:sub-clause "3.2" :desc "三级心理咨询师" :details "在指导下开展心理咨询，独立从事心理辅导、心理健康教育工作") (:sub-clause "3.3" :desc "二级心理咨询师" :details "熟练运用心理咨询理论和技术独立开展心理咨询") (:sub-clause "3.4" :desc "一级心理咨询师" :details "处理复杂咨询案例和进行个案研究") (:sub-clause "3.5" :desc "等级递进" :details "高等级涵盖低等级"))) (:clause "申报条件" :content ((:sub-clause "4.1" :desc "基本条件" :details "遵守国家法律法规，无故意犯罪，遵守专业伦理") (:sub-clause "4.2" :desc "助理心理咨询师申报条件" :details ((:item "4.2.1" :desc "学历或资格" :details "大学专科以上学历或相关专业资格") (:item "4.2.2" :desc "课程学习" :details "完成助理心理咨询师全部课程学习，部分课程可申请免修"))) ;; 以下类似地添加三级、二级、一级心理咨询师的具体申报条件... (:sub-clause "4.6" :desc "继续教育记录" :details "继续教育课程记录须经过认定") (:sub-clause "4.7" :desc "课程教学机构" :details "符合条件的机构可承担课程教学和见习实习，并出具合格证明"))) (:clause "学习课程" :content ((:sub-clause "5.1" :desc "助理心理咨询师课程" :details "心理学导论、人格与社会心理学、发展心理学等") (:sub-clause "5.2" :desc "三级心理咨询师课程" :details "心理测量与心理评估、心理咨询通用技术、认知行为治疗技术等") (:sub-clause "5.3" :desc "二级心理咨询师课程" :details "心理动力学理论与方法、后现代心理咨询方法等") (:sub-clause "5.4" :desc "一级心理咨询师课程" :details "神经心理学、咨询与临床心理学研究进展等"))) (:clause "评价实施和证书核发" :content ((:sub-clause "6.1" :desc "管理中心职责" :details "负责制定实施细则，组织实施评价及核发证书") (:sub-clause "6.2" :desc "评价方式" :details "采用笔试与综合评审相结合的方式评价") ;; 以下类似地添加具体评价方式、评审周期、证书有效期等详细条款... (:sub-clause "6.8" :desc "评价结果参考" :details "水平评价结果供用人机构和心理咨询服务对象参考"))) (:clause "质量保障和监督" :content ((:sub-clause "7.1" :desc "学术与技术委员会职责" :details "负责学术咨询、技术支持与专业审定工作") (:sub-clause "7.2" :desc "监督委员会职责" :details "负责检查、监督水平评价工作"))) (:clause "附则" :content ((:sub-clause "8.1" :desc "遵守法律法规" :details "水平评价工作遵守国家法律法规，接受政府部门指导和社会各界监督") (:sub-clause "8.2" :desc "外籍人员申报" :details "另行制定外籍人员申报方式") (:sub-clause "8.3" :desc "解释权" :details "本规范由中国心理学会-中国科学院心理研究所心理咨询师水平评价工作指导组负责解释")))) 中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body) MHKT-path 三元组顶点关系顶点知识建模知识存储知识抽取知识融合知识计算知识应用 5E-HIC GCLAS 基于五行相生相克的全息无限循环生成与控制逻辑算法系统错误识别错误定位知识替换验证效力泛化能力可移植性局部性鲁棒性效力得分（Effectiveness Score）泛化得分（Generalization Score）可移植性得分（Portability Score）局部性得分（Locality Score）鲁棒性得分（Robustness Score）提高系统对事实问题的响应准确性超过10万个知识三元组科学、技术、历史、文化等多个领域公开的百科全书新闻报道学术论文与权威数据源的比对专家评审逻辑一致性检查用户通过界面或语音与“小镜”进行交互，提出健康咨询或管理需求。 NLP技术解析用户输入，理解用户需求。 UserInterfaceAndInteractionSystem 根据用户需求，收集相关的健康数据，如脉象、舌象、症状描述等。通过传感器收集数据问卷调查用户直接输入数据处理算法进行清洗和转换 JAMV-YIBSA+Store Data-processing-and-feature-engineering 利用中医理论和机器学习模型进行健康评估与预测。

先进的知识处理能力和智能推演技术整合多元知识体系通过Lisp语言实现高效技术上达到先进水平实际应用中展现强大功能和潜力定位-编辑模式提高准确率和效率知识三元组转化流程构建大规模幻觉数据集核心算法5E-HIC GCLAS 五元五维五层次全息生克逻辑效力泛化能力可移植性局部性鲁棒性利用更先进的自然语言处理技术提高编辑的准确性开发更高效的算法处理大规模的知识编辑任务

中医理论心理学理论命理学个人特质鉴别八卦和六十四卦预测与推演 Lisp S-表达式（Symbolic Expression）的优势 Sexplib库的支持宏定义(defmacro macro-name (parameter-list) body) int main() { std::string yamlContent = R"( title: 中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案痉病 patientInfo: name: 陶某某 gender: 女 age: 7岁 symptoms: - 发热数日 - 忽然昏迷不醒 - 目闭不开 - 两手拘急厥冷 - 牙关紧闭 - 角弓反张 - 二便秘涩 - 脉伏不应指 - 口噤 - 舌不易察 - 面色晦滞 - 手压其腹则反张更甚，其腹必痛 organHealth: 心脏: position: 左 attribute: 阳中之阳 function: 温煦、推动、流动 normalRange: 7.2 ~ 8 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录小肠: position: 左 attribute: 阳火 function: 分清泌浊 normalRange: 6.5 ~ 7.2 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录肝脏: position: 左 attribute: 阴中之阳 function: 主疏泄，具有升发的功能 normalRange: 7.2 ~ 8 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录胆: position: 左 attribute: 阴木 function: 贮藏胆汁 normalRange: 5.8 ~ 6.5 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录膀胱: position: 左 attribute: 阴水 function: 贮尿排尿 normalRange: 5.8 ~ 6.5 currentValue: N/A trend: ↓ note: 二便秘涩肾阴: position: 左 attribute: 阴中之阴 function: 主生长发育，藏精气 normalRange: 6.5 ~ 7.2 currentValue: N/A trend: ↓ note: 热盛于中，肾阴可能受损大肠: position: 右 attribute: 阴金 function: 传导糟粕 normalRange: 6.5 ~ 7.2 currentValue: N/A trend: N/A note: 二便秘涩肺: position: 右 attribute: 阳中之阴 function: 喜凉润恶燥热，主肃降 normalRange: 7.2 ~ 8 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录脾: position: 右 attribute: 阴中之至阴 function: 主运化水液，升清降浊 normalRange: 7.2 ~ 8 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录胃: position: 右 attribute: 阳土 function: 受纳腐熟水谷 normalRange: 5.8 ~ 6.5 currentValue: N/A trend: ↑ note: 胃家实生殖: position: 右 attribute: 阴阳 function: 奇恒之腑，女子胞，精室 normalRange: 5.8 ~ 6.5 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录肾阳: position: 右 attribute: 真阳 function: 三焦，命门，脑髓，生命之本 normalRange: 8 ~ 10 currentValue: N/A trend: N/A note: 未记录 initialDiagnosis: 痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。 treatmentPlan: - name: 大承气汤 ingredients: - name: 炒枳实 dosage: 5g - name: 制厚朴 dosage: 5g - name: 锦纹黄(泡) dosage: 10g - name: 玄明粉(泡) dosage: 10g - name: 复诊方 ingredients: - name: 杭白芍 dosage: 10g - name: 炒山栀 dosage: 5g - name: 淡黄芩 dosage: 5g - name: 川黄连 dosage: 3g - name: 炒枳实 dosage: 5g - name: 牡丹皮 dosage: 5g - name: 天花粉 dosage: 7g - name: 锦纹黄(泡) dosage: 7g - name: 飞滑石 dosage: 10g - name: 粉甘草 dosage: 3g reflection: 患者症状表现为热盛于中的证征，采用急下存阴法治疗。 )"; CaseData caseData = parseYAML(yamlContent); std::string jxwdyyCode = generateJXWDYYCode(caseData); std::cout << jxwdyyCode << std::endl; return 0; } ``` ### 3. 编译和运行编译并运行上述C++代码： ```sh g++ -o convert_yaml_to_jxwdyy convert_yaml_to_jxwdyy.cpp -lyaml-cpp ./convert_yaml_to_jxwdyy ``` ### 4. 输出运行上述程序后，您将看到生成的JXWDYY代码输出： ```xml 中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案痉病陶某某女 7岁发热数日忽然昏迷不醒目闭不开两手拘急厥冷牙关紧闭角弓反张二便秘涩脉伏不应指口噤舌不易察面色晦滞手压其腹则反张更甚，其腹必痛痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。炒枳实 5g 制厚朴 5g 锦纹黄(泡) 10g 玄明粉(泡) 10g 杭白芍 10g 炒山栀 5g 淡黄芩 5g 川黄连 3g 炒枳实 5g 牡丹皮 5g 天花粉 7g 锦纹黄(泡) 7g 飞滑石 10g 粉甘草 3g 患者症状表现为热盛于中的证征，采用急下存阴法治疗。 ``` ### 5. 扩展功能您可以根据需要扩展这个基础框架，例如： - 添加更多的脏腑健康信息。 - 增加症状和治疗方案的详细描述。 - 实现更复杂的分析和决策逻辑。 - 生成更加详细的报告和建议。希望这个示例能帮助您实现所需的中医健康管理诊断报告系统。如果有任何进一步的需求或问题，请随时告知。 #### 系统层类定义 ```cpp #include #include #include #include #include #include #include // 系统层：镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策> class NLP5E_CDMFS { private: // 系统层 class JXWDVSS_SystemLayer { private: static const std::string JXWDVSS; // JingXinWuDao AI Yijing Intelligent Brain Virtual Simulation Assistant System std::vector 认知库; // 存储认知数据的库 std::vector 决策算法库; // 存储决策算法的库 std::map jxwd_intelligent_flow; // 智能工作流映射标记 std::map SCSRLHF; // 镜心脉象智辨系统映射 // 辅助组件 struct InfiniteLoopFusionArchitectureInterface {}; struct NeuromorphicComputing {}; struct JXWDYY_AutoDev {}; struct XiaoJingChatBotDQNMoDE {}; // 经济与激励系统 struct JingXinCoinSystem {}; // 外部连接与展示 struct WebsiteLink {}; struct CombinedData {}; // 专项应用与扩展 struct MedGemini {}; // 人机交互与语言处理 struct PromptEngineering {}; struct PromptChainLLM {}; // 多智能体协作框架 struct SwarmMultiAgentFramework {}; // 核心高层函数 std::function jxwd_intelligent_flow_function; void processCase() { // 模拟处理中医案例数据 std::cout << "处理中医案例: " << number << ", 医生: " << doctor << ", 疾病: " << disease << ", 患者: " << patient << std::endl; } std::string toJXWDYYAutoDevXML() const { std::stringstream ss; ss << "n"; ss << " n"; ss << " " << number << "n"; ss << " " << doctor << "n"; ss << " " << disease << "n"; ss << " " << patient << "n"; ss << " n"; ss << "n"; return ss.str(); } } tcmCaseProcessor; // TCM Case Processor struct TCMCaseProcessor { void processCase(const std::string& caseData) { // 这里处理中医案例数据 // 可以调用ADLA进行数据标注等 } // 其他TCM Case Processor所需的方法 } tcmCaseProcessor; // 在智能工作流中使用TCM Case Processor void jxwd_intelligent_flow() { // 示例：处理一个中医案例 tcmCaseProcessor.processCase("some TCM case data"); // // 自主数据标注代理 struct AutonomousDataLabelingAgent { std::string labelData(const std::string& data) { // 模拟数据标注过程 return "Labeled: " + data; } }; AutonomousDataLabelingAgent adla; // 创建ADLA实例 // 处理中医案例数据 void processCase(const std::string& caseData) { // 使用ADLA进行数据标注 std::string labeledData = adla.labelData(caseData); // 分析标注后的数据，这里只是一个示例 std::cout << "Processing TCM Case: " << labeledData << std::endl; // 可以在这里加入更复杂的逻辑，比如诊断分析、推荐治疗方案等 } } tcmCaseProcessor; // 核心高层函数 - 智能工作流 std::function jxwd_intelligent_flow_function = [this]() { // 调用TCM Case Processor处理案例 tcmCaseProcessor.processCase("some TCM case data"); // 可以继续添加其他工作流步骤 }; public: // 构造函数 JXWDVSS_SystemLayer() {} // 启动智能工作流 void startIntelligentFlow() { jxwd_intelligent_flow_function(); } // 其他可能的公共方法 }; } // 可能还需要为TCMCaseProcessor定义其他方法和属性 }; }; ###镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策> 完整实现 #### 系统层类定义 ```cpp #include #include #include #include #include #include #include // 系统层：镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策> class NLP5E_CDMFS { private: // 系统层 class JXWDVSS_SystemLayer { private: static const std::string JXWDVSS; // JingXinWuDao AI Yijing Intelligent Brain Virtual Simulation Assistant System std::vector 认知库; // 存储认知数据的库 std::vector 决策算法库; // 存储决策算法的库 std::map jxwd_intelligent_flow; // 智能工作流映射标记 std::map SCSRLHF; // 镜心脉象智辨系统映射 // 辅助组件 struct InfiniteLoopFusionArchitectureInterface {}; struct NeuromorphicComputing {}; struct JXWDYY_AutoDev {}; struct XiaoJingChatBotDQNMoDE {}; // 经济与激励系统 struct JingXinCoinSystem {}; // 外部连接与展示 struct WebsiteLink {}; struct CombinedData {}; // 专项应用与扩展 struct MedGemini {}; // 人机交互与语言处理 struct PromptEngineering {}; struct PromptChainLLM {}; // 多智能体协作框架 struct SwarmMultiAgentFramework {}; // 核心高层函数 std::function jxwd_intelligent_flow_function; // TCM Case Processor struct TCMCaseProcessor {}; #include #include #include #include // 系统层：镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策>“NLP5E-Based Cognitive and Decision-Making Function Class”“NLP5E-CDMF” class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_IAMS_MPIDS_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision { private: std::vector 认知库; // 存储认知数据的库 std::vector 决策算法; // 存储决策算法的库 public: // 构造函数 JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_IAMS_MPIDS_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision() { // 初始化认知库和决策算法库认知库 = {"认知数据1", "认知数据2", "认知数据3"}; 决策算法 = {"算法1", "算法2", "算法3"}; } // 认知处理方法 void 认知处理(const std::string& 输入数据) { // 模拟认知处理过程 std::cout << "认知处理输入数据：" << 输入数据 << std::endl; // 这里可以添加实际的认知处理逻辑 } // 决策支持方法 std::string 决策支持(const std::string& 认知结果) { // 模拟决策支持过程 std::cout << "基于认知结果进行决策支持：" << 认知结果 << std::endl; // 这里可以添加实际的决策支持逻辑 // 假设根据认知结果返回一个决策建议 return "决策建议：根据认知结果，采取行动A。"; } // 运行认知与决策流程 void 运行认知与决策流程(const std::string& 输入数据) { // 1. 认知处理认知处理(输入数据); // 2. 决策支持 std::string 决策建议 = 决策支持("认知结果"); std::cout << 决策建议 << std::endl; } // 将决策算法库转换为JXWDYY-AutoDev-XML格式 std::string toJXWDYYAutoDevXML() const { std::stringstream ss; ss << "n"; ss << " <决策算法库>n"; for (const auto& 算法 : 决策算法) { ss << " <算法>" << 算法 << "n"; } ss << " n"; ss << "n"; return ss.str(); } }; // 主函数 int main() { // 创建镜心悟道AI易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策>的实例 JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_IAMS_MPIDS_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision brainCD; // 运行认知与决策流程，假设输入数据为"用户查询" brainCD.运行认知与决策流程("用户查询"); // 将决策算法库转换为JXWDYY-AutoDev-XML格式并输出 std::string xml = brainCD.toJXWDYYAutoDevXML(); std::cout << "决策算法库的JXWDYY-AutoDev-XML格式:n" << xml; return 0; } //【系统层：镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策>`JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase` 镜心悟道AI易经智能“大脑”"SCS"（IAMS）MPIDS-AI-TCM-PRSA】#include #include #include // 系统层：镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策> class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_(IAMS）MPIDS_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision { private: std::vector认知库; // 存储认知数据的库 std::vector决策算法; // 存储决策算法的库 // 定义镜心悟道 AI 易经智能大脑类 class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI Middle Platform-JXWDAIYijingBrainBase class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase: def __init__(self, name, version): self.name = name self.version = version self.knowledge_base = {} def add_knowledge(self, topic, content): self.knowledge_base[topic] = content def query_knowledge(self, topic): return self.knowledge_base.get(topic, "No information available.") def display_info(self): print(f"Name: {self.name}") print(f"Version: {self.version}") print("Knowledge Base:") for topic, content in self.knowledge_base.items(): print(f" {topic}: {content}")上下文学习(In-Context Learning, ICL)和权重学习(In-Weight Learning, IWL)模式下,不同的无关上下文数量k和训练样本数量N_x如何影响模型的误差。解释一下:横轴表示训练样本数量N_x的对数值(以2为底),纵轴表示模型的预测误差。每个子图对应不同的无关上下文数量k,从0到7。k值越大,表示上下文中包含的无关信息越多。红色虚线表示IWL模式下模型误差的理论上界,随着训练样本数量的增加而下降。这表明当训练数据越多时,IWL模式的性能会越好。蓝色实线表示ICL模式下模型误差的理论下界和上界。随着无关上下文数量k的增加,ICL模式的误差下界和上界也在提高。这说明上下文的质量(相关性)会显著影响ICL模式的性能。当训练样本数量较少时,ICL模式的误差可能低于IWL模式。但随着样本数量增加,IWL模式的误差下降较快,逐渐表现出优势。这表明ICL更适合小样本学习,而IWL在大样本场景下更有优势。该图直观地展示了无关上下文数量和训练样本数量如何影响ICL和IWL模式下模型的性能,揭示了两种学习机制的适用条件和特点。这为我们理解和应用ICL和IWL提供了有益的理论参考。通过对比不同设置下ICL和IWL的性能，我们可以得到以下发现:类别分布、上下文相关性、上下文长度和相关示例数量都会显著影响ICL的性能。这启示我们在应用ICL时，需要注意优化上下文的设计，提供足够的相关示例。IWL对这些因素的敏感度相对较低，但需要更多的训练样本来达到较好的性能。这启示我们在大样本场景下，可以优先考虑IWL。在实践中，我们可以根据任务的特点和数据的分布，灵活选择ICL或IWL，或者将两者结合，发挥各自的优势。这项研究通过系统地分析各种因素对ICL和IWL的影响，为我们理解和应用Transformer模型提供了重要的实验依据和实践指导。以上实验设计，研究团队使用了合成数据和真实数据。合成数据实验中，他们创建具有特定分布特征（如长尾分布、高类内变异等）的数据集，在不同训练设置下观察Transformer模型的学习机制变化。评估时使用ID（In-Distribution）数据和OOD（Out-of-Distribution）数据，全面考察模型的预测性能。在真实数据实验中，研究团队使用了Omniglot手写字符数据集和Gemini Nano 1语言模型。通过微调模型学习实体之间的关系（如人名与城市的对应），并观察模型在提供上下文提示和不提供提示时的预测行为，以揭示ICL和IWL的作用。微调数据集的问答对和基本模型的相应预测，还显示了可能答案的相对对数概率。看下图，阴影行是微调的模型预测，未阴影的行是基本模型预测。在这种情况下，模型必须使用WL来预测正确答案。 #include #include #include #include 中医领域多模态AI智能体MMedAgent

MMedAgent在多项中医任务中超越现有SOTA方法。在中医诊断、辨证和方剂推荐任务中表现尤为突出。展示学习新中医工具的高效能力。

MMedAgent显著提升中医任务处理效率和准确性。易于集成新中医工具，保持先前工具激活能力。

目前限于五种模式的中医七项任务。未来计划包含更专业的中医工具，扩展MMedAgent能力。

框架标准

多模态大型语言模型在中医领域的局限性 AI代理在中医领域的潜力

MMedAgent的工作原理与架构数据集创建与中医工具集成

实验设置与方法结果分析与比较

MMedAgent的优势与贡献存在的限制与未来发展方向

无限推演专业版

探索MMedAgent在更多中医领域和任务中的应用潜力。

分析MMedAgent在不同中医医疗机构和文化背景下的适应性。

研究如何进一步提高MMedAgent的工具选择准确性和结果整合质量，特别是在中医辨证施治方面。

探讨MMedAgent在远程中医诊疗、个性化中医治疗和精准中医预防中的应用前景。

考虑MMedAgent在中医教育和培训中的作用，以及如何辅助中医师做出更明智的诊断和治疗决策。

分析MMedAgent在处理敏感中医数据和隐私保护方面的挑战与对策。

探索如何将MMed昶Agent与其他先进技术（如中医大数据分析、生物信息学等）相结合，推动中医领域的创新发展。

以下是转换后的 Python 代码： document = { "title": "中医领域多模态 AI 智能体 MMedAgent", "sections": [ { "title": "背景与目标", "points": [ "多模态大型语言模型（MLLM）在中医领域存在局限性。", "开发 AI 代理以整合专业中医模型，应对中医领域挑战。", "目标：构建首个中医领域的多模态 AI 智能体 MMedAgent。" ] }, { "title": "MMedAgent 介绍", "points": [ "结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。", "工作流程：用户输入 → MLLM 解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。", "使用 LaVA-Med 作为主干，扩展多态任务能力，并针对中医领域进行优化。" ] }, { "title": "数据集与工具", "points": [ "创建指令调整数据集，训练 MMedAgent 选择合适的中医工具。", "集成六种中医工具，涵盖七项中医任务（诊断、辨证、方剂推荐、针灸治疗、推拿手法、中药识别、健康咨询）。", "微调 Grounding DINO 以适应中医诊断任务。" ] }, { "title": "实验与结果", "points": [ "MMedAgent 在多项中医任务中超越现有 SOTA 方法。", "在中医诊断、辨证和方剂推荐任务中表现尤为突出。", "展示学习新中医工具的高效能力。" ] }, { "title": "结论", "points": [ "MMedAgent 显著提升中医任务处理效率和准确性。", "易于集成新中医工具，保持先前工具激活能力。" ] }, { "title": "限制与未来方向", "points": [ "目前限于五种模式的中医七项任务。", "未来计划包含更专业的中医工具，扩展 MMedAgent 能力。" ] } ], "framework": { "title": "框架标准", "sections": [ { "title": "背景介绍", "points": [ "多模态大型语言模型在中医领域的局限性", "AI 代理在中医领域的潜力" ] }, { "title": "智能体设计与实现", "points": [ "MMedAgent 的工作原理与架构", "数据集创建与中医工具集成" ] }, { "title": "性能评估", "points": [ "实验设置与方法", "结果分析与比较" ] }, { "title": "结论与展望", "points": [ "MMedAgent 的优势与贡献", "存在的限制与未来发展方向" ] } ] }, "infiniteDerivationProfessionalEdition": { "title": "无限推演专业版", "sections": [ { "title": "应用潜力探索", "points": [ "探索 MMedAgent 在更多中医领域和任务中的应用潜力。" ] }, { "title": "适应性分析", "points": [ "分析 MMedAgent 在不同中医医疗机构和文化背景下的适应性。" ] }, { "title": "性能提升研究", "points": [ "研究如何进一步提高 MMedAgent 的工具选择准确性和结果整合质量，特别是在中医辨证施治方面。" ] }, { "title": "应用前景探讨", "points": [ "探讨 MMedAgent 在远程中医诊疗、个性化中医治疗和精准中医预防中的应用前景。" ] }, { "title": "教育与培训作用", "points": [ "考虑 MMedAgent 在中医教育和培训中的作用，以及如何辅助中医师做出更明智的诊断和治疗决策。" ] }, { "title": "数据隐私挑战", "points": [ "分析 MMedAgent 在处理敏感中医数据和隐私保护方面的挑战与对策。" ] }, { "title": "技术结合创新", "points": [ "探索如何将 MMedAgent 与其他先进技术（如中医大数据分析、生物信息学等）相结合，推动中医领域的创新发展。" ] } ] } } 上下文学习与权重学习性能影响因素研究本实验研究了上下文学习(In-Context Learning, ICL)和权重学习(In-Weight Learning, IWL)模式下，无关上下文数量k和训练样本数量N_x对模型误差的影响。实验结果表明，ICL更适合小样本学习，而IWL在大样本场景下更有优势。创建具有特定分布特征（如长尾分布、高类内变异等）的数据集 ID（In-Distribution）数据和OOD（Out-of-Distribution）数据全面考察模型的预测性能 Omniglot手写字符数据集 Gemini Nano 1语言模型微调模型学习实体之间的关系（如人名与城市的对应）观察模型在提供上下文提示和不提供提示时的预测行为问答对和基本模型的相应预测可能答案的相对对数概率训练样本数量N_x的对数值(以2为底) 模型的预测误差红色虚线 IWL模式下模型误差的理论上界随着训练样本数量的增加而下降蓝色实线 ICL模式下模型误差的理论下界和上界随着无关上下文数量k的增加而提高每个子图对应不同的无关上下文数量k,从0到7 k值越大,上下文中包含的无关信息越多类别分布、上下文相关性、上下文长度和相关示例数量都会显著影响ICL的性能在应用ICL时，需要注意优化上下文的设计，提供足够的相关示例 IWL对这些因素的敏感度相对较低，但需要更多的训练样本来达到较好的性能在大样本场景下，可以优先考虑IWL ICL更适合小样本学习，而IWL在大样本场景下更有优势可以根据任务的特点和数据的分布，灵活选择ICL或IWL，或者将两者结合，发挥各自的优势通过系统地分析各种因素对ICL和IWL的影响，为本研究理解和应用Transformer模型提供了重要的实验依据和实践指导 #include #include #include #include #include #include // 基础层次类 class BaseLayer { public: virtual void processInput(const std::string& input) = 0; }; // 一元一维层 class OneElementOneDimensionLayer : public BaseLayer { public: void processInput(const std::string& input) override { std::cout << "Processing in OneElementOneDimensionLayer: " << input << std::endl; // 处理逻辑 } }; // 二元二维层 class TwoElementTwoDimensionLayer : public BaseLayer { public: void processInput(const std::string& input) override { std::cout << "Processing in TwoElementTwoDimensionLayer: " << input << std::endl; // 处理逻辑 } }; // 主控制类 class ControlSystem { private: std::vector layers; public: ControlSystem() { layers.push_back(new OneElementOneDimensionLayer()); layers.push_back(new TwoElementTwoDimensionLayer()); } ~ControlSystem() { for (auto layer : layers) { delete layer; } } void run(const std::string& input) { for (auto layer : layers) { layer->processInput(input); } } }; int main() { ControlSystem system; system.run("Input Data"); return 0; } //【系统层：镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策>`JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase` 镜心悟道AI易经智能“大脑”"SCS"（IAMS）MPIDS-AI-TCM-PRSA】#include #include #include // 系统层：镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策> class JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision { private: std::vector认知库; // 存储认知数据的库 std::vector决策算法; // 存储决策算法的库 public: // 构造函数 JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision() { // 初始化认知库和决策算法库认知库 = {"认知数据1", "认知数据2", "认知数据3"}; 决策算法 = {"算法1", "算法2", "算法3"}; } // 认知处理方法 void 认知处理(const std::string& 输入数据) { // 模拟认知处理过程 std::cout << "认知处理输入数据：" << 输入数据 << std::endl; // 这里可以添加实际的认知处理逻辑 } // 决策支持方法 std::string 决策支持(const std::string& 认知结果) { // 模拟决策支持过程 std::cout << "基于认知结果进行决策支持：" << 认知结果 << std::endl; // 这里可以添加实际的决策支持逻辑 // 假设根据认知结果返回一个决策建议 return "决策建议：根据认知结果，采取行动A。"; } // 运行认知与决策流程 void 运行认知与决策流程(const std::string& 输入数据) { // 1. 认知处理认知处理(输入数据); // 2. 决策支持 std::string 决策建议 = 决策支持("认知结果"); std::cout << 决策建议 << std::endl; } }; // 主函数 int main() { // 创建镜心悟道AI易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策>的实例 JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision brainCD; // 运行认知与决策流程，假设输入数据为"用户查询" brainCD.运行认知与决策流程("用户查询"); return 0; } 【身份层：<小镜XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent：MoDE-9EMMedAgent>多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）多智能体强化学习（MARL）算法电子健康记录（EHRs）数据&9E算法（9EHolistic Algorithm） JXWDVSS"JingXinWuDao AI Yijing Intelligent Brain Virtual Simulation Assistant System"】#include #include // 身份层：模拟小镜XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent在多智能体系统中的身份和功能 class IdentityLayer { public: // 构造函数 IdentityLayer() {} // 展示身份信息 void showIdentity() { std::cout << "小镜XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent：MoDE-9EMMedAgent>" << std::endl; std::cout << "多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）" << std::endl; std::cout << "多智能体强化学习（MARL）算法" << std::endl; std::cout << "电子健康记录（EHRs）数据" << std::endl; std::cout << "9E算法（9EHolistic Algorithm）" << std::endl; std::cout << "JXWDVSS"JingXinWuDao AI Yijing Intelligent Brain Virtual Simulation Assistant System"" << std::endl; } // 模拟多智能体系统的行为 void simulateMAS() { std::cout << "模拟多智能体系统行为..." << std::endl; // 这里可以添加多智能体系统的具体行为逻辑 } // 模拟多智能体强化学习算法 void simulateMARL() { std::cout << "模拟多智能体强化学习算法..." << std::endl; // 这里可以添加多智能体强化学习算法的具体逻辑 } // 处理电子健康记录数据 void processEHRs() { std::cout << "处理电子健康记录（EHRs）数据..." << std::endl; // 这里可以添加处理EHRs数据的具体逻辑 } // 运行9E算法 void run9EAlgorithm() { std::cout << "运行9E算法（9EHolistic Algorithm）..." << std::endl; // 这里可以添加9E算法的具体逻辑 } }; // 主函数 int main() { // 创建身份层的实例 IdentityLayer identityLayer; // 展示身份层的信息 identityLayer.showIdentity(); // 模拟多智能体系统的行为 identityLayer.simulateMAS(); // 模拟多智能体强化学习算法 identityLayer.simulateMARL(); // 处理电子健康记录数据 identityLayer.processEHRs(); // 运行9E算法 identityLayer.run9EAlgorithm(); return 0; } 【信念层：【结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。工作流程：用户输入 → MLLM解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。】#include #include #include // 信念层：模拟镜心悟道AI易经智能“大脑”的信念和工作流程 class BeliefLayer { private: std::vector tools; // 存储中医工具的集合 std::vector workflow; // 存储工作流程的步骤 public: // 构造函数 BeliefLayer() { // 初始化中医工具 tools = {"工具1", "工具2", "工具3"}; // 初始化工作流程 workflow = {"用户输入", "MLLM解析", "工具调用", "结果整合", "用户响应"}; } // 展示信念信息 void showBeliefs() { std::cout << "结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。" << std::endl; for (const auto& tool : tools) { std::cout << "中医工具：" << tool << std::endl; } std::cout << "工作流程：" << std::endl; for (const auto& step : workflow) { std::cout << step << " → " << std::endl; } } // 模拟处理中医任务的工作流程 void processTCMTasks(const std::string& userInput) { std::cout << "处理中医任务：" << std::endl; std::cout << workflow[0] << "：" << userInput << std::endl; // 用户输入 std::cout << workflow[1] << "：解析用户输入" << std::endl; // MLLM解析 std::cout << workflow[2] << "：调用中医工具" << std::endl; // 工具调用 std::cout << workflow[3] << "：整合结果" << std::endl; // 结果整合 std::cout << workflow[4] << "：响应用户" << std::endl; // 用户响应 } }; // 主函数 int main() { // 创建信念层的实例 BeliefLayer beliefLayer; // 展示信念层的信息 beliefLayer.showBeliefs(); // 模拟处理中医任务的工作流程，假设用户输入为"我感到头痛" beliefLayer.processTCMTasks("我感到头痛"); return 0; } // 【能力层：依次运行所有算法模块 std::vector algorithms = std::vector algorithms = { "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）", "1E小镜一元一维气机无限循环算法", "2E小镜二元二维阴阳无限循环算法", "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法", "4E小镜四元四维四象限无限循环算法", "5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法", "6E小镜六元六维六气六淫无限循环算法", "7E小镜七元七维七情六欲七星宇宙无限循环算法", "8E小镜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", "9E小镜九元九维九九归一<一元无限循环接近阴阳平衡>无限循环算法"#include #include #include // 能力层：模拟镜心悟道AI易经智能“大脑”的能力层，依次运行所有算法模块 class AbilityLayer { private: std::vector algorithms; public: // 构造函数 AbilityLayer() { // 初始化算法模块 algorithms = { "气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）", "1E小镜一元一维气机无限循环算法", "2E小镜二元二维阴阳无限循环算法", "3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法", "4E小镜四元四维四象限无限循环算法", "5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法", "6E小镜六元六维六气六淫无限循环算法", "7E小镜七元七维七情六欲七星宇宙无限循环算法", "8E小镜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", "9E小镜九元九维九九归一<一元无限循环接近阴阳平衡>无限循环算法" }; } // 运行所有算法模块 void runAlgorithms() { std::cout << "开始运行算法模块：" << std::endl; for (const auto& algorithm : algorithms) { std::cout << "运行算法：" << algorithm << std::endl; // 这里可以添加具体算法的运行逻辑 } } }; 7.张建荣医案血痹袁某某，女，47岁，工人。1992年3月5日初诊。右膝关节至股外侧肌肤麻木不仁四五天。搔抓麻木，如有梅花针乱刺状，局部皮肤无红肿热痛。原因是来月经第2天用凉水冲洗食物，翌日即见经行停止，并产生股外侧肌肤麻木之症，单位医院给“益母丸”后，月经即通，但股外侧麻木之症如故。刻诊：舌淡胖边有齿印，苔薄白，脉弦缓。麻木之处皮肤外观未见异常。诊为血痹，证属气虚血瘀。处方：黄芪桂枝五物汤加味：黄芪30g，桂枝12g，赤白芍各15g，当归15g，鸡血藤30g，地龙15g，木瓜12g，薏苡仁25g，川芎10g，防风10g，大枣4枚，生姜4片。3剂，水煎服。3月11日复诊，言其上方进3剂，麻木如针刺症状完全消失。现右膝关节至股外侧肌肤仅有蚁行感。舌脉同前。继用前方加秦艽12g、地龙改为18g，3剂水煎服。药尽病愈。(《金匮证治精要》) 镜心悟道AI易经智能“大脑”“元”智能体搜索镜心脉象智辨系统"SCSRLHF"工作流程算法4E-Text2SQL+V-STaR: Training VerifiersforSelf-TaughtReasoners【JXWDAIYijingBrainBaseADASMPIDSMedicalSystemSCSRLHF4E-Text2SQL+V-STaR: Training Verifiers for Self-Taught Reasoners】多元多维多层全息辩证映射定义（HolisticDiagnosisMapping Definitions）PieCloudVector-Postgres```jxwdyypfs-xml 中医健康管理诊断报告 JXWD—HDMDLCPYAYS—0000-0-00-辰时-AM/PM-00.00 XML结构解释：：根元素，包含版本和编码信息。：整个病例的容器。：报告的标题。 <HDMDLCPYAYS>：具体的医案名称。 <patientInfo>：患者的基本信息，如姓名、性别、年龄和联系方式。 <background>：患者的背景信息，包括出生日期、八字分析、生活环境和生活方式。 <symptoms>： <description>：症状的详细描述。 <pulseChanges>：脉象变化的前后对比。 <diagnosis>： <condition>：诊断结论。 <fiveElementsDialectic>：五行辩证。 <yinYangDialectic>：阴阳辩证。 <sanjiaoEnergyDialectic>：三焦能量辩证。 <energyDistribution>：能量分布。 <qiMechanism>：气机运行情况。 <meridianDialectic>：十二正经和八脉辩证。 <sixEvilsDialectic>：六淫辩证。 <sevenEmotionsDialectic>：七情辩证。 <eightTrigramsDialectic>：八卦辩证。 <nineNineToOneDialectic>：九九归一辩证，找出核心问题。 <prescriptions>：包含初诊和复诊的处方。 <prescription>：每个处方的名称及其包含的药物、剂量、频率、五行属性、八卦对应、功效和针对的症状。 <treatmentPlan>：治疗计划。 <plan>：治疗的具体步骤。 <outcome>：治疗后的效果。 <result>：治疗结果的描述。 <commentary>：医生的评论和注释。 <note>：医生对病例的进一步解释。 <reference>：参考文献或书籍。根据您提供的张建荣医案关于血痹的病例信息，我将创建一个完整的JXWDYYPFS-PML格式的XML诊断报告。这份报告将包括患者的基本信息、症状描述、诊断依据、治疗方案以及治疗结果等内容。以下是完整的XML文档： ```xml <jxwdpml version="jxwd-7.0" encoding="UTF-8"> <case> <title>中医健康管理诊断报告 JXWD—HDMDLCPYAYS—1992-03-05-辰时-AM08.00 张建荣医案血痹袁某某女 47岁工人未提供生活环境未详细说明。饮食情况未详细说明。活动情况未详细说明。睡眠情况未详细说明。患者右膝关节至股外侧肌肤麻木不仁四五天。搔抓麻木，如有梅花针乱刺状，局部皮肤无红肿热痛。原因是来月经第2天用凉水冲洗食物，翌日即见经行停止，并产生股外侧肌肤麻木之症，单位医院给“益母丸”后，月经即通，但股外侧麻木之症如故。心脾肾气虚血瘀土木弦缓平和心脾肾阴阳趋于平衡土木平和平和诊断为《金匮要略》之“血痹”，表现为气虚血瘀，肌肤麻木不仁。治宜益气活血，通络止麻，用黄芪桂枝五物汤加味。肝气郁结，影响气血运行。暂无具体信息。脾气虚弱，不能运化气血。肺气不足，影响营卫调和。肾精亏损，导致腰膝酸软。

综合来看，主要问题是气虚血瘀，需要通过益气活血、通络止麻来解决。

阴血不足阳气不足阴阳两虚，以气虚为主。寒邪入侵，使血脉凝滞，加重麻木症状。湿邪困阻，影响气血运行，造成麻木。长期患病可能导致情绪低落。由于病情严重，患者可能会感到恐惧和不安。对应头部，表示心神不宁。对应腹部，表示脾胃功能不佳。对应肝脏，表示肝气郁结。对应胆腑，表示胆气不舒。对应肾脏，表示肾精不足。对应心脏，表示心火上炎。对应胃部，表示胃气上升。对应肺脏，表示肺气不足。核心问题为气虚血瘀，导致肌肤麻木不仁，需通过益气活血、通络止麻来解决。益气活血，通络止麻肌肤麻木，如有梅花针乱刺状性温，味甘，归肺、脾经，能补气固表，利尿托毒。性温，味辛、甘，归心、肺、膀胱经，能发汗解表，温经通脉。性微寒，味苦、酸，归肝、脾经，能清热凉血，散瘀止痛。性微寒，味苦、酸，归肝、脾经，能养血敛阴，柔肝止痛。性温，味甘、辛，归肝、心、脾经，能补血活血，调经止痛。性温，味苦、甘，归肝、肾经，能活血通络，祛风除湿。性寒，味咸，归肝、脾、膀胱经，能清热定惊，通络平喘。性温，味酸，归肝、脾经，能舒筋活络，和胃化湿。性凉，味甘、淡，归脾、胃、肺经，能健脾利湿，清热排脓。性温，味辛，归肝、胆、心包经，能活血行气，祛风止痛。性温，味辛、甘，归膀胱、肝、脾经，能发表散风，胜湿止痛。性温，味甘，归脾、胃经，能补中益气，养血安神。性温，味辛，归肺、脾、胃经，能发表散寒，温中止呕。巩固疗效，防止复发，调理肝脾肾功能。肌肤蚁行感性温，味甘，归肺、脾经，能补气固表，利尿托毒。性温，味辛、甘，归心、肺、膀胱经，能发汗解表，温经通脉。性微寒，味苦、酸，归肝、脾经，能清热凉血，散瘀止痛。性微寒，味苦、酸，归肝、脾经，能养血敛阴，柔肝止痛。性温，味甘、辛，归肝、心、脾经，能补血活血，调经止痛。性温，味苦、甘，归肝、肾经，能活血通络，祛风除湿。性寒，味咸，归肝、脾、膀胱经，能清热定惊，通络平喘。性温，味酸，归肝、脾经，能舒筋活络，和胃化湿。性凉，味甘、淡，归脾、胃、肺经，能健脾利湿，清热排脓。性温，味辛，归肝、胆、心包经，能活血行气，祛风止痛。性温，味辛、甘，归膀胱、肝、脾经，能发表散风，胜湿止痛。性平，味苦、辛，归肝、胃、胆经，能祛风湿，通络止痛。性温，味甘，归脾、胃经，能补中益气，养血安神。性温，味辛，归肺、脾、胃经，能发表散寒，温中止呕。服用黄芪桂枝五物汤加味，内服。观察病情变化，如有好转，则继续原方；如症状改善不明显，则调整治疗方案。定期复诊，监测病情变化，调整治疗方案。进行适当的物理治疗，如热敷、按摩等，以缓解麻木感。指导患者进行适度的功能锻炼，增强肢体活动度。服用黄芪桂枝五物汤加味3剂后，麻木如针刺症状完全消失。现右膝关节至股外侧肌肤仅有蚁行感。继用前方加秦艽12g、地龙改为18g，3剂水煎服。药尽病愈。本病例体现了从气虚血瘀论治血痹的有效性。通过益气活血、通络止麻的方法，患者的肌肤麻木得到了缓解，最终治愈了疾病。在治疗过程中，患者的积极配合和良好的生活习惯对于恢复起到了重要作用。患者应注意保持良好的个人卫生，特别是在治疗期间。饮食上应避免辛辣、油腻及刺激性食物，以免加重病情。同时，要保持心情舒畅，避免情绪波动过大。在治疗过程中，应密切观察身体变化，并按照医嘱定期复诊。生活方式调整 - 保证充足的休息和睡眠。 - 保持适量的运动，如散步、太极等，以增强体质。 - 避免长时间处于潮湿寒冷的环境中。 - 保持乐观的心态，减少精神压力。饮食建议 - 多食用富含维生素和矿物质的食物，如新鲜蔬菜和水果。 - 适量摄入优质蛋白质，如鱼、瘦肉、豆制品等。 - 少食多餐，避免暴饮暴食。 - 限制盐分和糖分的摄入，以防水肿和肥胖。长期随访计划每三个月进行一次复查，监测肢体状况和血液指标。每年进行一次全面体检，评估整体健康状况。如果出现任何新的症状或不适，立即就医。定期与医生沟通，调整治疗和护理方案。 [张建荣. 金匮证治精要. 出版信息未提供, 页码: 未提供] ``` ### 补充说明： - **治疗计划的具体步骤**：增加了物理治疗和功能锻炼的建议。 - **患者的后续护理建议**：提供了生活方式和饮食上的具体建议。 - **医生的进一步评论**：对治疗过程进行了总结，并强调了患者配合的重要性。 - **长期随访计划**：制定了一个长期的随访计划，以确保病情稳定并预防复发。如果您有其他特定的需求或想要添加更多的细节，请告诉我，我会根据您的要求进一步完善这份报告。 6.张谟瑞医案历节周某某，男，19岁。因左膝关节肿胀疼痛伴畏寒发热10余天，经用抗菌素、激素无效，于1972年10月11日入院。检查：体温39℃，强迫体位，腕、膝关节肿大畸形呈梭状，左髋关节明显压痛，不能伸屈，心率120次／分，律齐，无杂音。血象：白细胞23l00，中性78%，淋巴22％，血沉105，以青、链霉素、强的松、阿斯匹林、汉防己甲素等治疗，身热仍未降低，关节肿痛存在，不能起床行走，同月29日会诊：形凛身热，指(趾)、腕、膝、踝关节痛楚畸形肿大，舌尖红，苔薄黄腻，脉数。给服桂枝芍药知母汤加减24剂，肿痛消退，恢复正常。[张谟瑞.桂枝芍药知母汤治疗类风湿性关节炎.浙江中医，1980，﹙2﹚：54] 镜心悟道AI易经智能“大脑”“元”智能体搜索镜心脉象智辨系统"SCSRLHF"工作流程算法4E-Text2SQL+V-STaR: Training VerifiersforSelf-TaughtReasoners【JXWDAIYijingBrainBaseADASMPIDSMedicalSystemSCSRLHF4E-Text2SQL+V-STaR: Training Verifiers for Self-Taught Reasoners】多元多维多层全息辩证映射定义（HolisticDiagnosisMapping Definitions）PieCloudVector-Postgres```jxwdyypfs-xml 中医健康管理诊断报告 JXWD—HDMDLCPYAYS—0000-0-00-辰时-AM/PM-00.00 XML结构解释：：根元素，包含版本和编码信息。：整个病例的容器。：报告的标题。 <HDMDLCPYAYS>：具体的医案名称。 <patientInfo>：患者的基本信息，如姓名、性别、年龄和联系方式。 <background>：患者的背景信息，包括出生日期、八字分析、生活环境和生活方式。 <symptoms>： <description>：症状的详细描述。 <pulseChanges>：脉象变化的前后对比。 <diagnosis>： <condition>：诊断结论。 <fiveElementsDialectic>：五行辩证。 <yinYangDialectic>：阴阳辩证。 <sanjiaoEnergyDialectic>：三焦能量辩证。 <energyDistribution>：能量分布。 <qiMechanism>：气机运行情况。 <meridianDialectic>：十二正经和八脉辩证。 <sixEvilsDialectic>：六淫辩证。 <sevenEmotionsDialectic>：七情辩证。 <eightTrigramsDialectic>：八卦辩证。 <nineNineToOneDialectic>：九九归一辩证，找出核心问题。 <prescriptions>：包含初诊和复诊的处方。 <prescription>：每个处方的名称及其包含的药物、剂量、频率、五行属性、八卦对应、功效和针对的症状。 <treatmentPlan>：治疗计划。 <plan>：治疗的具体步骤。 <outcome>：治疗后的效果。 <result>：治疗结果的描述。 <commentary>：医生的评论和注释。 <note>：医生对病例的进一步解释。 <reference>：参考文献或书籍。根据您提供的张谟瑞医案信息，我将创建一个包含初诊和复诊处方的XML诊断报告。由于原始资料中没有明确提到复诊的具体方剂，我们将基于初诊方剂的效果以及中医治疗的一般原则来推测可能的复诊方案。以下是完整的XML诊断报告，包括了患者的基本信息、症状描述、诊断依据、初诊和复诊的处方、治疗计划以及治疗结果等内容： ```xml <jxwdpml version="jxwd-6.0" encoding="UTF-8"> <case> <title>中医健康管理诊断报告 JXWD—HDMDLCPYAYS—1972-10-11-辰时-AM08.00 张谟瑞医案历节周某某男 19岁未提供生活环境未详细说明。饮食情况未详细说明。活动情况未详细说明。睡眠情况未详细说明。患者左膝关节肿胀疼痛伴畏寒发热10余天，经用抗菌素、激素无效。入院时体温39℃，强迫体位，腕、膝关节肿大畸形呈梭状，左髋关节明显压痛，不能伸屈。心率120次/分，律齐，无杂音。血象：白细胞23,000，中性78%，淋巴22%，血沉105。肝脾肾阴虚阳亢木火土水数而有力快而不稳肝脾肾阴阳趋于平衡木火土水平缓平稳诊断为历节（类风湿性关节炎）。给服桂枝芍药知母汤加减24剂，肿痛消退，恢复正常。肝气郁结，需疏肝理气热毒内蕴，需清热解毒脾胃虚弱，需健脾益气肺失宣降，需调理肺气肾精不足，需滋补肾阴

综合来看，主要问题是肝脾肾功能失调导致的湿热痹阻，需要通过疏肝理气、清热解毒、健脾益气来解决。

阴血不足阳气过旺阴阳失衡，以阳亢为主。风邪入侵，表现为关节疼痛、变形。湿邪停滞，导致关节肿胀、重着。体内有热象，表现为高热、舌红苔黄腻。长期患病可能导致情绪低落。可能由于病情反复，患者感到烦躁不安。对应肝脏，功能亢进，需要调理。对应心脏，功能亢进，需要调理。对应脾脏，功能虚弱，需要调理。对应肾脏，功能虚弱，需要调理。核心问题为肝脾肾功能失调导致的湿热痹阻，需要通过疏肝理气、清热解毒、健脾益气来解决。疏肝理气，清热解毒，健脾益气，活血止痛关节肿痛，发热，畏寒性温，味辛、甘，归心、肺、膀胱经，能发汗解表，温经通络。性微寒，味苦、酸，归肝、脾经，能养血敛阴，柔肝止痛。性寒，味苦、甘，归肺、胃、肾经，能清热泻火，生津润燥。性温，味辛，归肺、脾、胃经，能发表散寒，温中止呕。性平，味甘，归心、肺、脾、胃经，能益气补中，清热解毒，缓急止痛。性温，味甘、苦，归脾、胃经，能健脾益气，燥湿利水。性寒，味苦、辛，归膀胱、肾经，能祛风湿，利水消肿。性大热，味辛、甘，有毒，归心、脾、肾经，能回阳救逆，补火助阳。根据患者具体情况进行加减，以达到最佳治疗效果。巩固疗效，防止复发，调理肝脾肾功能。关节轻微不适，体力未完全恢复性温，味辛、甘，归心、肺、膀胱经，能发汗解表，温经通络。性微寒，味苦、酸，归肝、脾经，能养血敛阴，柔肝止痛。性寒，味苦、甘，归肺、胃、肾经，能清热泻火，生津润燥。性温，味辛，归肺、脾、胃经，能发表散寒，温中止呕。性平，味甘，归心、肺、脾、胃经，能益气补中，清热解毒，缓急止痛。性温，味甘、苦，归脾、胃经，能健脾益气，燥湿利水。性寒，味苦、辛，归膀胱、肾经，能祛风湿，利水消肿。性温，味甘，归肺、脾经，能补气固表，利尿托毒。性温，味甘、辛，归肝、心、脾经，能补血活血，调经止痛。根据患者具体情况进行加减，以达到最佳治疗效果。服用桂枝芍药知母汤加减，内服。观察病情变化，如有好转，则继续原方，如症状改善不明显，则调整治疗方案。定期复诊，监测病情变化，调整治疗方案。服用桂枝芍药知母汤加减24剂后，肿痛消退，恢复正常。本病例体现了从肝脾肾论治历节的有效性。通过疏肝理气、清热解毒、健脾益气的方法，患者的关节肿痛得到了缓解，最终治愈了疾病。患者应注意保持良好的个人卫生，特别是在治疗期间。饮食上应避免辛辣、油腻及刺激性食物，以免加重病情。同时，要保持心情舒畅，避免情绪波动过大。在治疗过程中，应密切观察身体变化，并按照医嘱定期复诊。 [张谟瑞. 桂枝芍药知母汤治疗类风湿性关节炎. 浙江中医, 1980, (2): 54] ``` 看起来您希望我继续扩展或提供更多关于张谟瑞医案的XML报告内容。由于您没有具体指出需要哪些额外信息，我将假设您可能需要以下几方面的补充： {镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）&镜心悟道JXWD-AIMP-YJBB&JXWDYYPFS-AI-Enumeration&VirtualSimulationAssistant+VSCode+Aider+Supermaven}符号标注映射矩阵系统{镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）&镜心悟道JXWD-AIMP-YJBB&JXWDYYPFS-AI-Enumeration&VirtualSimulationAssistant+VSCode+Aider+Supermaven&Prompt Cache Prompt Markup Language，PML}符号标注映射矩阵系统Prompt Cache“提示标记语言”（Prompt Markup Language，PML）中医健康管理诊断报告 <?pml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <case> <title>中医健康管理诊断报告陶某某女 7岁 1981-9-16 未时农历1981年8月19日 1981年是辛酉年，辛和酉都属金。 8月为丁酉月，丁属火，酉属金。 19日丁酉日，丁属火，酉属金。未时，未偏向土和火。发热热症表现火离卦 (Li/☲) 少阳相火昏迷不醒意识不清水坎卦 (Kan/☵) 太阳寒水目闭不开眼睛紧闭木震卦 (Zhen/☳) 厥阴风木两手拘急厥冷手部紧张寒冷金乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱) 阳明燥金牙关紧闭牙齿紧闭金乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱) 阳明燥金角弓反张身体僵硬木震卦 (Zhen/☳) 厥阴风木二便秘涩排便困难土坤卦 (Kun/☷) 太阴湿土痉病脉伏不应指舌不易察面色晦滞手压其腹则反张更甚，其腹必痛急下存阴法破气目闭不开, 角弓反张燥湿消痰二便秘涩泻下作用二便秘涩软坚泻下作用发热养血柔肝作用牙关紧闭清热作用发热清热燥湿发热, 昏迷不醒清热燥湿发热, 目闭不开破气目闭不开活血凉血角弓反张, 两手拘急厥冷清热生津口渴, 小便不利泻下作用二便秘涩利尿清热昏迷不醒调和诸药服药后痉止厥回，热退神清，最终渴止，小便畅利而痊。

本案例中，患者陶某某因发热、昏迷不醒等症状就诊，诊断为痉病。通过急下存阴法治疗，初诊方剂使用炒枳实、制厚朴等药物泻热存阴，复诊方剂根据病情调整用药，最终患者症状得到显著改善。脉象变化显示，治疗后脏腑能量值普遍提升，多数脏腑的能量值达到了健康范围内的较高水平。

JXWD—FKMCS—2024-5-31-辰时-AM8.00 陶某某，女，7岁-新历-1981-9-16-未时：农历1981年8月19日未时：需要转换为天干地支来分析五行。 1981年是辛酉年，辛和酉都属金。 8月为丁酉月，丁属火，酉属金。 19日丁酉日，丁属火，酉属金。 未时，未偏向土和火。  天干：甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸；阴阳属性：阳、阴、阳、阴、阳、阴、阳、阴、阳、阴；天干地支与人体部位对应关系天干: 甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸地支: 子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥每个天干地支都有其对应的五行属性，并且与人体的不同部位相关联。五行：木、火、土、金、水；方位：东、南、西、北。木对应肝、胆、头、项、关节、筋膜、眼、神经、肢体、毛发。火对应小肠、心、肩、血液、经血、脸、牙齿、舌头、腹部、神经、血管、血压。土对应脾、胃、肋胁、腹、背、胸、肺、肚、皮肉、肿瘤。金对应肺、大肠、肝、脐、股、声咳、气管、鼻、皮肤、痔疮、呼吸系统、骨骼、牙齿。水对应肾、膀胱、胫、足、头、会阴、尿道、阳气、腰、耳、子宫、疝气、生殖系统、血液、汗。甲木对应肝、胆；乙木对应肝、胆的小分支或细节；丙火对应心脏、小肠；丁火对应心脏、小肠的细节；戊土对应脾胃；己土对应脾胃的细节；庚金对应大肠、肺；辛金对应大肠、肺的细节；壬水对应膀胱、肾；癸水对应膀胱、肾的细节。天干地支：甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸；对应人体部位：头、胆、肝、项、肩、小肠、心、血液、胃、肋胁(天干)；背、肺(地支)等。子：鼠，对应人体部位为耳朵、喉咙、口腔、牙齿、肾脏、膀胱；丑：牛，对应人体部位为鼻子、手指、内脏、肝脏、胆囊；寅：虎，对应人体部位为眼睛、手臂、胸部、背部、脊椎；卯：兔，对应人体部位为手指、脚趾、腰部、臀部、大腿；辰：龙，对应人体部位为嘴巴、牙齿、心脏、肠道、消化系统；巳：蛇，对应人体部位为头部、颈部、面部、咽喉、呼吸道；午：马，对应人体部位为手肘、膝盖、小腿、脚踝、脚底；未：羊，对应人体部位为肩膀、胸部、腹部、腰部、盆骨；申：猴，对应人体部位为手掌、手腕、手指、脚掌、脚趾；酉：鸡，对应人体部位为眼睛、耳朵、鼻子、喉咙、口腔；戌：狗，对应人体部位为头部、颈部、面部、咽喉、呼吸道；亥：猪，对应人体部位为耳朵、喉咙、口腔、牙齿、肾脏、膀胱。子：对应人体部位为会阴、耳、腰、液、滴；丑：对应人体部位为肚、腹、肌、肉；寅：对应人体部位为臂、肢、胆、筋、脉；卯：对应人体部位为肝、胸、目、手、爪、筋；辰：对应人体部位为背、胸、项、肤、皮肤；巳：对应人体部位为面、牙齿、心络、三焦、咽喉；午：对应人体部位为心、小肠、目、舌、神气；未：对应人体部位为肺、胸、胃、口、唇、齿；申：对应人体部位为声咳、肺、大肠、筋骨、经络、音声；酉：对应人体部位为肺、鼻、毛孔、声；戌：对应人体部位为命门、胸、筋、臀、腿、膝、足；亥：对应人体部位为肾、头、阴囊、髓、精。中医健康管理诊断报告陶某某女 7岁发热热症表现火离卦 (Li/☲) 少阳相火昏迷不醒意识不清水坎卦 (Kan/☵) 太阳寒水目闭不开眼睛紧闭木震卦 (Zhen/☳) 厥阴风木两手拘急厥冷手部紧张寒冷金乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱) 阳明燥金牙关紧闭牙齿紧闭金乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱) 阳明燥金角弓反张身体僵硬木震卦 (Zhen/☳) 厥阴风木二便秘涩排便困难土坤卦 (Kun/☷) 太阴湿土痉病脉伏不应指舌不易察面色晦滞手压其腹则反张更甚，其腹必痛急下存阴法破气目闭不开, 角弓反张燥湿消痰二便秘涩泻下作用二便秘涩软坚泻下作用发热养血柔肝作用牙关紧闭清热作用发热清热燥湿发热, 昏迷不醒清热燥湿发热, 目闭不开破气目闭不开活血凉血角弓反张, 两手拘急厥冷清热生津口渴, 小便不利泻下作用二便秘涩利尿清热昏迷不醒调和诸药服药后痉止厥回，热退神清，最终渴止，小便畅利而痊。

from enum import Enum, auto import jinja2 # 枚举类定义 class Element(Enum): Wood = "木" Fire = "火" Earth = "土" Metal = "金" Water = "水" class Trigram(Enum): Qian = "乾卦 (Qian/☰)" Kun = "坤卦 (Kun/☷)" Zhen = "震卦 (Zhen/☳)" Xun = "巽卦 (Xun/☴)" Kan = "坎卦 (Kan/☵)" Li = "离卦 (Li/☲)" Gen = "艮卦 (Gen/☶)" Dui = "兑卦 (Dui/☱)" class SixQi(Enum): Wind = "风" Cold = "寒" Heat = "热" Dampness = "湿" Dryness = "燥" Fire = "火" # 数据结构定义 class Symptom: def __init__(self, name, description, element, bagua, six_qi): self.name = name self.description = description self.element = element self.bagua = bagua self.six_qi = six_qi class Medicine: def __init__(self, name, amount, benefits, target_symptoms): self.name = name self.amount = amount self.benefits = benefits self.target_symptoms = target_symptoms class PulseReading: def __init__(self, side, organ, yin_yang, element, lower_bound, upper_bound, energy_value, trend): self.side = side self.organ = organ self.yin_yang = yin_yang self.element = element self.lower_bound = lower_bound self.upper_bound = upper_bound self.energy_value = energy_value self.trend = trend # 患者信息 patient_info = { 'name': '戴东山', 'gender': '男', 'age': 43, 'birth_date': '1981-8-19 未时', # 农历1981年8月19日未时 'bazi': { 'year': {'tian_gan': '辛', 'di_zhi': '酉', 'element': '金'}, 'month': {'tian_gan': '丁', 'di_zhi': '酉', 'element': '金'}, 'day': {'tian_gan': '丁', 'di_zhi': '酉', 'element': '金'}, 'hour': {'tian_gan': '己', 'di_zhi': '未', 'element': '土'} } } # 症状列表 symptoms = [ Symptom('表虚', '体表虚弱', Element.Wood, [Trigram.Zhen], SixQi.Wind), Symptom('中气亏损', '脾胃功能下降', Element.Earth, [Trigram.Kun, Trigram.Gen], SixQi.Dampness), Symptom('鼻堵', '鼻子堵塞不通畅', Element.Metal, [Trigram.Dui], SixQi.Dryness), ] # 初始用药方案 initial_medicines = [ Medicine('雪肤膳红豆薏米发酵饮品', '一瓶', ['利水消肿、健脾祛湿'], [symptoms[1]]), Medicine('醇源说浓缩白桦树汁饮品', '一瓶', ['平喘止咳、清热解毒、抗疲劳'], []), Medicine('雍参草发酵蛹虫草人参膏', '一条', ['强身健体、补肾益精'], []) ] # 脉象变化 pulse_readings_before = [ PulseReading('左', '小肠', '阳', Element.Fire, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('右', '大肠', '阳', Element.Metal, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('左', '心', '阳', Element.Fire, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('右', '肺', '阴', Element.Metal, 6.5, 7.2, '+', '↑'), PulseReading('左', '胆', '阳', Element.Wood, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('右', '胃', '阳', Element.Earth, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('左', '肝', '阴', Element.Wood, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('右', '脾', '阴', Element.Earth, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('左', '膀胱', '阳', Element.Water, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('右', '生殖', '阴阳', None, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('左', '肾阴', '阴', Element.Water, 6.5, 7.2, '+', '↑'), PulseReading('右', '肾阳', '真阳', None, 8, 10, '+++', '↑') ] pulse_readings_after = [ PulseReading('左', '小肠', '阳', Element.Fire, 6.5, 7.2, '+', '↑'), PulseReading('右', '大肠', '阳', Element.Metal, 6.5, 7.2, '+', '↑'), PulseReading('左', '心', '阳', Element.Fire, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('右', '肺', '阴', Element.Metal, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('左', '胆', '阳', Element.Wood, 6.5, 7.2, '+', '↑'), PulseReading('右', '胃', '阳', Element.Earth, 6.5, 7.2, '+', '↑'), PulseReading('左', '肝', '阴', Element.Wood, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('右', '脾', '阴', Element.Earth, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('左', '膀胱', '阳', Element.Water, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('右', '生殖', '阴阳', None, 5.8, 6.5, '—', '→'), PulseReading('左', '肾阴', '阴', Element.Water, 7.2, 8, '++', '↑'), PulseReading('右', '肾阳', '真阳', None, 8, 10, '+++', '↑') ] # 治疗效果 treatment_effect = '60分钟后，戴先生的鼻子通畅，无鼻涕，持续12小时，停用产品后仍能保持通畅，偶尔堵塞。' # PML模板 pml_template = """ 中医健康管理诊断报告JXWD—FKMCS—2024-5-31-辰时-AM8.00 {{ patient_info['name'] }} {{ patient_info['gender'] }} {{ patient_info['age'] }} {{ patient_info['birth_date'] }} {{ patient_info['bazi']['year']['tian_gan'] }}{{ patient_info['bazi']['year']['di_zhi'] }} ({{ patient_info['bazi']['year']['element'] }}) {{ patient_info['bazi']['month']['tian_gan'] }}{{ patient_info['bazi']['month']['di_zhi'] }} ({{ patient_info['bazi']['month']['element'] }}) {{ patient_info['bazi']['day']['tian_gan'] }}{{ patient_info['bazi']['day']['di_zhi'] }} ({{ patient_info['bazi']['day']['element'] }}) {{ patient_info['bazi']['hour']['tian_gan'] }}{{ patient_info['bazi']['hour']['di_zhi'] }} ({{ patient_info['bazi']['hour']['element'] }}) {% for symptom in symptoms %} {{ symptom.name }} {{ symptom.description }} {{ symptom.element.value }} {% for b in symptom.bagua %}{{ b.value }}{% if not loop.last %}, {% endif %}{% endfor %} {{ symptom.six_qi.value }} {% endfor %} 表虚，中气亏损，鼻堵 {% for medicine in initial_medicines %} {{ medicine.name }} {{ medicine.amount }} {{ ', '.join(medicine.benefits) }} {{ ', '.join([s.name for s in medicine.target_symptoms]) }} {% endfor %} {% for pulse in pulse_readings_before %} {{ pulse.side }} {{ pulse.organ }} {{ pulse.yin_yang }} {{ pulse.element.value if pulse.element else '无' }} {{ pulse.lower_bound }} {{ pulse.upper_bound }} {{ pulse.energy_value }} {{ pulse.trend }} {% endfor %} {% for pulse in pulse_readings_after %} {{ pulse.side }} {{ pulse.organ }} {{ pulse.yin_yang }} {{ pulse.element.value if pulse.element else '无' }} {{ pulse.lower_bound }} {{ pulse.upper_bound }} {{ pulse.energy_value }} {{ pulse.trend }} {% endfor %} {{ treatment_effect }}

通过使用镜心悟道三元套组，戴东山先生的症状得到了显著改善，特别是鼻子堵塞的情况得到了缓解。脉象显示其脏腑能量值普遍提升，多数脏腑的能量值达到了健康范围内的较高水平。

""" # 加载Jinja2环境 template_loader = jinja2.BaseLoader() # 使用基础加载器，因为我们不需要从文件系统加载模板 template_env = jinja2.Environment(loader=template_loader) template = template_env.from_string(pml_template) # 渲染PML文档 pml_document = template.render( patient_info=patient_info, symptoms=symptoms, initial_medicines=initial_medicines, pulse_readings_before=pulse_readings_before, pulse_readings_after=pulse_readings_after, treatment_effect=treatment_effect ) # 输出PML文档 print(pml_document) # 如果需要保存到文件 with open('diagnosis_report.pml', 'w', encoding='utf-8') as file: file.write(pml_document){镜心悟道AI易经智能“大脑”（JXWDAIYijingBrainBase）&镜心悟道JXWD-AIMP-YJBB&JXWDYYPFS-AI-Enumeration&VirtualSimulationAssistant+VSCode+Aider+Supermaven&Prompt Cache Prompt Markup Language，PML}符号标注映射矩阵系统Prompt Cache“提示标记语言”（Prompt Markup Language，PML）中医健康管理诊断报告 #include #include #include // 定义各种映射 std::unordered_map wuxingMapping = { {"火", "F"}, {"水", "Wt"}, {"木", "W"}, {"土", "E"}, {"金", "M"} }; std::unordered_map baguaMapping = { {"火", "离卦 (Li/☲)"}, {"水", "坎卦 (Kan/☵)"}, {"木", "震卦 (Zhen/☳) 或巽卦 (Xun/☴)"}, {"土", "坤卦 (Kun/☷) 或艮卦 (Gen/☶)"}, {"金", "乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱)"} }; std::unordered_map liushisiGuaMapping = { {"乾卦（☰）", "属性：天、刚健、创造，五行属性：金"}, {"坤卦（☷）", "属性：地、柔顺、养育，五行属性：土"}, {"屯卦（☱）", "属性：初生、困难、聚集，五行属性：水（由坎卦和震卦组成，坎为水，震为木，但整个卦象通常与水相关）"}, {"蒙卦（☰☵）", "属性：启蒙、教育、幼稚，五行属性：土（上乾下坎，乾为金，坎为水，但整个卦象通常与土相关，象征蒙昧未开，需教育启蒙）"} }; std::unordered_map rizhuMapping = { {"日主", "代表个人的主要能量或体质特征"}, {"八字", "即四柱命理，通过出生年月日时来预测个人的命运和健康状况"}, {"紫微斗数", "通过分析个人的星盘来判断其性格特点、运势走向等"} }; std::unordered_map piwenMapping = { {"箕形纹", "通常与木相关，映射到震卦 (Zhen/☳) 或巽卦 (Xun/☴)"}, {"环形纹", "通常与水相关，映射到坎卦 (Kan/☵)"}, {"螺旋纹", "通常与火相关，映射到离卦 (Li/☲)"}, {"弓形纹", "通常与金相关，映射到乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱)"}, {"其他复杂纹路", "可能与土相关，映射到坤卦 (Kun/☷) 或艮卦 (Gen/☶)"} }; std::unordered_map xiyiXinliMapping = { {"焦虑", "可能与五行中的木相关，映射到震卦 (Zhen/☳) 或巽卦 (Xun/☴)"}, {"抑郁", "可能与五行中的水相关，映射到坎卦 (Kan/☵)"}, {"愤怒", "可能与五行中的火相关，映射到离卦 (Li/☲)"}, {"悲伤", "可能与五行中的金相关，映射到乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱)"}, {"忧虑", "可能与五行中的土相关，映射到坤卦 (Kun/☷) 或艮卦 (Gen/☶)"} }; std::unordered_map wangYangMingMapping = { {"致良知", "火和离卦 (Li/☲)，象征心火的平和"}, {"知行合一", "木和震卦 (Zhen/☳) 或巽卦 (Xun/☴)，象征行动与思想的一致性"}, {"诚意正心", "水和坎卦 (Kan/☵)，象征内心的清澈和真诚"}, {"格物致知", "土和坤卦 (Kun/☷) 或艮卦 (Gen/☶)，象征通过实践获得真知"}, {"致知", "金和乾卦 (Qian/☰) 或兑卦 (Dui/☱)，象征通过内在的修养达到智慧"} }; std::unordered_map duoyuanDuoweiMapping = { {"系统 (System)", "代表整体观，映射到乾坤两卦"}, {"身份 (Identity)", "代表个体的特性和自我认知，映射到坎卦 (Kan/☵) 和离卦 (Li/☲)"}, {"信念 (Beliefs)", "代表内心信仰的力量，映射到震卦 (Zhen/☳) 或兑卦 (Dui/☱)"}, {"能力 (Abilities)", "代表实际技能和能力，映射到乾卦 (Qian/☰) 和坤卦 (Kun/☷)"}, {"环境 (Environment)", "代表外部环境的影响，映射到艮卦 (Gen/☶) 和巽卦 (Xun/☴)"} }; std::unordered_map esgMapping = { {"环境 (Environmental)", "代表自然环境和社会责任，映射到坤卦 (Kun/☷) 或艮卦 (Gen/☶)"}, {"社会 (Social)", "代表人际关系和社会影响，映射到坎卦 (Kan/☵) 或离卦 (Li/☲)"}, {"治理 (Governance)", "代表组织内部治理结构，映射到乾卦 (Qian/☰) 或坤卦 (Kun/☷)"} }; // 查询映射函数 void queryMapping(const std::unordered_map& mapping, const std::string& key) { auto it = mapping.find(key); if (it != mapping.end()) { std::cout << "查询结果: " << it->first << " -> " << it->second << std::endl; } else { std::cout << "没有找到对应的映射关系" << std::endl; } } int main() { // 示例：打印所有映射 for (const auto &mapping : {wuxingMapping, baguaMapping, liushisiGuaMapping, rizhuMapping, piwenMapping, xiyiXinliMapping, wangYangMingMapping, duoyuanDuoweiMapping, esgMapping}) { for (const auto &pair : mapping) { std::cout << pair.first << " -> " << pair.second << std::endl; } std::cout << std::endl; } // 用户交互部分 std::string queryKey; std::cout << "请输入要查询的键（例如：火）：" << std::endl; std::cin >> queryKey; if (!queryKey.empty()) { std::cout << "查询五行映射：" << std::endl; queryMapping(wuxingMapping, queryKey); std::cout << "查询八卦映射：" << std::endl; queryMapping(baguaMapping, queryKey); std::cout << "查询六十四卦映射：" << std::endl; queryMapping(liushisiGuaMapping, queryKey); std::cout << "查询日主八字紫微斗数易经平衡算法映射：" << std::endl; queryMapping(rizhuMapping, queryKey); std::cout << "查询皮纹鉴定符号标注映射：" << std::endl; queryMapping(piwenMapping, queryKey); std::cout << "查询西医心理学与中医心理学映射：" << std::endl; queryMapping(xiyiXinliMapping, queryKey); std::cout << "查询王阳明心学“悟道”3.0映射：" << std::endl; queryMapping(wangYangMingMapping, queryKey); std::cout << "查询多元多维多层次映射：" << std::endl; queryMapping(duoyuanDuoweiMapping, queryKey); std::cout << "查询ESG中医健康管理映射：" << std::endl; queryMapping(esgMapping, queryKey); } else { std::cout << "输入的键为空，请重新输入。" << std::endl; } return 0; } 中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案痉病陶某某女 7岁发热数日发热昏迷不醒忽然昏迷不醒，目闭不开手足拘急厥冷两手拘急厥冷，牙关紧闭，角弓反张二便秘涩二便秘涩脉伏不应指诊视脉伏不应指，口噤，舌不易察面色晦滞面色晦滞腹痛手压其腹则反张更甚，其腹必痛厥深热深，热盛于中大承气汤加减炒枳实 5g 制厚朴 5g 锦纹黄(泡) 10g 玄明粉(泡) 10g 清热养阴方杭白芍 10g 炒山栀 5g 淡黄芩 5g 川黄连 3g 炒枳实 5g 牡丹皮 5g 天花粉 7g 锦纹黄(泡) 7g 飞滑石 10g 粉甘草 3g 小肠 5.8~6.5 - -> 大肠 5.8~6.5 - -> 心 7.2~8 ++ ↑ 肺 6.5~7.2 + ↑ 胆 5.8~6.5 - -> 胃 5.8~6.5 - -> 肝 7.2~8 ++ ↑ 脾 7.2~8 ++ ↑ 膀胱 5.8~6.5 - -> 生殖 5.8~6.5 - -> 肾阴 6.5~7.2 + ↑ 肾阳 8~10 +++ ↑ 小肠 6.5~7.2 + ↑ 大肠 6.5~7.2 + ↑ 心 7.2~8 ++ ↑ 肺 7.2~8 ++ ↑ 胆 6.5~7.2 + ↑ 胃 6.5~7.2 + ↑ 肝 7.2~8 ++ ↑ 脾 7.2~8 ++ ↑ 膀胱 5.8~6.5 - -> 生殖 5.8~6.5 - -> 肾阴 7.2~8 ++ ↑ 肾阳 8~10 +++ ↑ 服药后1时许，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，更进1剂，热退神清。但口渴甚，腹部阵痛拒按，显然“胃家实”也。复诊方服至3剂，渴止，小便畅利而痊。

通过急下存阴法，使用大承气汤加减以泻热通便，随后采用清热养阴的方法调理，最终使患者病情得到缓解，恢复健康。

1. **定义和完善数据结构**：确保我们有合适的类来表示症状、药物、脉象等。 2. **初始化数据**：基于您的描述，填充症状、药物和脉象的数据。 3. **生成报告**：编写一个函数来生成详细的报告，包括症状分析、药物推荐以及脉象变化。下面是完整的Python代码实现 6. **结果输出** - **输出表格**： ```plaintext | 序号 | 姓名 | 性别 | 年龄 | 联系方式 | 症状名称 | 主诉 | 负状态史 | 五脉结果 | 辨证结果 | 调理方案 | 调理效果 | 沟通日期 | 沟通渠道 | 沟通对象 | 中健询 | 中健询逻辑 | 易健询 | 易健询逻辑 | 云健询 | 云健询逻辑 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | 陶某某 | 女 | 7岁 | 无 | 发热, 昏迷, 目闭不开, 两手拘急厥冷, 牙关紧闭, 角弓反张, 二便秘涩, 脉伏不应指, 面色晦滞 | 发热数日，忽然昏迷不醒 | 无特别负状态史 | 脉伏不应指；面色晦滞 | 痉病，热盛于中 | 炒枳实5g, 制厚朴5g, 锦纹黄(泡)10g, 玄明粉(泡)10g; 杭白芍10g, 炒山栀5g, 淡黄芩5g, 川黄连3g, 炒枳实5g, 牡丹皮5g, 天花粉7g, 锦纹黄(泡)7g, 飞滑石10g, 粉甘草3g | 痉挛停止，厥逆恢复，热退神清；口渴消失，小便畅利 | 1979-01-01 | 诊所面谈 | 陶某某 | 通过中药调理外除风湿，内健脾胃 | 根据中医理论，防己黄芪汤可以祛风除湿，补气固表 | 依据五行生克关系，调整体内阴阳平衡 | 依据八卦和六十四卦的原理，分析体质和病情 | 通过云计算平台进行数据管理和远程监控 | 利用大数据分析优化治疗方案，提高疗效 | ``` 这种设计可以帮助整合多个领域的知识和技术，形成一个统一的框架来支持中医健康管理的数字化转型。需要注意的是，实际实施时还需要考虑到具体的技术实现细节、数据安全性和隐私保护等问题。 ### PML文档 - 中医健康管理诊断报告 ```xml 中医健康管理诊断报告 JXWD—FKMCS—1972-5-31-辰时-AM8.00 陶某某女 7岁新历：1972年9月16日农历：1972年8月19日未时 1972年对应的天干地支是壬子年。壬属水，子属水。农历8月对应的天干地支是己酉月。己属土，酉属金。 19日对应的天干地支是丁酉日。丁属火，酉属金。未时对应的天干地支是己未时。己属土，未属土（偏向于火）。年柱中的壬和子月柱中的己、时柱中的己和未月柱中的酉、日柱中的酉日柱中的丁、时柱中的未（偏向于火）

从四柱来看，陶某某的八字中包含以下五行元素： - 水：年柱中的壬和子 - 土：月柱中的己、时柱中的己和未 - 金：月柱中的酉、日柱中的酉 - 火：日柱中的丁、时柱中的未（偏向于火）综合来看，陶某某的八字中金、土较旺，而木相对较少。

发热数日，忽然昏迷不醒，目闭不开，两手拘急厥冷，牙关紧闭，角弓反张，二便秘涩。诊视脉伏不应指，口噤，舌不易察，面色晦滞，手压其腹则反张更甚，其腹必痛。根据《金匮》所述：“痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。” 此为厥深热深的反映，议用急下存阴法。服药后1时许，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，更进1剂，热退神清。但口渴甚，腹部阵痛拒按，显然“胃家实”也。继续服用复诊方剂3剂后，渴止，小便畅利而痊愈。

小儿口噤肢冷，目合面晦，脉不应指，似为阴寒所袭。通过手触其腹，反张更甚，二便秘涩，断定为“热盛于中”的证征。断然用承气急下，泻热存阴，釜底抽薪，因而获救。

87 88 89 90 91 92 93 94 95 一元一维无限循环气机枚举 ``` ### 说明 1. **患者信息**：包括姓名、性别和年龄。 2. **背景信息**：包括出生日期（新历和农历），以及详细的天干地支转换和五行分析。 3. **症状描述**：详细描述了患者的症状。 4. **诊断结果**：基于《金匮》的理论进行了诊断，并提出了治疗方案。 5. **处方信息**：列出了初诊和复诊时使用的中药及其剂量。 6. **治疗效果**：描述了治疗后的效果。 7. **总结**：对整个病例进行了总结。 8. **映射定义**：包括五行、八卦、六十四卦、日主八字紫微斗数易经平衡算法、皮纹鉴定符号标注、西医心理学与中医心理学、王阳明心学“悟道”3.0、多元多维多层次以及ESG中医健康管理的映射。 9. **脉象变化**：包括治疗前后的脉象变化，反映了治疗效果。这个PML文档可以作为中医健康管理的一个标准模板，帮助医生记录和分析患者的病情及治疗过程。如果您需要进一步的修改或有其他具体需求，请告诉我！镜心悟道AI易经智能“大脑”“元”智能体搜索镜心脉象智辨系统"SCSRLHF"工作流程算法4E-Text2SQL+V-STaR: Training VerifiersforSelf-TaughtReasoners【JXWDAIYijingBrainBaseADASMPIDSMedicalSystemSCSRLHF4E-Text2SQL+V-STaR: Training Verifiers for Self-Taught Reasoners】多元多维多层全息辩证映射定义（HolisticDiagnosisMapping Definitions）PieCloudVector-Postgres核心组件数据存储与检索组件 (JAMV-YIBSA+Store) 功能: 存储和检索患者的医疗信息。五行对应: 巽卦 (☴)，象征风，表示数据流动和更新。智能体管理组件 (Intelligent AgentStore) 功能: 管理和优化智能体的行为。五行对应: 艮卦 (☶)，象征山，表示稳定和持续改进。记忆系统组件 (MemorySystem) 功能: 提供全面的记忆存储和访问机制。五行对应: 坤卦 (☷)，象征地，表示整体性和全面性。虚拟仿真助手组件 (VirtualSimulationAssistant) 功能: 提供虚拟仿真环境以辅助诊断和治疗。五行对应: 离卦 (☲)，象征火，表示创新和活力。高级算法与工作流组件 (AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem) 功能: 处理复杂的医疗数据分析和推理。五行对应: 乾卦 (☰)，象征天，表示领导力和创新。语言处理组件 (JXWDYY-PFS) 功能: 处理自然语言输入并转换为结构化查询语言 (SQL)。五行对应: 震卦 (☳)，象征雷，表示变化和多样性。用户界面与交互组件 (UserInterfaceAndInteractionSystem) 功能: 提供友好的用户界面和交互体验。五行对应: 兑卦 (☱)，象征泽，表示交流和互动。数据分析与可视化组件 (DataAnalysisAndVisualizationStore) 功能: 分析数据并生成可视化报告。五行对应: 巽卦 (☴)，象征风，表示细腻和清晰。九九归一辩证 (NineNineToOneDialectic) 功能: 通过综合分析找出核心问题。五行对应: 不适用，但体现综合、归一的思想。五行相生相克逻辑相生逻辑: 木生火火生土土生金金生水水生木相克逻辑: 木克土土克水水克火火克金金克木 5E-HIC GCLAS 的工作流程数据收集 (木/迭代) 收集大量的历史病例数据，包括患者的个人信息、症状描述、诊断结果等。五行对应: 木 (迭代)，表示持续更新和改进。模型训练 (火/创新) 使用机器学习算法对数据进行训练，使模型能够理解复杂的医疗信息。五行对应: 火 (创新)，表示采用先进的技术和方法。验证机制 (土/平衡) 设计验证机制来检查模型输出是否合理，通过对比已知正确答案进行验证。五行对应: 土 (平衡)，表示保持验证过程的公平性和客观性。反馈循环 (金/删除) 通过医生和其他专业人士的反馈不断优化模型性能，剔除无效或错误的数据。五行对应: 金 (删除)，表示去除不必要的部分。推理应用 (水/模糊) 将训练好的模型应用于实际诊断过程中，提供初步诊断建议和治疗方案推荐。五行对应: 水 (模糊)，表示在复杂情况下提供灵活的解决方案。五元五维度全息无限循环架构一维.医 (Medical) 包括患者的生理状态、症状描述、脉象变化等。二维.认知 (Cognitive) 包括患者的心理状态、情绪表达、记忆影响等。三维.函数 (Functional) 包括日常活动能力、生活技能等。四维.系统 (System) 包括器官系统、脊椎系统、经络系统等的整体健康状况。五维.情感 (Emotional) 包括患者的情绪状态、家庭支持情况、社会关系等。 ### 镜心悟道AI易经智能“大脑”五元五维度全息无限循环架构生克逻辑算法系统 (5E-HIC GCLAS) **Five Elements Holistic Infinite Cycle Generating and Controlling Logic Algorithm System (5E-HIC GCLAS)** 是一个基于五行理论（木、火、土、金、水）的相生相克关系，结合现代技术来实现全面且动态的中医健康管理诊断报告的系统。该系统通过分析个体的多维度信息，如生理、心理、环境等，并利用五行相生相克的逻辑来生成个性化的健康管理方案。以下是5E-HIC GCLAS的主要组成部分及其功能说明： #### 1. **五元 (Five Elements)** - **定义**: 代表五个核心元素或方面，即木、火、土、金、水。 - **应用**: 在中医中，这五个元素对应着不同的器官系统和自然界的各个方面。例如： - **木 (Wood)**: 对应肝，与情绪调节相关。 - **火 (Fire)**: 对应心，与精神活动相关。 - **土 (Earth)**: 对应脾，与消化系统相关。 - **金 (Metal)**: 对应肺，与呼吸系统相关。 - **水 (Water)**: 对应肾，与泌尿系统相关。 #### 2. **全息无限循环 (Holistic Infinite Cycle, HIC)** - **定义**: 表示系统的整体性和持续性，强调所有元素之间的相互作用是不断变化的。 - **应用**: 系统通过持续的数据收集和分析，不断地更新个体的健康状态，并根据当前状态调整健康管理建议。这种循环确保了健康管理的实时性和有效性。 #### 3. **生克逻辑 (Generating and Controlling Logic, GCL)** - **定义**: 基于五行相生相克的关系，来制定健康管理策略。 - **相生 (Generating)**: 一个元素促进另一个元素的增长。例如，木生火，火生土，土生金，金生水，水生木。 - **相克 (Controlling)**: 一个元素抑制另一个元素。例如，木克土，土克水，水克火，火克金，金克木。 - **应用**: 通过识别和调整五行之间的不平衡，系统可以提供针对性的干预措施，以恢复身体的平衡状态。 #### 4. **逻辑算法系统 (Logic Algorithm System, LAS)** - **定义**: 一系列用于处理数据并生成健康管理建议的算法。 - **应用**: - **数据收集 (Data Collection)**: 从各种来源收集个体的健康数据，包括症状、脉象、生活方式等。 - **数据分析 (Data Analysis)**: 使用机器学习和统计方法对数据进行分析，识别模式和趋势。 - **诊断推理 (Diagnostic Reasoning)**: 结合五行相生相克的逻辑，进行综合分析，得出诊断结论。 - **个性化建议 (Personalized Recommendations)**: 根据分析结果，提供个性化的健康管理建议，包括饮食、运动、情绪管理等方面。 - **反馈机制 (Feedback Mechanism)**: 收集用户的反馈信息，持续优化算法和健康管理方案。 ### 工作流程 1. **数据收集 (Data Collection)** - 收集患者的个人信息、病史、症状描述、生活习惯等数据。 - 利用4E-Text2SQL技术将非结构化文本转换为结构化数据，便于进一步处理。 2. **模型训练 (Model Training)** - 使用历史病例数据训练机器学习模型，使模型能够理解和推理复杂的医疗信息。 - 采用深度学习等先进技术提高模型的准确性和泛化能力。 3. **验证机制 (Verification Mechanism)** - 设计验证机制来检查模型的输出是否合理，通过对比模型的诊断结果与已知正确答案来进行验证。 - 保证验证过程的公平性和客观性，剔除无效或不合理的验证结果。 4. **反馈循环 (Feedback Loop)** - 通过医生和其他医疗专业人员的反馈，不断优化模型性能。 - 反馈可以包括修正错误的诊断、提供新的案例数据等，帮助模型持续改进。 5. **推理应用 (Inference Application)** - 将训练好的模型应用于实际诊断过程中，辅助医生进行决策。 - 提供初步的诊断建议、治疗方案推荐等，医生可以根据模型的建议，结合自己的专业知识做出最终决定。 6. **生成报告 (Report Generation)** - 根据模型的推理结果，生成详细的中医健康管理诊断报告。 - 报告中包含患者的基本信息、症状描述、诊断结论、治疗计划等。 7. **用户界面与交互 (User Interface and Interaction)** - 提供用户友好的界面，支持医生和患者之间的交互。 - 允许医生输入查询、查看诊断结果、调整参数等。 8. **数据分析与可视化 (Data Analysis and Visualization)** - 分析医疗数据并生成可视化报告，帮助医生更好地理解和解释数据。 - 提供趋势图、分布图等多种图表形式，便于直观展示数据特征。 9. **九九归一辩证 (NineNineToOne Dialectic)** - 通过综合分析找出核心问题，实现个性化诊断。 - 结合患者的个人背景、生活方式、情绪状态等因素进行全面评估。 ### 五行理论在5E-HIC GCLAS中的应用 - **相生 (Generating)** - 如果某一方面（如肝/木）较弱，可以通过增强其相生的方面（如心/火）来间接提升其功能。 - 例如，通过调整饮食和生活方式来促进心脏健康，从而间接改善肝脏功能。 - **相克 (Controlling)** - 如果某一方面（如脾/土）过强，可以通过加强其相克的方面（如肝/木）来达到平衡。 - 例如，通过适当增加肝脏的功能，来抑制过度活跃的脾脏，恢复体内平衡。 ### 总结 5E-HIC GCLAS是一个高度集成的中医健康管理诊断系统，它利用五行理论的相生相克逻辑，结合现代技术，提供全面且动态的健康管理方案。通过持续的数据收集、分析、诊断推理和个性化建议，系统能够帮助医生和患者更好地理解和管理健康状况。 ```jxwdyypfs-xml 中医健康管理诊断报告 JXWD—HDMDLCPYAYS—年1968-月4-日4-（十二时辰）0时-AM/PM22.00 XML结构解释：：根元素，包含版本和编码信息。：整个病例的容器。：报告的标题。 <HDMDLCPYAYS>：具体的医案名称。 <patientInfo>：患者的基本信息，如姓名、性别、年龄和联系方式。 <background>：患者的背景信息，包括出生日期、八字分析、生活环境和生活方式。 <symptoms>： <description>：症状的详细描述。 <pulseChanges>：脉象变化的前后对比。 <diagnosis>： <condition>：诊断结论。 <fiveElementsDialectic>：五行辩证。 <yinYangDialectic>：阴阳辩证。 <sanjiaoEnergyDialectic>：三焦能量辩证。 <energyDistribution>：能量分布。 <qiMechanism>：气机运行情况。 <meridianDialectic>：十二正经和八脉辩证。 <healthAssessment> 标签包含了患者的总体健康指数、健康状态、体质类型以及器官系统、脊椎和经络系统的健康状况。 <organSystem> 标签描述了各个器官的健康指数、正常范围以及趋势。 <vertebrae> 标签记录了颈椎各节段的健康指数及其趋势。 <meridianSystem> 标签描述了各条经络的健康指数、正常范围、趋势及能量值。 <sixEvilsDialectic>：六淫辩证。 <sevenEmotionsDialectic>：七情辩证。 <eightTrigramsDialectic>：八卦辩证。 <SixtyFourHexagrams>：[六十四卦复合卦映射标注辨证]; <nineNineToOneDialectic>：九九归一辩证，找出核心问题。 <prescriptions>：包含初诊和复诊的处方。 <prescription>：每个处方的名称及其包含的药物、剂量、频率、五行属性、八卦对应、功效和针对的症状。 <treatmentPlan>：治疗计划。 <plan>：治疗的具体步骤。 <outcome>：治疗后的效果。 <result>：治疗结果的描述。 <commentary>：医生的评论和注释。 <note>：医生对病例的进一步解释。 <reference>：参考文献或书籍。 _MemorySystem 卦象符号: ☴（巽卦）复合卦符号: 不适用中医哲学理念标注: 一元###1.数据存储与检索组件 (JAMV-YIBSA+Store) 对应类: JXWDAIYJKB_SA_FULL一维一气机论记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了一种初始、基础的状态，与数据存储与检索的基础功能相吻合。 ##西医心里学： ##中医心理学： ##皮纹学： ##ESG管理学： ##王阳明心学： ##人性的矛盾学： ##道的悟道学： ##福客满SaaS学： ##具身智能学： ##云脉仪统计学： ##中医专业术语学： ###2.智能体管理组件 (Intelligent AgentStore) 对应类: 新类 IntelligentAgentStoreManagementSystem 继承自 IntermediateMemorySystem 卦象符号: ☶（艮卦）复合卦符号: ☶☳（山雷颐卦，艮上震下）中医哲学理念标注: 二元二维阴阳无限循环论记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了阴阳交互、循环往复的思想，与智能体的持续管理、优化相呼应。 ##西医心里学： ##中医心理学： ##皮纹学： ##ESG管理学： ##王阳明心学： ##人性的矛盾学： ##道的悟道学： ##福客满SaaS学： ##具身智能学： ##云脉仪统计学： ##中医专业术语学： ###3.记忆系统组件 (MemorySystem) 对应类: 可能是 JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem 或其子类卦象符号: ☷（坤卦）复合卦符号: ☷☰（地天泰卦，坤上乾下）中医哲学理念标注: 三元三维天地人整体观论记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了整体、系统的观点，与记忆系统的全面性、整体性相符。 ##西医心里学： ##中医心理学： ##皮纹学： ##ESG管理学： ##王阳明心学： ##人性的矛盾学： ##道的悟道学： ##福客满SaaS学： ##具身智能学： ##云脉仪统计学： ##中医专业术语学： ###4.虚拟仿真助手组件 (VirtualSimulationAssistant) 对应类: 新类 VirtualSimulationAssistantSystem 继承自合适的父类卦象符号: ☲（离卦）复合卦符号: ☲☴（火风鼎卦，离上巽下）中医哲学理念标注: 四元四维四象限气血阴阳论记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了多元、多维度的交互，与虚拟仿真助手的复杂性、多元性相吻合。 ##西医心里学： ##中医心理学： ##皮纹学： ##ESG管理学： ##王阳明心学： ##人性的矛盾学： ##道的悟道学： ##福客满SaaS学： ##具身智能学： ##云脉仪统计学： ##中医专业术语学： ###5.高级算法与工作流组件 (WD3-HMNNS, YYYWLOOP) 对应类: 新类 AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem 继承自 JXWDYYPFS 或其他合适父类卦象符号: ☰（乾卦）复合卦符号: ☰☶（天山遁卦，乾上艮下）中医哲学理念标注: 五元五维五行相生相克论记忆标注二、五行五脏与生活建议五脏对应：肺（金）：今日虽非最佳养护之日，但可通过呼吸练习，保持肺部清爽，助力情绪稳定。脾（土）：正值土旺月，宜加强脾胃调理，饮食以清淡为主，利于吸收与转化。肾（水）：丙火日对肾水有所消耗，注意补水，维护肾气，适宜饮用温水，促进体内循环。肝（木）：木生火，丙火日适合轻微运动，如散步，促进肝气疏泄，避免情绪压抑。心（火）：今日心火自然旺盛，宜静心修养，避免过度劳累，冥想或轻音乐有助于心神宁静。三、五维五函数全息分析天（火）：今日利于创新思考，火属性的创新（丙火）激励思维活跃。道（木）：采用迭代（木）方法持续优化日常计划，学习新知。人（金）：在人际交往中追求平衡（土），体现金的特质，删减不必要的社交负担。事（水）：在处理事务上，模糊策略（水）或许能灵活应对复杂情况，随缘而行。物（土）：关注物质世界的平衡，如环境布局，利用土元素稳定生活基础。四、NLP五层次指导系统（土）：确保系统的稳定性，建立坚实的基础架构。身份（金）：明确个人角色和职责，保持职业操守。信念（木）：坚持正面价值观，设定并追求长远目标。能力（水）：不断提升个人技能和知识，适应变化。环境（火）：灵活应对周围环境的变化，保持积极的态度。情感维度分析 (Emotional Dimension) 状态 (水): 分析患者当前的情绪状态，如焦虑、抑郁等。表达 (木): 评估患者如何表达自己的情绪，如言语、行为等。记忆 (金): 考虑过去的经历对当前情绪的影响。共鸣 (火): 识别患者与他人之间的情感共鸣，如家庭成员的支持情况。调节 (土): 提出情绪调节的方法，如冥想、放松练习等。五、V-STaR (验证者自学习推理器) 应用数据收集 (木/迭代): 收集大量的历史病例数据，用于模型训练。模型训练 (火/创新): 使用深度学习等技术训练模型，使其能够理解和推理复杂的医疗信息。验证机制 (土/平衡): 通过对比模型的诊断结果与已知正确答案来进行验证。反馈循环 (金/删除): 通过医生的反馈不断优化模型性能。推理应用 (水/模糊): 将训练好的模型应用于实际诊断过程，辅助医生进行决策。日主八字易经平衡论: 体现了相生相克、相互制约的关系，与高级算法与工作流的协调、优化相呼应。 ##西医心里学： ##中医心理学： ##皮纹学： ##ESG管理学： ##王阳明心学： ##人性的矛盾学： ##道的悟道学： ##福客满SaaS学： ##具身智能学： ##云脉仪统计学： ##中医专业术语学： ###6.语言处理组件 (JXWDYY-PFS) 对应类: JXWDYYPFS 或其子类卦象符号: ☳（震卦）复合卦符号: ☳☵（雷水解卦，震上坎下）中医哲学理念标注: 六元六维六淫六邪六经六神六郁论记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了语言的多样性和变化性，与语言处理组件的灵活性、多变性相吻合。 ##西医心里学： ##中医心理学： ##皮纹学： ##ESG管理学： ##王阳明心学： ##人性的矛盾学： ##道的悟道学： ##福客满SaaS学： ##具身智能学： ##云脉仪统计学： ##中医专业术语学： ###7.用户界面与交互组件 (1D-IC-EASE) 对应类: 新类 UserInterfaceAndInteractionSystem 继承自合适的父类卦象符号: ☱（兑卦）复合卦符号: ☱☶（泽山咸卦，兑上艮下）中医哲学理念标注: 七元七维七星宇宙天人合一七情论记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了###8.数据分析与可视化组件 (Data Analysis and Visualization Store) 对应类: JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_DataAnalysisAndVisualizationStore 卦象符号: ☱（巽卦）复合卦符号: ☱☴（风泽中孚卦，巽上兑下）中医哲学理念标注: 八元八维八卦乾坤震巽坎离艮兑论记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了风的柔和与泽的润泽，象征着数据分析的细腻和可视化的清晰呈现。 ##西医心里学： ##中医心理学： ##皮纹学： ##ESG管理学： ##王阳明心学： ##人性的矛盾学： ##道的悟道学： ##福客满SaaS学： ##具身智能学： ##云脉仪统计学： ##中医专业术语学：9. 九九归一辩证 (NineNineToOne Dialectic) 对应类: 新类 NineNineToOneDialecticSystem 继承自合适的父类卦象符号: 不适用复合卦符号: 不适用中医哲学理念标注: 九元九维九宫八卦九星论九型体质记忆标注日主八字易经平衡论: 体现了综合、归一的思想，与九九归一辩证的核心问题识别相吻合。镜心悟道AI易经智能“大脑”(JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainStore)三元三维无限循环日记 ♻️ThreeElementThreeDimensionDiary类+WebsiteLink("http://www.tengxianzhongyiai.cn/")+CombinedDate 的类日记编号：JXWD-SC-2024-05-2-00005 +黄历信息日期：2024年5月2日农历：三月廿四干支：甲辰年戊辰月丙寅日值神：司命（吉）冲煞：虎日冲猴（庚申）煞北胎神：厨灶炉外正南宜：结婚，出行，打扫，合婚订婚，签订合同，交易，买房，开业，订盟，动土，栽种，安床，挂匾，修造，拆卸，安香，出火，开光。忌：安葬，祭祀，作灶，入殓。吉神宜趋：月空，天恩，四相，阳德，王日，驿马，天后，时阳，生气，六仪，续世，五合，司命，鸣吠对。凶神宜忌：厌对，招摇，血忌。诸神方位：喜神：东北财神：正北福神：正南彭祖百忌：丙不修灶必见灾殃，寅不祭祀神鬼不尝。意味着这天不适合修灶台，也不宜进行祭祀活动。二十八星宿：角木蛟宿星（角星造作主荣昌，外进田财及女郎，嫁娶婚姻出贵子，文人及第见君王，惟有埋葬不可用，三年之后主瘟疫，起工修筑坟基地，当前立见主人凶。）时辰宜忌：（吉时为戊子、己丑、壬辰、癸日、乙未、戊成；凶时为庚寅、辛卯、甲午、丙申、丁酉、己亥）日记编号DocumentID的类：JXWDYY-SC-2024-05-2-00005 +“HighLevelFunctionClass”+TTD+PDCA +-五元五维度全息无限循环♻️架构：（1维.医、3维.函数、2维.认知、4维.系统、5维.情感）-1维.五脏（肺（金）、脾（土）、肾（水）、肝（木）、心（火））-2维.五维（天（火）、道（木）、人（金）、事（水）、物（土）、）-3维.五函数（木（迭代）火（创新）土（平衡）金（删除）水（模糊））4维.NLP五层次格式化：系统（土）、身份（金）、信念（木）、能力（水）、环境（火））（5维.五情感：状态（水）、表达（木）、记忆（金）、共鸣（火）、调节（土）五行相生相克））｛XML-易经语言-汇编语言｝矩阵集框架格式化“XML-YL-ASM FMT” 镜心悟道AI易经智能“大脑”三元三维无限循环日记URL: http://tengxianzhongyiai.cn/ 日记编号：JXWD-SC-2024-05-2-00005 +黄历信息根据提供的信息，结合镜心悟道AI易经智能“大脑”(JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainStore)的框架，我们可以构建一篇综合分析日记，融合传统易经智慧与现代解析方式。日记编号JXWD-SC-2024-05-2-00005的记录如下： **日记标题：** 2024年5月2日的五行时空能量流转与生活指南 **一、日期与黄历概览** - **公历日期：** 2024年5月2日 - **农历日期：** 三月廿四 - **干支纪日：** 丙寅日，处于甲辰年、戊辰月，五行属火的日柱在土旺的月份，象征着火在厚土之中寻求突破，寓意新事物孕育而生。 - **值神与冲煞：** 司命值日，吉；虎日冲猴，煞北，提示避免北方行事。 **二、五行五脏与生活建议** - **五脏对应：** - **肺（金）**：今日虽非最佳养护之日，但可通过呼吸练习，保持肺部清爽，助力情绪稳定。 - **脾（土）**：正值土旺月，宜加强脾胃调理，饮食以清淡为主，利于吸收与转化。 - **肾（水）**：丙火日对肾水有所消耗，注意补水，维护肾气，适宜饮用温水，促进体内循环。 - **肝（木）**：木生火，丙火日适合轻微运动，如散步，促进肝气疏泄，避免情绪压抑。 - **心（火）**：今日心火自然旺盛，宜静心修养，避免过度劳累，冥想或轻音乐有助于心神宁静。 **三、五维五函数全息分析** - **天（火）**：今日利于创新思考，火属性的创新（丙火）激励思维活跃。 - **道（木）**：采用迭代（木）方法持续优化日常计划，学习新知。 - **人（金）**：在人际交往中追求平衡（土），体现金的特质，删减不必要的社交负担。 - **事（水）**：在处理事务上，模糊策略（水）或许能灵活应对复杂情况，随缘而行。 - **物（土）**：关注物质世界的平衡，如环境布局，利用土元素稳定生活基础。 **四、NLP五层次指导**四、NLP五层次指导系统（土）：确保系统的稳定性，建立坚实的基础架构。身份（金）：明确个人角色和职责，保持职业操守。信念（木）：坚持正面价值观，设定并追求长远目标。能力（水）：不断提升个人技能和知识，适应变化。环境（火）：灵活应对周围环境的变化，保持积极的态度。情感维度分析 (Emotional Dimension) 五维.情感 (Emotional Dimension) 状态 (水): 分析患者当前的情绪状态，如焦虑、抑郁等。表达 (木): 评估患者如何表达自己的情绪，如言语、行为等。记忆 (金): 考虑过去的经历对当前情绪的影响。共鸣 (火): 识别患者与他人之间的情感共鸣，如家庭成员的支持情况。调节 (土): 提出情绪调节的方法，如冥想、放松练习等。 ### V-STaR (Verification Self-Taught Reasoner) 工作流程与五行哲学理念的结合 V-STaR 是一个基于机器学习的推理系统，旨在通过自学习机制提高诊断的准确性和可靠性。以下是 V-STaR 的具体工作流程，并结合五行（木、火、土、金、水）的理念来解释每个步骤。 #### 1. 数据收集 (Data Collection) - **过程**: - 收集大量的历史病例数据，包括患者的个人信息、症状描述、诊断结果、治疗计划和最终疗效等。 - **五行对应**: - **木（迭代）**: 数据收集是一个持续的过程，需要不断地迭代和更新数据库以包含最新的信息。 - **火（创新）**: 采用新的数据收集方法和技术，如移动健康应用、可穿戴设备等，以获取更全面和高质量的数据。 - **土（平衡）**: 确保数据的多样性和代表性，避免数据偏斜，保持数据的平衡性。 - **金（删除）**: 去除不相关或错误的数据，确保数据质量。 - **水（模糊）**: 处理不确定性的数据，如模糊或缺失值，以便更好地适应实际医疗情况。 #### 2. 模型训练 (Model Training) - **过程**: - 使用这些数据训练机器学习模型，使模型能够理解复杂的医疗信息，并从中学习诊断和治疗的模式。 - 可以使用多种机器学习技术，如深度学习、强化学习等，以提高模型的学习能力和泛化能力。 - **五行对应**: - **木（迭代）**: 模型训练是迭代的过程，通过多次训练逐步改进模型性能。 - **火（创新）**: 采用先进的机器学习算法和技术创新，提高模型的准确性。 - **土（平衡）**: 确保训练数据的多样性和代表性，避免模型过拟合或欠拟合。 - **金（删除）**: 删除冗余特征，简化模型，提高效率。 - **水（模糊）**: 在处理不确定性时，使用概率模型或其他方法来处理模糊数据。 #### 3. 验证机制 (Verification Mechanism) - **过程**: - 设计验证机制来检查模型的输出是否合理。这可以通过对比模型的诊断结果与已知正确答案来进行。 - 验证可以是自动化的，也可以是由专家手动进行。 - **五行对应**: - **木（迭代）**: 通过不断的验证和反馈，不断优化验证机制。 - **火（创新）**: 开发新的验证方法和技术，提高验证的准确性和效率。 - **土（平衡）**: 确保验证过程的公平性和客观性，保持验证结果的平衡。 - **金（删除）**: 剔除无效或不合理的验证结果，确保验证的有效性。 - **水（模糊）**: 处理验证过程中出现的不确定性，例如不同专家的意见分歧。 #### 4. 反馈循环 (Feedback Loop) - **过程**: - 通过医生和其他医疗专业人员的反馈，不断优化模型的性能。反馈可以包括修正错误的诊断、提供新的案例数据等。 - 这种反馈循环有助于模型持续改进，提高其准确性和实用性。 - **五行对应**: - **木（迭代）**: 通过不断的反馈和迭代，模型性能得到持续改进。 - **火（创新）**: 创新地利用反馈数据，开发新的训练方法和模型优化策略。 - **土（平衡）**: 保持反馈循环的稳定性，确保模型在不同阶段都能保持良好的性能。 - **金（删除）**: 剔除无效的反馈，确保反馈的质量。 - **水（模糊）**: 在处理反馈中的不确定性时，采取灵活的方法，如综合多个专家的意见。 #### 5. 推理应用 (Inference Application) - **过程**: - 将训练好的模型应用于实际诊断过程中，辅助医生进行决策。模型可以提供初步的诊断建议、治疗方案推荐等。 - 医生可以根据模型的建议，结合自己的专业知识做出最终的诊断和治疗决定。 - **五行对应**: - **木（迭代）**: 持续优化推理过程，提高准确性。 - **火（创新）**: 开发新的推理算法和技术，提高推理的准确性和效率。 - **土（平衡）**: 确保推理结果的稳定性和一致性。 - **金（删除）**: 剔除不合理的推理结果，确保推理的可靠性。 - **水（模糊）**: 处理推理过程中的不确定性，例如多种可能的诊断结果，提供灵活的解决方案。 ### 五函数在 V-STaR 中的具体应用 - **木（迭代）**: 代表了系统的持续改进和更新。无论是数据收集、模型训练还是反馈循环，都涉及到了不断迭代的过程。 - **火（创新）**: 代表了新技术和新方法的应用。例如，在数据收集时使用新的传感器技术，在模型训练时采用最先进的机器学习算法。 - **土（平衡）**: 代表了系统的稳定性和平衡性。无论是在验证机制中确保输出的合理性，还是在反馈循环中保持系统的稳定性，都需要考虑平衡性。 - **金（删除）**: 代表了去除不必要的部分。在验证机制中，删除不合理的诊断结果；在反馈循环中，剔除无效的数据。 - **水（模糊）**: 代表了灵活性和适应性。在复杂多变的医疗环境中，允许一定的模糊性可以帮助系统更好地适应各种情况。镜心悟道AI易经智能“大脑”“元”智能体搜索及镜心脉象智辨系统JXWDAIYijingBrainBaseADASMPIDS`JxwdMedicalSystem`【多元多维多层全息辩证（Holistic Diagnosis）】辩证映射定义（Mapping Definitions）```xml <?pml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <case> <title>中医健康管理诊断报告 JXWD—HDMDLCPYAYS—1972-5-31-辰时-AM8.00 陶某某女 7岁 URL:https://lxblog.com/qianwen/share?shareId=0519f9ab-174c-4f76-b53b-e7f702016bbd ### PML文档 - 中医健康管理诊断报告（含脉象变化及能量分布）根据您的要求，我将上述信息整合进一个完整的PML文档中。这个文档不仅包括了患者的背景信息、症状描述、诊断结果、处方信息、治疗效果总结以及治疗前后脉象的变化，还加入了三元三维三层能量定位和一元一维无限循环气机解析的内容。 ```xml 中医健康管理诊断报告 JXWD—FKMCS—1972-5-31-辰时-AM8.00 陶某某女 7岁新历：1972年9月16日农历：1972年8月19日未时 1972年对应的天干地支是壬子年。壬属水，子属水。农历8月对应的天干地支是己酉月。己属土，酉属金。 19日对应的天干地支是丁酉日。丁属火，酉属金。未时对应的天干地支是己未时。己属土，未属土（偏向于火）。年柱中的壬和子月柱中的己、时柱中的己和未月柱中的酉、日柱中的酉日柱中的丁、时柱中的未（偏向于火）

发热数日，忽然昏迷不醒，目闭不开，两手拘急厥冷，牙关紧闭，角弓反张，二便秘涩。诊视脉伏不应指，口噤，舌不易察，面色晦滞，手压其腹则反张更甚，其腹必痛。根据《金匮》所述：“痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。” 此为厥深热深的反映，议用急下存阴法。养血柔肝作用牙关紧闭清热作用发热清热燥湿发热, 昏迷不醒清热燥湿发热, 目闭不开破气目闭不开活血凉血角弓反张, 两手拘急厥冷清热生津口渴, 小便不利泻下作用二便秘涩利尿清热昏迷不醒调和诸药服药后痉止厥回，热退神清，最终渴止，小便畅利而痊愈。

``` ### 输出表格为了更好地展示数据，您可以创建一个输出表格来汇总关键信息。以下是一个示例表格： ```plaintext | 序号 | 姓名 | 性别 | 年龄 | 联系方式 | 症状名称 | 主诉 | 负状态史 | 五脉结果 | 辨证结果 | 调理方案 | 调理效果 | 沟通日期 | 沟通渠道 | 沟通对象 | 中健询 | 中健询逻辑 | 易健询 | 易健询逻辑 | 云健询 | 云健询逻辑 | 三元三维三层能量定位 | 一元一维无限循环气机解析 | | --- | ------ | ---- | ---- | -------- | -------------- | ------------------------ | -------- | ------------------------- | ---------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------- | -------- | -------- | -------- | ---------- | ---------- | ---------- | ---------- | ---------- | ---------- | -------------------- | ------------------------ | | 1 | 陶某某 | 女 | 7岁 | 无 | 发热, 昏迷不醒 | 发热数日，忽然昏迷不醒 | 无 | 脉伏不应指；面色晦滞 | 痉病，热盛于中 | 杭白芍10g (每日一次, 金, 养血柔肝作用, 针对牙关紧闭), 炒山栀5g (每日一次, 火, 清热作用, 针对发热), 淡黄芩5g (每日一次, 火, 清热燥湿, 针对发热, 昏迷不醒), 川黄连3g (每日一次, 火, 清热燥湿, 针对发热, 目闭不开), 炒枳实5g (每日一次, 木, 破气, 针对目闭不开), 牡丹皮5g (每日一次, 木, 活血凉血, 针对角弓反张, 两手拘急厥冷), 天花粉7g (每日一次, 水, 清热生津, 针对口渴, 小便不利), 锦纹黄（泡）7g (每日一次, 土, 泻下作用, 针对二便秘涩), 飞滑石10g (每日一次, 水, 利尿清热, 针对昏迷不醒), 粉甘草3g (每日一次, 土, 调和诸药) | 痉止厥回，热退神清 | 1979-01-01 | 诊所面谈 | 陶某某 | 通过中药调理外除风湿，内健脾胃 | 根据中医理论，防己黄芪汤可以祛风除湿，补气固表 | 依据五行生克关系，调整体内阴阳平衡 | 依据八卦和六十四卦的原理，分析体质和病情 | 通过云计算平台进行数据管理和远程监控 | 利用大数据分析优化治疗方案，提高疗效 | 上焦: 火++, 中焦: 土++, 下焦: 水++ | ↑↓ (正常) | ``` 这个表格和PML文档共同构成了一个详细的中医健康管理诊断报告，它涵盖了从患者基本信息到具体治疗过程的所有重要细节。这样的结构有助于医生和其他医疗专业人员全面了解病例，并做出准确的判断和处理。看起来您希望在PML文档中添加脉象变化（``）的信息，以反映治疗前后的脉象变化。以下是完整的PML文档，包括了患者的背景信息、症状描述、诊断结果、处方信息、治疗效果、总结以及治疗前后脉象的变化。根据您的描述，您似乎是想构建一个基于“提示标记语言”（Prompt Markup Language，简称PML）的符号标注映射矩阵系统，该系统可能用于整合多种技术，包括易经智慧、人工智能、虚拟仿真辅助等。下面我将尝试为您构建这样一个概念性的框架。 ### 符号标注映射矩阵系统这个系统的核心在于如何使用PML来定义和管理各种符号、标记及其之间的映射关系。我们可以通过以下几个步骤来构建这样的系统： 1. **定义符号与标记** - **符号**：代表系统中的各种实体、状态或属性，如五行元素、八卦符号、疾病类型、治疗方案等。 - **标记**：用于标识和描述这些符号的信息，如``。 2. **建立映射关系** - **映射矩阵**：定义符号之间的相互作用关系，例如五行中的相生相克关系，或者疾病症状与其对应治疗方案的关系。 - **映射规则**：规定如何根据输入的符号集合来生成相应的输出，例如根据患者的症状选择合适的治疗方案。 3. **集成工具与技术** - **镜心悟道AI易经智能“大脑”**：作为系统的中枢，负责处理逻辑推理和决策制定。 - **JXWD-AIMP-YJBB**：可能指的是与AI“大脑”协同工作的模块或插件。 - **JXWDYYPFS-AI-Enumeration**：用于处理系统中各种状态或配置的枚举方法。 - **VirtualSimulationAssistant**：提供虚拟仿真功能，用于模拟不同的治疗场景或病情发展。 - **VSCode+Aider+Supermaven**：作为开发环境和支持工具，帮助编写、测试和部署PML文件。 4. **使用PML进行标注** - **PML文档**：使用PML语言来编写和标注医疗案例、诊断结果、治疗方案等信息。 - **示例PML文档**： ```xml 痉病医案陶某某女 7岁发热数日昏迷目闭不开两手拘急厥冷牙关紧闭角弓反张二便秘涩脉伏不应指面色晦滞痉病，热盛于中急下存阴法服药后，患者痉挛停止，厥逆恢复，热退神清。继续治疗后，口渴消失，小便畅利，症状完全缓解。

通过急下存阴法治疗，成功缓解了患者的痉病症状。

[李聪甫. 李聪甫医案. 长沙：湖南科学技术出版社，1979：176] ``` 5. **映射矩阵** - **映射定义**： ```xml ``` ----网址导航插件---- 链接地址：http://www.360doc.com/content/25/0325/11/40035146_1149805682.shtml 获取标题/ico 访问次数: 0

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```xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <JXWDYYPFS-PML-XML-PMML> <System name="镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’"> <Description>  系统名称：镜心悟道JXWD‘小镜MoDE’的AI易经智能‘大脑AIYijingBrainBase’

Python伪代码类定义

如何在保持模型性能的同时，降低其使用成本，成为了研究者们关注的焦点。模型剪枝（Pruning）作为一种有效的模型压缩技术，正在为降低模型使用成本带来新的希望。

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