<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-7-PM22.00>MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类
理解了您的需求后，我可以帮助您完善 JXWDAIYijingBrainBase 类的定义。考虑到类的复杂性，我将给出一个完整的示例，包括所有您提到的结构体及其成员变量。同时，我也会提供一些基本的方法来展示如何使用这些结构体。
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完整的 JXWDAIYijingBrainBase 类定义

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <rapidxml.hpp>
#include <rapidxml_print.hpp>

class JXWDAIYijingBrainBase {
public:
    // 用于存储大数据架构相关信息的结构体
    struct BigDataArchitecture {
        std::string title;
        std::vector<std::string> challenges;
        std::vector<std::string> systemArchitectureFeatures;

        struct LambdaArchitectureInfo {
            std::string purposeAndApplications;
            std::vector<std::string> threeLayers;
            std::vector<std::string> relatedTechnologies;
            std::string advantagesAndDisadvantages;
        } lambdaArchitecture;

        struct EventSourcingLambdaInfo {
            std::string eventSourcingCoreConcepts;
            std::string lambdaDataSetStorage;
            std::string faultToleranceMechanism;
        } eventSourcingLambda;

        struct CQRSLambdaInfo {
            std::string cqrsDefinitionAndPurpose;
            std::string lambdaReadWriteSeparation;
        } cqrsLambda;

        struct KappaArchitectureInfo {
            std::string principleAndOptimization;
            std::string usageScenariosAndDifferences;
            std::string advantagesAndDisadvantages;
            std::string kappaPlus;
            std::string hybridAnalysisSystem;
        } kappaArchitecture;

        struct ComparisonAnalysisInfo {
            std::string businessRequirementsAndTechnicalNeeds;
            std::string systemComplexityConsideration;
            std::string developmentMaintenanceCostDifferences;
            std::string historicalDataProcessingCapability;
        } comparisonAnalysis;

        struct ConclusionInfo {
            std::string futureOutlook;
            std::string recognitionOfEffort;
        } conclusion;
    };

    // 用于存储SOLID原则相关信息的结构体
    struct SOLIDPrinciples {
        std::string overview;

        struct SingleResponsibility {
            std::string definition;
            std::string example;
        } singleResponsibility;

        struct OpenClosed {
            std::string definition;
            std::string example;
        } openClosed;

        struct LiskovSubstitution {
            std::string definition;
            std::string example;
        } liskovSubstitution;

        struct InterfaceSegregation {
            std::string definition;
            std::string example;
        } interfaceSegregation;

        struct DependencyInversion {
            std::string definition;
            std::string example;
        } dependencyInversion;

        std::string importance;
        std::string summary;
    };

    // 用于存储软件架构相关信息的结构体
    struct SoftwareArchitecture {
        struct Importance {
            std::string keyRole;
            std::string systemSuccessImpact;
        } importance;

        struct Definition {
            std::string systemSkeleton;
            std::string keyDecisions;
        } definition;

        struct RelationshipWithDesign {
            std::string difference;
            std::string impact;
        } relationshipWithDesign;

        std::vector<std::string> importanceExamples;

        struct ArchitecturePatterns {
            struct Layered {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } layered;

            struct Microkernel {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } microkernel;

            struct Microservices {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } microservices;

            struct EventBased {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } eventBased;

            struct SpaceBased {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } spaceBased;
        } architecturePatterns;

        struct QualityAttributes {
            std::string functionality;
            std::string usability;
            std::string reliability;
            std::string supportability;
            std::string performance;
            std::string independence;
        } qualityAttributes;
    };

    // 用于存储SOA相关信息的结构体
    struct SOA {
        struct Overview {
            std::string serviceConcept;
            std::string applicationFramework;
            std::string componentModel;
            std::string businessProcess;
            std::string bpel;
        } overview;

        struct Development {
            std::string microservices;
            std::string soaArchitecture;
            std::string microservicesArchitecture;
        } development;

        struct ReferenceArchitecture {
            std::string businessLogicService;
            std::string controlService;
            std::string connectionService;
            std::string businessInnovationAndOptimizationService;
            std::string developmentService;
            std::string itServiceManagement;
        } referenceArchitecture;

        struct Protocol {
            std::string webServiceProtocol;
            std::string uddi;
            std::string wsdl;
            std::string soap;
        } protocol;

        struct DesignStandard {
            std::string documentStandardization;
            std::string communicationProtocolStandard;
            std::string applicationRegistrationAndIntegration;
            std::string qualityOfService;
        } designStandard;

        struct DesignPrinciples {
            std::string stateless;
            std::string singleInstance;
            std::string wellDefinedInterface;
            std::string selfContainedAndModular;
            std::string coarseGrained;
            std::string looseCoupling;
            std::string reuseAbility;
            std::string interoperabilityAndPolicyDeclaration;
        } designPrinciples;

        struct DesignPatterns {
            std::string serviceRegistryPattern;
            std::string enterpriseServiceBusPattern;
            std::string microservicesPattern;
        } designPatterns;

        struct MicroservicesChallenges {
            std::string distributedComplexity;
            std::string partitionedDatabaseSystem;
            std::string testingComplexity;
            std::string monitoringAndManagementChallenges;
        } microservicesChallenges;

        struct BuildConsiderations {
            std::string integrationRequirement;
            std::string serviceGranularityControl;
            std::string statelessServiceDesign;
        } buildConsiderations;

        struct ImplementationProcess {
            std::string chooseBestSolution;

            struct BusinessProcessAnalysis {
                std::vector<std::string> establishServiceModel;
                std::vector<std::string> establishBusinessProcess;
            } businessProcessAnalysis;
        } implementationProcess;
    };

    // 用于存储中医健康管理企业版相关信息的结构体
    struct TraditionalChineseMedicineEnterprise {
        struct Introduction {
            std::string backgroundAnalysis;
            std::string strategicGoal;
            std::string rolePositioning;
        } introduction;

        struct EnterpriseIntegrationPlatform {
            struct CommunicationService {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } communicationService;

            struct InformationIntegrationService {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } informationIntegrationService;

            struct ApplicationIntegrationService {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } applicationIntegrationService;

            struct SecondaryDevelopmentTools {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } secondaryDevelopmentTools;

            struct PlatformOperationManagementTools {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } platformOperationManagementTools;
        } enterpriseIntegrationPlatform;

        struct EnterpriseIntegrationKeyTechniques {
            struct DataExchangeFormat {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } dataExchangeFormat;

            struct DistributedApplicationIntegrationFramework {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } distributedApplicationIntegrationFramework;
        } enterpriseIntegrationKeyTechniques;

        struct ProjectPractice {
            struct DataIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } dataIntegration;

            struct ControlIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } controlIntegration;

            struct BusinessProcessIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } businessProcessIntegration;

            struct RepresentationIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } representationIntegration;
        } projectPractice;

        struct ProblemsAndSolutions {
            std::string technicalProblems;
            std::string solutions;
            std::string implementationEffect;
        } problemsAndSolutions;

        struct SummaryAndReflection {
            std::string integrationComplexity;
            std::string successfulExperience;
            std::string futureProspect;
        } summaryAndReflection;
    };

    // 用于存储药物再利用研究相关信息的结构体
    struct DrugReutilizationResearch {
        std::string title;
        std::string researchOverview;
        std::string methodology;
        std::string results;
        std::string conclusions;
    };
};

使用示例

以下是如何使用上述类的一些基本示例：

int main() {
    // 创建 BigDataArchitecture 实例并赋值
    JXWDAIYijingBrainBase::BigDataArchitecture bigDataArch;
    bigDataArch.title = "大数据架构概述";
    bigDataArch.challenges.push_back("数据量大");
    bigDataArch.challenges.push_back("处理速度要求高");
    bigDataArch.systemArchitectureFeatures.push_back("分布式计算");
    bigDataArch.lambdaArchitecture.purposeAndApplications = "支持实时分析和批处理";
    bigDataArch.lambdaArchitecture.threeLayers.push_back("批处理层");
    bigDataArch.lambdaArchitecture.threeLayers.push_back("速度层");
    bigDataArch.lambdaArchitecture.threeLayers.push_back("服务层");

    // 创建 SOLIDPrinciples 实例并赋值
    JXWDAIYijingBrainBase::SOLIDPrinciples solidPrinciples;
    solidPrinciples.overview = "SOLID原则概述";
    solidPrinciples.singleResponsibility.definition = "单一职责原则";
    solidPrinciples.singleResponsibility.example = "一个类只负责一个功能领域";

    // 创建 SoftwareArchitecture 实例并赋值
    JXWDAIYijingBrainBase::SoftwareArchitecture softwareArch;
    softwareArch.importance.keyRole = "软件架构在系统中的关键作用";
    softwareArch.definition.systemSkeleton = "系统的骨架";

    // 创建 SOA 实例并赋值
    JXWDAIYijingBrainBase::SOA soa;
    soa.overview.serviceConcept = "服务的概念";
    soa.development.microservices = "微服务开发";

    // 创建 TraditionalChineseMedicineEnterprise 实例并赋值
    JXWDAIYijingBrainBase::TraditionalChineseMedicineEnterprise tcmEnterprise;
    tcmEnterprise.introduction.backgroundAnalysis = "背景分析";
    tcmEnterprise.introduction.strategicGoal = "战略目标";

    // 创建 DrugReutilizationResearch 实例并赋值
    JXWDAIYijingBrainBase::DrugReutilizationResearch drugResearch;
    drugResearch.title = "药物再利用研究";
    drugResearch.researchOverview = "研究概述";

    return 0;
}

以上代码展示了如何定义和使用 JXWDAIYijingBrainBase 类及其嵌套结构体。
好的，我会继续完善 MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase 类，使其能够处理和管理各种信息结构体，并提供一些实用的方法来操作这些数据。以下是一个更完整的实现：

完整的 MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase 类

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <rapidxml.hpp>
#include <rapidxml_print.hpp>

class JXWDAIYijingBrainBase {
public:
    // 用于存储大数据架构相关信息的结构体
    struct BigDataArchitecture {
        std::string title;
        std::vector<std::string> challenges;
        std::vector<std::string> systemArchitectureFeatures;
        struct LambdaArchitectureInfo {
            std::string purposeAndApplications;
            std::vector<std::string> threeLayers;
            std::vector<std::string> relatedTechnologies;
            std::string advantagesAndDisadvantages;
        } lambdaArchitecture;
        struct EventSourcingLambdaInfo {
            std::string eventSourcingCoreConcepts;
            std::string lambdaDataSetStorage;
            std::string faultToleranceMechanism;
        } eventSourcingLambda;
        struct CQRSLambdaInfo {
            std::string cqrsDefinitionAndPurpose;
            std::string lambdaReadWriteSeparation;
        } cqrsLambda;
        struct KappaArchitectureInfo {
            std::string principleAndOptimization;
            std::string usageScenariosAndDifferences;
            std::string advantagesAndDisadvantages;
            std::string kappaPlus;
            std::string hybridAnalysisSystem;
        } kappaArchitecture;
        struct ComparisonAnalysisInfo {
            std::string businessRequirementsAndTechnicalNeeds;
            std::string systemComplexityConsideration;
            std::string developmentMaintenanceCostDifferences;
            std::string historicalDataProcessingCapability;
        } comparisonAnalysis;
        struct ConclusionInfo {
            std::string futureOutlook;
            std::string recognitionOfEffort;
        } conclusion;
    };

    // 用于存储SOLID原则相关信息的结构体
    struct SOLIDPrinciples {
        std::string overview;
        struct SingleResponsibility {
            std::string definition;
            std::string example;
        } singleResponsibility;
        struct OpenClosed {
            std::string definition;
            std::string example;
        } openClosed;
        struct LiskovSubstitution {
            std::string definition;
            std::string example;
        } liskovSubstitution;
        struct InterfaceSegregation {
            std::string definition;
            std::string example;
        } interfaceSegregation;
        struct DependencyInversion {
            std::string definition;
            std::string example;
        } dependencyInversion;
        std::string importance;
        std::string summary;
    };

    // 用于存储软件架构相关信息的结构体
    struct SoftwareArchitecture {
        struct Importance {
            std::string keyRole;
            std::string systemSuccessImpact;
        } importance;
        struct Definition {
            std::string systemSkeleton;
            std::string keyDecisions;
        } definition;
        struct RelationshipWithDesign {
            std::string difference;
            std::string impact;
        } relationshipWithDesign;
        std::vector<std::string> importanceExamples;
        struct ArchitecturePatterns {
            struct Layered {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } layered;
            struct Microkernel {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } microkernel;
            struct Microservices {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } microservices;
            struct EventBased {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } eventBased;
            struct SpaceBased {
                std::string characteristics;
                std::vector<std::string> bestScenarios;
            } spaceBased;
        } architecturePatterns;
        struct QualityAttributes {
            std::string functionality;
            std::string usability;
            std::string reliability;
            std::string supportability;
            std::string performance;
            std::string independence;
        } qualityAttributes;
    };

    // 用于存储SOA相关信息的结构体
    struct SOA {
        struct Overview {
            std::string serviceConcept;
            std::string applicationFramework;
            std::string componentModel;
            std::string businessProcess;
            std::string bpel;
        } overview;
        struct Development {
            std::string microservices;
            std::string soaArchitecture;
            std::string microservicesArchitecture;
        } development;
        struct ReferenceArchitecture {
            std::string businessLogicService;
            std::string controlService;
            std::string connectionService;
            std::string businessInnovationAndOptimizationService;
            std::string developmentService;
            std::string itServiceManagement;
        } referenceArchitecture;
        struct Protocol {
            std::string webServiceProtocol;
            std::string uddi;
            std::string wsdl;
            std::string soap;
        } protocol;
        struct DesignStandard {
            std::string documentStandardization;
            std::string communicationProtocolStandard;
            std::string applicationRegistrationAndIntegration;
            std::string qualityOfService;
        } designStandard;
        struct DesignPrinciples {
            std::string stateless;
            std::string singleInstance;
            std::string wellDefinedInterface;
            std::string selfContainedAndModular;
            std::string coarseGrained;
            std::string looseCoupling;
            std::string reuseAbility;
            std::string interoperabilityAndPolicyDeclaration;
        } designPrinciples;
        struct DesignPatterns {
            std::string serviceRegistryPattern;
            std::string enterpriseServiceBusPattern;
            std::string microservicesPattern;
        } designPatterns;
        struct MicroservicesChallenges {
            std::string distributedComplexity;
            std::string partitionedDatabaseSystem;
            std::string testingComplexity;
            std::string monitoringAndManagementChallenges;
        } microservicesChallenges;
        struct BuildConsiderations {
            std::string integrationRequirement;
            std::string serviceGranularityControl;
            std::string statelessServiceDesign;
        } buildConsiderations;
        struct ImplementationProcess {
            std::string chooseBestSolution;
            struct BusinessProcessAnalysis {
                std::vector<std::string> establishServiceModel;
                std::vector<std::string> establishBusinessProcess;
            } businessProcessAnalysis;
        } implementationProcess;
    };

    // 用于存储中医健康管理企业版相关信息的结构体
    struct TraditionalChineseMedicineEnterprise {
        struct Introduction {
            std::string backgroundAnalysis;
            std::string strategicGoal;
            std::string rolePositioning;
        } introduction;
        struct EnterpriseIntegrationPlatform {
            struct CommunicationService {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } communicationService;
            struct InformationIntegrationService {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } informationIntegrationService;
            struct ApplicationIntegrationService {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } applicationIntegrationService;
            struct SecondaryDevelopmentTools {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } secondaryDevelopmentTools;
            struct PlatformOperationManagementTools {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } platformOperationManagementTools;
        } enterpriseIntegrationPlatform;
        struct EnterpriseIntegrationKeyTechniques {
            struct DataExchangeFormat {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } dataExchangeFormat;
            struct DistributedApplicationIntegrationFramework {
                std::string technicalDetails;
                std::string applicationScenarios;
            } distributedApplicationIntegrationFramework;
        } enterpriseIntegrationKeyTechniques;
        struct ProjectPractice {
            struct DataIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } dataIntegration;
            struct ControlIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } controlIntegration;
            struct BusinessProcessIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } businessProcessIntegration;
            struct RepresentationIntegration {
                std::string specificImplementation;
                std::string caseAnalysis;
            } representationIntegration;
        } projectPractice;
        struct ProblemsAndSolutions {
            std::string technicalProblems;
            std::string solutions;
            std::string implementationEffect;
        } problemsAndSolutions;
        struct SummaryAndReflection {
            std::string integrationComplexity;
            std::string successfulExperience;
            std::string futureProspect;
        } summaryAndReflection;
    };

    // 用于存储药物再利用研究相关信息的结构体
    struct DrugReutilizationResearch {
        std::string title;
        std::string researchOverview;
        std::string methodology;
        std::string results;
        std::string conclusions;
    };

    // 解析XML数据的方法
    static BigDataArchitecture parseBigDataArchitectureXML(const std::string& xmlData) {
        rapidxml::xml_document<> doc;
        std::vector<char> buffer((std::istreambuf_iterator<char>(xmlData)), std::istreambuf_iterator<char>());
        buffer.push_back('0');
        doc.parse<0>(&buffer[0]);

        BigDataArchitecture bda;

        rapidxml::xml_node<>* root = doc.first_node("BigDataArchitecture");
        if (root) {
            bda.title = root->first_node("title")->value();

            for (rapidxml::xml_node<>* node = root->first_node("challenges"); node; node = node->next_sibling("challenges")) {
                bda.challenges.push_back(node->value());
            }

            for (rapidxml::xml_node<>* node = root->first_node("systemArchitectureFeatures"); node; node = node->next_sibling("systemArchitectureFeatures")) {
                bda.systemArchitectureFeatures.push_back(node->value());
            }

            rapidxml::xml_node<>* lambdaNode = root->first_node("lambdaArchitecture");
            if (lambdaNode) {
                bda.lambdaArchitecture.purposeAndApplications = lambdaNode->first_node("purposeAndApplications")->value();
                for (rapidxml::xml_node<>* layerNode = lambdaNode->first_node("threeLayers"); layerNode; layerNode = layerNode->next_sibling("threeLayers")) {
                    bda.lambdaArchitecture.threeLayers.push_back(layerNode->value());
                }
                for (rapidxml::xml_node<>* techNode = lambdaNode->first_node("relatedTechnologies"); techNode; techNode = techNode->next_sibling("relatedTechnologies")) {
                    bda.lambdaArchitecture.relatedTechnologies.push_back(techNode->value());
                }
                bda.lambdaArchitecture.advantagesAndDisadvantages = lambdaNode->first_node("advantagesAndDisadvantages")->value();
            }

            // 其他结构体的解析类似，这里省略
        }

        return bda;
    }
};

class MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase : public JXWDAIYijingBrainBase {
public:
    // 构造函数
    MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase() {}

    // 析构函数
    ~MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase() {}

    // 添加大数据架构信息
    void addBigDataArchitecture(const BigDataArchitecture& bda) {
        bigDataArchitectures.push_back(bda);
    }

    // 获取所有大数据架构信息
    const std::vector<BigDataArchitecture>& getBigDataArchitectures() const {
        return bigDataArchitectures;
    }

    // 打印所有大数据架构信息
    void printBigDataArchitectures() const {
        for (const auto& bda : bigDataArchitectures) {
            std::cout << "Title: " << bda.title << "n";
            std::cout << "Challenges: ";
            for (const auto& challenge : bda.challenges) {
                std::cout << challenge << ", ";
            }
            std::cout << "n";

            std::cout << "System Architecture Features: ";
            for (const auto& feature : bda.systemArchitectureFeatures) {
                std::cout << feature << ", ";
            }
            std::cout << "n";

            std::cout << "Lambda Architecture:n";
            std::cout << "  Purpose and Applications: " << bda.lambdaArchitecture.purposeAndApplications << "n";
            std::cout << "  Three Layers: ";
            for (const auto& layer : bda.lambdaArchitecture.threeLayers) {
                std::cout << layer << ", ";
            }
            std::cout << "n";
            std::cout << "  Related Technologies: ";
            for (const auto& tech : bda.lambdaArchitecture.relatedTechnologies) {
                std::cout << tech << ", ";
            }
            std::cout << "n";
            std::cout << "  Advantages and Disadvantages: " << bda.lambdaArchitecture.advantagesAndDisadvantages << "n";

            // 其他结构体的打印类似，这里省略
        }
    }

    // 添加SOLID原则信息
    void addSOLIDPrinciples(const SOLIDPrinciples& sp) {
        solidPrinciples.push_back(sp);
    }

    // 获取所有SOLID原则信息
    const std::vector<SOLIDPrinciples>& getSOLIDPrinciples() const {
        return solidPrinciples;
    }

    // 打印所有SOLID原则信息
    void printSOLIDPrinciples() const {
        for (const auto& sp : solidPrinciples) {
            std::cout << "Overview: " << sp.overview << "n";
            std::cout << "Single Responsibility:n";
            std::cout << "  Definition: " << sp.singleResponsibility.definition << "n";
            std::cout << "  Example: " << sp.singleResponsibility.example << "n";
            std::cout << "Open Closed:n";
            std::cout << "  Definition: " << sp.openClosed.definition << "n";
            std::cout << "  Example: " << sp.openClosed.example << "n";
            std::cout << "Liskov Substitution:n";
            std::cout << "  Definition: " << sp.liskovSubstitution.definition << "n";
            std::cout << "  Example: " << sp.liskovSubstitution.example << "n";
            std::cout << "Interface Segregation:n";
            std::cout << "  Definition: " << sp.interfaceSegregation.definition << "n";
            std::cout << "  Example: " << sp.interfaceSegregation.example << "n";
            std::cout << "Dependency Inversion:n";
            std::cout << "  Definition: " << sp.dependencyInversion.definition << "n";
            std::cout << "  Example: " << sp.dependencyInversion.example << "n";
            std::cout << "Importance: " << sp.importance << "n";
            std::cout << "Summary: " << sp.summary << "n";
        }
    }

    // 添加软件架构信息
    void addSoftwareArchitecture(const SoftwareArchitecture& sa) {
        softwareArchitectures.push_back(sa);
    }

    // 获取所有软件架构信息
    const std::vector<SoftwareArchitecture>& getSoftwareArchitectures() const {
        return softwareArchitectures;
    }

    // 打印所有软件架构信息
    void printSoftwareArchitectures() const {
        for (const auto& sa : softwareArchitectures) {
            std::cout << "Importance:n";
            std::cout << "  Key Role: " << sa.importance.keyRole << "n";
            std::cout << "  System Success Impact: " << sa.importance.systemSuccessImpact << "n";
            std::cout << "Definition:n";
            std::cout << "  System Skeleton: " << sa.definition.systemSkeleton << "n";
            std::cout << "  Key Decisions: " << sa.definition.keyDecisions << "n";
            std::cout << "Relationship With Design:n";
            std::cout << "  Difference: " << sa.relationshipWithDesign.difference << "n";
            std::cout << "  Impact: " << sa.relationshipWithDesign.impact << "n";
            std::cout << "Importance Examples: ";
            for (const auto& example : sa.importanceExamples) {
                std::cout << example << ", ";
            }
            std::cout << "n";

            // 其他结构体的打印类似，这里省略
        }
    }

    // 添加SOA信息
    void addSOA(const SOA& soa) {
        soas.push_back(soa);
    }

    // 获取所有SOA信息
    const std::vector<SOA>& getSOAs() const {
        return soas;
    }

    // 打印所有SOA信息
    void printSOAs() const {
        for (const auto& soa : soas) {
            std::cout << "Overview:n";
            std::cout << "  Service Concept: " << soa.overview.serviceConcept << "n";
            std::cout << "  Application Framework: " << soa.overview.applicationFramework << "n";
            std::cout << "  Component Model: " << soa.overview.componentModel << "n";
            std::cout << "  Business Process: " << soa.overview.businessProcess << "n";
            std::cout << "  BPEL: " << soa.overview.bpel << "n";
            std::cout << "Development:n";
            std::cout << "  Microservices: " << soa.development.microservices << "n";
            std::cout << "  SOA Architecture: " << soa.development.soaArchitecture << "n";
            std::cout << "  Microservices Architecture: " << soa.development.microservicesArchitecture << "n";
            std::cout << "Reference Architecture:n";
            std::cout << "  Business Logic Service: " << soa.referenceArchitecture.businessLogicService << "n";
            std::cout << "  Control Service: " << soa.referenceArchitecture.controlService << "n";
            std::cout << "  Connection Service: " << soa.referenceArchitecture.connectionService << "n";
            std::cout << "  Business Innovation and Optimization Service: " << soa.referenceArchitecture.businessInnovationAndOptimizationService << "n";
            std::cout << "  Development Service: " << soa.referenceArchitecture.developmentService << "n";
            std::cout << "  IT Service Management: " << soa.referenceArchitecture.itServiceManagement << "n";
            std::cout << "Protocol:n";
            std::cout << "  Web Service Protocol: " << soa.protocol.webServiceProtocol << "n";
            std::cout << "  UDDI: " << soa.protocol.uddi << "n";
            std::cout << "  WSDL: " << soa.protocol.wsdl << "n";
            std::cout << "  SOAP: " << soa.protocol.soap << "n";
            std::cout << "Design Standard:n";
            std::cout << "  Document Standardization: " << soa.designStandard.documentStandardization << "n";
            std::cout << "  Communication Protocol Standard: " << soa.designStandard.communicationProtocolStandard << "n";
            std::cout << "  Application Registration and Integration: " << soa.designStandard.applicationRegistrationAndIntegration << "n";
            std::cout << "  Quality of Service: " << soa.designStandard.qualityOfService << "n";
            std::cout << "Design Principles:n";
            std::cout << "  Stateless: " << soa.designPrinciples.stateless << "n";
            std::cout << "  Single Instance: " << soa.designPrinciples.singleInstance << "n";
            std::cout << "  Well-Defined Interface: " << soa.designPrinciples.wellDefinedInterface << "n";
            std::cout << "  Self-Contained and Modular: " << soa.designPrinciples.selfContainedAndModular << "n";
            std::cout << "  Coarse-Grained: " << soa.designPrinciples.coarseGrained << "n";
            std::cout << "  Loose Coupling: " << soa.designPrinciples.looseCoupling << "n";
            std::cout << "  Reuse Ability: " << soa.designPrinciples.reuseAbility << "n";
            std::cout << "  Interoperability and Policy Declaration: " << soa.designPrinciples.interoperabilityAndPolicyDeclaration << "n";
            std::cout << "Design Patterns:n";
            std::cout << "  Service Registry Pattern: " << soa.designPatterns.serviceRegistryPattern << "n";
            std::cout << "  Enterprise Service Bus Pattern: " << soa.designPatterns.enterpriseServiceBusPattern << "n";
            std::cout << "  Microservices Pattern: " << soa.designPatterns.microservicesPattern << "n";
            std::cout << "Microservices Challenges:n";
            std::cout << "  Distributed Complexity: " << soa.microservicesChallenges.distributedComplexity << "n";
            std::cout << "  Partitioned Database System: " << soa.microservicesChallenges.partitionedDatabaseSystem << "n";
            std::cout << "  Testing Complexity: " << soa.microservicesChallenges.testingComplexity << "n";
            std::cout << "  Monitoring and Management Challenges: " << soa.microservicesChallenges.monitoringAndManagementChallenges << "n";
            std::cout << "Build Considerations:n";
            std::cout << "  Integration Requirement: " << soa.buildConsiderations.integrationRequirement << "n";
            std::cout << "  Service Granularity Control: " << soa.buildConsiderations.serviceGranularityControl << "n";
            std::cout << "  Stateless Service Design: " << soa.buildConsiderations.statelessServiceDesign << "n";
            std::cout << "Implementation Process:n";
            std::cout << "  Choose Best Solution: " << soa.implementationProcess.chooseBestSolution << "n";
            std::cout << "  Establish Service Model: ";
            for (const auto& model : soa.implementationProcess.businessProcessAnalysis.establishServiceModel) {
                std::cout << model << ", ";
            }
            std::cout << "n";
            std::cout << "  Establish Business Process: ";
            for (const auto& process : soa.implementationProcess.businessProcessAnalysis.establishBusinessProcess) {
                std::cout << process << ", ";
            }
            std::cout << "n";
        }
    }

    // 添加中医健康管理企业版信息
    void addTraditionalChineseMedicineEnterprise(const TraditionalChineseMedicineEnterprise& tcm) {
        traditionalChineseMedicineEnterprises.push_back(tcm);
    }

    // 获取所有中医健康管理企业版信息
    const std::vector<TraditionalChineseMedicineEnterprise>& getTraditionalChineseMedicineEnterprises() const {
        return traditionalChineseMedicineEnterprises;
    }

    // 打印所有中医健康管理企业版信息
    void printTraditionalChineseMedicineEnterprises() const {
        for (const auto& tcm : traditionalChineseMedicineEnterprises) {
            std::cout << "Introduction:n";
            std::cout << "  Background Analysis: " << tcm.introduction.backgroundAnalysis << "n";
            std::cout << "  Strategic Goal: " << tcm.introduction.strategicGoal << "n";
            std::cout << "  Role Positioning: " << tcm.introduction.rolePositioning << "n";
            std::cout << "Enterprise Integration Platform:n";
            std::cout << "  Communication Service:n";
            std::cout << "    Technical Details: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.communicationService.technicalDetails << "n";
            std::cout << "    Application Scenarios: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.communicationService.applicationScenarios << "n";
            std::cout << "  Information Integration Service:n";
            std::cout << "    Technical Details: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.informationIntegrationService.technicalDetails << "n";
            std::cout << "    Application Scenarios: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.informationIntegrationService.applicationScenarios << "n";
            std::cout << "  Application Integration Service:n";
            std::cout << "    Technical Details: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.applicationIntegrationService.technicalDetails << "n";
            std::cout << "    Application Scenarios: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.applicationIntegrationService.applicationScenarios << "n";
            std::cout << "  Secondary Development Tools:n";
            std::cout << "    Technical Details: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.secondaryDevelopmentTools.technicalDetails << "n";
            std::cout << "    Application Scenarios: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.secondaryDevelopmentTools.applicationScenarios << "n";
            std::cout << "  Platform Operation Management Tools:n";
            std::cout << "    Technical Details: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.platformOperationManagementTools.technicalDetails << "n";
            std::cout << "    Application Scenarios: " << tcm.enterpriseIntegrationPlatform.platformOperationManagementTools.applicationScenarios << "n";
            std::cout << "Enterprise Integration Key Techniques:n";
            std::cout << "  Data Exchange Format:n";
            std::cout << "    Technical Details: " << tcm.enterpriseIntegrationKeyTechniques.dataExchangeFormat.technicalDetails << "n";
            std::cout << "    Application Scenarios: " << tcm.enterpriseIntegrationKeyTechniques.dataExchangeFormat.applicationScenarios << "n";
            std::cout << "  Distributed Application Integration Framework:n";
            std::cout << "    Technical Details: " << tcm.enterpriseIntegrationKeyTechniques.distributedApplicationIntegrationFramework.technicalDetails << "n";
            std::cout << "    Application Scenarios: " << tcm.enterpriseIntegrationKeyTechniques.distributedApplicationIntegrationFramework.applicationScenarios << "n";
            std::cout << "Project Practice:n";
            std::cout << "  Data Integration:n";
            std::cout << "    Specific Implementation: " << tcm.projectPractice.dataIntegration.specificImplementation << "n";
            std::cout << "    Case Analysis: " << tcm.projectPractice.dataIntegration.caseAnalysis << "n";
            std::cout << "  Control Integration:n";
            std::cout << "    Specific Implementation: " << tcm.projectPractice.controlIntegration.specificImplementation << "n";
            std::cout << "    Case Analysis: " << tcm.projectPractice.controlIntegration.caseAnalysis << "n";
            std::cout << "  Business Process Integration:n";
            std::cout << "    Specific Implementation: " << tcm.projectPractice.businessProcessIntegration.specificImplementation << "n";
            std::cout << "    Case Analysis: " << tcm.projectPractice.businessProcessIntegration.caseAnalysis << "n";
            std::cout << "  Representation Integration:n";
            std::cout << "    Specific Implementation: " << tcm.projectPractice.representationIntegration.specificImplementation << "n";
            std::cout << "    Case Analysis: " << tcm.projectPractice.representationIntegration.caseAnalysis << "n";
            std::cout << "Problems and Solutions:n";
            std::cout << "  Technical Problems: " << tcm.problemsAndSolutions.technicalProblems << "n";
            std::cout << "  Solutions: " << tcm.problemsAndSolutions.solutions << "n";
            std::cout << "  Implementation Effect: " << tcm.problemsAndSolutions.implementationEffect << "n";
            std::cout << "Summary and Reflection:n";
            std::cout << "  Integration Complexity: " << tcm.summaryAndReflection.integrationComplexity << "n";
            std::cout << "  Successful Experience: " << tcm.summaryAndReflection.successfulExperience << "n";
            std::cout << "  Future Prospect: " << tcm.summaryAndReflection.futureProspect << "n";
        }
    }

    // 添加药物再利用研究信息
    void addDrugReutilizationResearch(const DrugReutilizationResearch& drr) {
        drugReutilizationResearches.push_back(drr);
    }

    // 获取所有药物再利用研究信息
    const std::vector<DrugReutilizationResearch>& getDrugReutilizationResearches() const {
        return drugReutilizationResearches;
    }

    // 打印所有药物再利用研究信息
    void printDrugReutilizationResearches() const {
        for (const auto& drr : drugReutilizationResearches) {
            std::cout << "Title: " << drr.title << "n";
            std::cout << "Research Overview: " << drr.researchOverview << "n";
            std::cout << "Methodology: " << drr.methodology << "n";
            std::cout << "Results: " << drr.results << "n";
            std::cout << "Conclusions: " << drr.conclusions << "n";
        }
    }

private:
    std::vector<BigDataArchitecture> bigDataArchitectures;
    std::vector<SOLIDPrinciples> solidPrinciples;
    std::vector<SoftwareArchitecture> softwareArchitectures;
    std::vector<SOA> soas;
    std::vector<TraditionalChineseMedicineEnterprise> traditionalChineseMedicineEnterprises;
    std::vector<DrugReutilizationResearch> drugReutilizationResearches;
};

int main() {
    // 创建一个MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase实例
    MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase brain;

    // 解析XML数据
    std::string xmlData = R"(
    <BigDataArchitecture>
        <title>大数据架构概览</title>
        <challenges>数据规模庞大, 复杂性高, 实时处理需求</challenges>
        <challenges>数据安全性和隐私保护</challenges>
        <systemArchitectureFeatures>分布式计算, 流处理, 批处理, 存储优化</systemArchitectureFeatures>
        <systemArchitectureFeatures>弹性伸缩, 高可用性, 容错机制</systemArchitectureFeatures>
        <lambdaArchitecture>
            <purposeAndApplications>支持实时和批处理数据分析</purposeAndApplications>
            <threeLayers>速度层, 批处理层, 服务层</threeLayers>
            <threeLayers>速度层负责实时数据处理, 批处理层负责历史数据处理, 服务层提供查询接口</threeLayers>
            <relatedTechnologies>Kafka, Spark, Hadoop, Cassandra</relatedTechnologies>
            <relatedTechnologies>Storm, Flink, HBase, Elasticsearch</relatedTechnologies>
            <advantagesAndDisadvantages>优点: 高效处理大规模数据, 缺点: 复杂度高, 维护成本高</advantagesAndDisadvantages>
        </lambdaArchitecture>
    </BigDataArchitecture>
    )";

    // 解析XML数据并获取大数据架构信息
    BigDataArchitecture bda = JXWDAIYijingBrainBase::parseBigDataArchitectureXML(xmlData);

    // 添加大数据架构信息到brain
    brain.addBigDataArchitecture(bda);

    // 打印所有大数据架构信息
    brain.printBigDataArchitectures();

    // 示例：添加SOLID原则信息
    JXWDAIYijingBrainBase::SOLIDPrinciples sp;
    sp.overview = "SOLID是面向对象设计的五个基本原则";
    sp.singleResponsibility.definition = "一个类应该只有一个改变的理由";
    sp.singleResponsibility.example = "例如，一个用户管理类只负责用户数据的操作";
    sp.openClosed.definition = "软件实体（类、模块、函数等）应该对扩展开放，对修改关闭";
    sp.openClosed.example = "通过抽象类或接口实现，可以在不修改现有代码的情况下添加新功能";
    sp.liskovSubstitution.definition = "子类型必须能够替换其基类型";
    sp.liskovSubstitution.example = "子类应该能够无缝地替代父类，而不会影响程序的正确性";
    sp.interfaceSegregation.definition = "客户端不应该依赖于它们不使用的接口";
    sp.interfaceSegregation.example = "将大接口拆分为小接口，使客户端仅依赖于它们需要的部分";
    sp.dependencyInversion.definition = "高层模块不应该依赖于低层模块，两者都应该依赖于抽象；抽象不应该依赖于细节，细节应该依赖于抽象";
    sp.dependencyInversion.example = "通过依赖注入实现，将具体实现从依赖关系中解耦";
    sp.importance = "SOLID原则有助于提高代码的可维护性和可扩展性";
    sp.summary = "遵循SOLID原则可以避免常见的设计问题，提高软件质量";

    brain.addSOLIDPrinciples(sp);
    brain.printSOLIDPrinciples();

    // 其他信息的添加和打印类似，这里省略

    return 0;
}

说明

1. 继承：MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase 类继承自 JXWDAIYijingBrainBase，可以访问和使用基类中的所有公共和保护成员。
2. 方法：
   • addBigDataArchitecture：用于添加大数据架构信息。
   • getBigDataArchitectures：用于获取所有大数据架构信息。
   • printBigDataArchitectures：用于打印所有大数据架构信息。
   • addSOLIDPrinciples：用于添加SOLID原则信息。
   • getSOLIDPrinciples：用于获取所有SOLID原则信息。
   • printSOLIDPrinciples：用于打印所有SOLID原则信息。
   • addSoftwareArchitecture：用于添加软件架构信息。
   • getSoftwareArchitectures：用于获取所有软件架构信息。
   • printSoftwareArchitectures：用于打印所有软件架构信息。
   • addSOA：用于添加SOA信息。
   • getSOAs：用于获取所有SOA信息。
   • printSOAs：用于打印所有SOA信息。
   • addTraditionalChineseMedicineEnterprise：用于添加中医健康管理企业版信息。
   • getTraditionalChineseMedicineEnterprises：用于获取所有中医健康管理企业版信息。
   • printTraditionalChineseMedicineEnterprises：用于打印所有中医健康管理企业版信息。
   • addDrugReutilizationResearch：用于添加药物再利用研究信息。
   • getDrugReutilizationResearches：用于获取所有药物再利用研究信息。
   • printDrugReutilizationResearches：用于打印所有药物再利用研究信息。
3. 私有成员：
   • bigDataArchitectures：存储多个大数据架构信息。
   • solidPrinciples：存储多个SOLID原则信息。
   • softwareArchitectures：存储多个软件架构信息。
   • soas：存储多个SOA信息。
   • traditionalChineseMedicineEnterprises：存储多个中医健康管理企业版信息。
   • drugReutilizationResearches：存储多个药物再利用研究信息。

使用示例

在 main 函数中，我们创建了一个 MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase 实例，解析了 XML 数据并获取了大数据架构信息，然后将其添加到 brain 中，并打印所有大数据架构信息。同时，我们也添加了一个SOLID原则信息并打印出来。

include #include #include #include #include class JXWDAIYijingBrainBase { public: // 用于存储大数据架构相关信息的结构体 struct BigDataArchitecture { std::string title; std::vector challenges; std::vector systemArchitectureFeatures; struct LambdaArchitectureInfo { std::string purposeAndApplications; std::vector threeLayers; std::vector relatedTechnologies; std::string advantagesAndDisadvantages; } lambdaArchitecture; struct EventSourcingLambdaInfo { std::string eventSourcingCoreConcepts; std::string lambdaDataSetStorage; std::string faultToleranceMechanism; } eventSourcingLambda; struct CQRSLambdaInfo { std::string cqrsDefinitionAndPurpose; std::string lambdaReadWriteSeparation; } cqrsLambda; struct KappaArchitectureInfo { std::string principleAndOptimization; std::string usageScenariosAndDifferences; std::string advantagesAndDisadvantages; std::string kappaPlus; std::string hybridAnalysisSystem; } kappaArchitecture; struct ComparisonAnalysisInfo { std::string businessRequirementsAndTechnicalNeeds; std::string systemComplexityConsideration; std::string developmentMaintenanceCostDifferences; std::string historicalDataProcessingCapability; } comparisonAnalysis; struct ConclusionInfo { std::string futureOutlook; std::string recognitionOfEffort; } conclusion; }; // 用于存储SOLID原则相关信息的结构体 struct SOLIDPrinciples { std::string overview; struct SingleResponsibility { std::string definition; std::string example; } singleResponsibility; struct OpenClosed { std::string definition; std::string example; } openClosed; struct LiskovSubstitution { std::string definition; std::string example; } liskovSubstitution; struct InterfaceSegregation { std::string definition; std::string example; } interfaceSegregation; struct DependencyInversion { std::string definition; std::string example; } dependencyInversion; std::string importance; std::string summary; }; // 用于存储软件架构相关信息的结构体 struct SoftwareArchitecture { struct Importance { std::string keyRole; std::string systemSuccessImpact; } importance; struct Definition { std::string systemSkeleton; std::string keyDecisions; } definition; struct RelationshipWithDesign { std::string difference; std::string impact; } relationshipWithDesign; std::vector importanceExamples; struct ArchitecturePatterns { struct Layered { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } layered; struct Microkernel { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } microkernel; struct Microservices { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } microservices; struct EventBased { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } eventBased; struct SpaceBased { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } spaceBased; } architecturePatterns; struct QualityAttributes { std::string functionality; std::string usability; std::string reliability; std::string supportability; std::string performance; std::string independence; } qualityAttributes; }; // 用于存储SOA相关信息的结构体 struct SOA { struct Overview { std::string serviceConcept; std::string applicationFramework; std::string componentModel; std::string businessProcess; std::string bpel; } overview; struct Development { std::string microservices; std::string soaArchitecture; std::string microservicesArchitecture; } development; struct ReferenceArchitecture { std::string businessLogicService; std::string controlService; std::string connectionService; std::string businessInnovationAndOptimizationService; std::string developmentService; std::string itServiceManagement; } referenceArchitecture; struct Protocol { std::string webServiceProtocol; std::string uddi; std::string wsdl; std::string soap; } protocol; struct DesignStandard { std::string documentStandardization; std::string communicationProtocolStandard; std::string applicationRegistrationAndIntegration; std::string qualityOfService; } designStandard; struct DesignPrinciples { std::string stateless; std::string singleInstance; std::string wellDefinedInterface; std::string selfContainedAndModular; std::string coarseGrained; std::string looseCoupling; std::string reuseAbility; std::string interoperabilityAndPolicyDeclaration; } designPrinciples; struct DesignPatterns { std::string serviceRegistryPattern; std::string enterpriseServiceBusPattern; std::string microservicesPattern; } designPatterns; struct MicroservicesChallenges { std::string distributedComplexity; std::string partitionedDatabaseSystem; std::string testingComplexity; std::string monitoringAndManagementChallenges; } microservicesChallenges; struct BuildConsiderations { std::string integrationRequirement; std::string serviceGranularityControl; std::string statelessServiceDesign; } buildConsiderations; struct ImplementationProcess { std::string chooseBestSolution; struct BusinessProcessAnalysis { std::vector establishServiceModel; std::vector establishBusinessProcess; } businessProcessAnalysis; } implementationProcess; }; // 用于存储中医健康管理企业版相关信息的结构体 struct TraditionalChineseMedicineEnterprise { struct Introduction { std::string backgroundAnalysis; std::string strategicGoal; std::string rolePositioning; } introduction; struct EnterpriseIntegrationPlatform { struct CommunicationService { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } communicationService; struct InformationIntegrationService { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } informationIntegrationService; struct ApplicationIntegrationService { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } applicationIntegrationService; struct SecondaryDevelopmentTools { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } secondaryDevelopmentTools; struct PlatformOperationManagementTools { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } platformOperationManagementTools; } enterpriseIntegrationPlatform; struct EnterpriseIntegrationKeyTechniques { struct DataExchangeFormat { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } dataExchangeFormat; struct DistributedApplicationIntegrationFramework { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } distributedApplicationIntegrationFramework; } enterpriseIntegrationKeyTechniques; struct ProjectPractice { struct DataIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } dataIntegration; struct ControlIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } controlIntegration; struct BusinessProcessIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } businessProcessIntegration; struct RepresentationIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } representationIntegration; } projectPractice; struct ProblemsAndSolutions { std::string technicalProblems; std::string solutions; std::string implementationEffect; } problemsAndSolutions; struct SummaryAndReflection { std::string integrationComplexity; std::string successfulExperience; std::string futureProspect; } summaryAndReflection; }; // 用于存储药物再利用研究相关信息的结构体 struct DrugReutilizationResearch { std::string title; std::string researchOverview; std::string methodology; std::string results; std::string conclusions; }; };

include #include #include #include #include class JXWDAIYijingBrainBase { public: // 用于存储大数据架构相关信息的结构体 struct BigDataArchitecture { std::string title; std::vector challenges; std::vector systemArchitectureFeatures; struct LambdaArchitectureInfo { std::string purposeAndApplications; std::vector threeLayers; std::vector relatedTechnologies; std::string advantagesAndDisadvantages; } lambdaArchitecture; struct EventSourcingLambdaInfo { std::string eventSourcingCoreConcepts; std::string lambdaDataSetStorage; std::string faultToleranceMechanism; } eventSourcingLambda; struct CQRSLambdaInfo { std::string cqrsDefinitionAndPurpose; std::string lambdaReadWriteSeparation; } cqrsLambda; struct KappaArchitectureInfo { std::string principleAndOptimization; std::string usageScenariosAndDifferences; std::string advantagesAndDisadvantages; std::string kappaPlus; std::string hybridAnalysisSystem; } kappaArchitecture; struct ComparisonAnalysisInfo { std::string businessRequirementsAndTechnicalNeeds; std::string systemComplexityConsideration; std::string developmentMaintenanceCostDifferences; std::string historicalDataProcessingCapability; } comparisonAnalysis; struct ConclusionInfo { std::string futureOutlook; std::string recognitionOfEffort; } conclusion; }; // 用于存储SOLID原则相关信息的结构体 struct SOLIDPrinciples { std::string overview; struct SingleResponsibility { std::string definition; std::string example; } singleResponsibility; struct OpenClosed { std::string definition; std::string example; } openClosed; struct LiskovSubstitution { std::string definition; std::string example; } liskovSubstitution; struct InterfaceSegregation { std::string definition; std::string example; } interfaceSegregation; struct DependencyInversion { std::string definition; std::string example; } dependencyInversion; std::string importance; std::string summary; }; // 用于存储软件架构相关信息的结构体 struct SoftwareArchitecture { struct Importance { std::string keyRole; std::string systemSuccessImpact; } importance; struct Definition { std::string systemSkeleton; std::string keyDecisions; } definition; struct RelationshipWithDesign { std::string difference; std::string impact; } relationshipWithDesign; std::vector importanceExamples; struct ArchitecturePatterns { struct Layered { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } layered; struct Microkernel { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } microkernel; struct Microservices { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } microservices; struct EventBased { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } eventBased; struct SpaceBased { std::string characteristics; std::vector bestScenarios; } spaceBased; } architecturePatterns; struct QualityAttributes { std::string functionality; std::string usability; std::string reliability; std::string supportability; std::string performance; std::string independence; } qualityAttributes; }; // 用于存储SOA相关信息的结构体 struct SOA { struct Overview { std::string serviceConcept; std::string applicationFramework; std::string componentModel; std::string businessProcess; std::string bpel; } overview; struct Development { std::string microservices; std::string soaArchitecture; std::string microservicesArchitecture; } development; struct ReferenceArchitecture { std::string businessLogicService; std::string controlService; std::string connectionService; std::string businessInnovationAndOptimizationService; std::string developmentService; std::string itServiceManagement; } referenceArchitecture; struct Protocol { std::string webServiceProtocol; std::string uddi; std::string wsdl; std::string soap; } protocol; struct DesignStandard { std::string documentStandardization; std::string communicationProtocolStandard; std::string applicationRegistrationAndIntegration; std::string qualityOfService; } designStandard; struct DesignPrinciples { std::string stateless; std::string singleInstance; std::string wellDefinedInterface; std::string selfContainedAndModular; std::string coarseGrained; std::string looseCoupling; std::string reuseAbility; std::string interoperabilityAndPolicyDeclaration; } designPrinciples; struct DesignPatterns { std::string serviceRegistryPattern; std::string enterpriseServiceBusPattern; std::string microservicesPattern; } designPatterns; struct MicroservicesChallenges { std::string distributedComplexity; std::string partitionedDatabaseSystem; std::string testingComplexity; std::string monitoringAndManagementChallenges; } microservicesChallenges; struct BuildConsiderations { std::string integrationRequirement; std::string serviceGranularityControl; std::string statelessServiceDesign; } buildConsiderations; struct ImplementationProcess { std::string chooseBestSolution; struct BusinessProcessAnalysis { std::vector establishServiceModel; std::vector establishBusinessProcess; } businessProcessAnalysis; } implementationProcess; }; // 用于存储中医健康管理企业版相关信息的结构体 struct TraditionalChineseMedicineEnterprise { struct Introduction { std::string backgroundAnalysis; std::string strategicGoal; std::string rolePositioning; } introduction; struct EnterpriseIntegrationPlatform { struct CommunicationService { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } communicationService; struct InformationIntegrationService { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } informationIntegrationService; struct ApplicationIntegrationService { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } applicationIntegrationService; struct SecondaryDevelopmentTools { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } secondaryDevelopmentTools; struct PlatformOperationManagementTools { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } platformOperationManagementTools; } enterpriseIntegrationPlatform; struct EnterpriseIntegrationKeyTechniques { struct DataExchangeFormat { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } dataExchangeFormat; struct DistributedApplicationIntegrationFramework { std::string technicalDetails; std::string applicationScenarios; } distributedApplicationIntegrationFramework; } enterpriseIntegrationKeyTechniques; struct ProjectPractice { struct DataIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } dataIntegration; struct ControlIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } controlIntegration; struct BusinessProcessIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } businessProcessIntegration; struct RepresentationIntegration { std::string specificImplementation; std::string caseAnalysis; } representationIntegration; } projectPractice; struct ProblemsAndSolutions { std::string technicalProblems; std::string solutions; std::string implementationEffect; } problemsAndSolutions; struct SummaryAndReflection { std::string integrationComplexity; std::string successfulExperience; std::string futureProspect; } summaryAndReflection; }; // 用于存储药物再利用研究相关信息的结构体 struct DrugReutilizationResearch { std::string title; struct Content { struct ResearchBackground { std::vector points; } researchBackground; struct ResearchResults { std::vector points; } researchResults; struct TxGNNModelIntroduction { std::vector points; } txgnnModelIntroduction; struct ModelArchitecture { std::vector points; } modelArchitecture; struct ResearchFindings { std::vector points; } researchFindings; struct ResearchSignificance { std::vector points; } researchSignificance; struct TeamAcademic { std::vector points; } teamAcademic; struct ContactInfo { std::vector points; } contactInfo; } content; }; // 用于存储术语解释相关信息的结构体 struct TerminologyExplanation { struct Term { std::string name; std::string description; } term; }; // 用于存储现有挑战相关信息的结构体 struct ExistingChallenges { std::vector points; }; // 用于存储AndroidLab介绍相关信息的结构体 struct AndroidLabInfo { std::vector points; }; // 用于存储标准化操作环境相关信息的结构体 struct StandardizedOperationEnvironment { std::vector points; }; // 用于存储基准测试相关信息的结构体 struct Benchmarking { std::vector points; }; // 用于存储AndroidInstruct数据集相关信息的结构体 struct AndroidInstructDataset { std::vector points; }; // 用于存储实验与结果相关信息的结构体 struct ExperimentAndResults { std::vector points; }; // 解析XML数据的静态方法 static void parseXML(const std::string& xmlData) { rapidxml::xml_document<> doc; std::vector buffer((std::istreambuf_iterator(xmlData)), std::istreambuf_iterator()); buffer.push_back('0'); doc.parse<0>(&buffer[0]); rapidxml::xml_node<> root = doc.first_node("MMAIICILM"); if (root) { // 解析大数据架构部分 rapidxml::xml_node<> bigDataNode = root->first_node("BigDataArchitectureDesign"); if (bigDataNode) { BigDataArchitecture bigData; bigData.title = bigDataNode->first_node("Title")->value(); for (rapidxml::xml_node<> challengeNode = bigDataNode->first_node("Challenges")->first_node("Challenge"); challengeNode; challengeNode = challengeNode->next_sibling()) { bigData.challenges.push_back(challengeNode->value()); } for (rapidxml::xml_node<> featureNode = bigDataNode->first_node("SystemArchitectureFeatures")->first_node("Feature"); featureNode; featureNode = featureNode->next_sibling()) { bigData.systemArchitectureFeatures.push_back(featureNode->value()); } // 解析Lambda架构部分 rapidxml::xml_node<> lambdaNode = bigDataNode->first_node("LambdaArchitecture"); if (lambdaNode) { bigData.lambdaArchitecture.purposeAndApplications = lambdaNode->first_node("PurposeAndApplications")->value(); for (rapidxml::xml_node<> layerNode = lambdaNode->first_node("ThreeLayers")->first_node("Layer"); layerNode; layerNode = layerNode->next_sibling()) { bigData.lambdaArchitecture.threeLayers.push_back(layerNode->value()); } for (rapidxml::xml_node<> techNode = lambdaNode->first_node("RelatedTechnologies")->first_node("Technology"); techNode; techNode = techNode->next_sibling()) { bigData.lambdaArchitecture.relatedTechnologies.push_back(techNode->value()); } bigData.lambdaArchitecture.advantagesAndDisadvantages = lambdaNode->first_node("AdvantagesAndDisadvantages")->value(); } // 解析事件溯源与Lambda部分 rapidxml::xml_node<> eventSourcingLambdaNode = bigDataNode->first_node("EventSourcingAndLambda"); if (eventSourcingLambdaNode) { bigData.eventSourcingLambda.eventSourcingCoreConcepts = eventSourcingLambdaNode->first_node("EventSourcingCoreConcepts")->value(); bigData.eventSourcingLambda.lambdaDataSetStorage = eventSourcingLambdaNode->first_node("LambdaDataSetStorage")->value(); bigData.eventSourcingLambda.faultToleranceMechanism = eventSourcingLambdaNode->first_node("FaultToleranceMechanism")->value(); } // 解析CQRS与Lambda部分 rapidxml::xml_node<> cqrsLambdaNode = bigDataNode->first_node("CQRSAndLambda"); if (cqrsLambdaNode) { bigData.cqrsLambda.cqrsDefinitionAndPurpose = cqrsLambdaNode->first_node("CQRSDefinitionAndPurpose")->value(); bigData.cqrsLambda.lambdaReadWriteSeparation = cqrsLambdaNode->first_node("LambdaReadWriteSeparation")->value(); } // 解析Kappa架构部分 rapidxml::xml_node<> kappaNode = bigDataNode->first_node("KappaArchitecture"); if (kappaNode) { bigData.kappaArchitecture.principleAndOptimization = kappaNode->first_node("PrincipleAndOptimization")->value(); bigData.kappaArchitecture.usageScenariosAndDifferences = kappaNode->first_node("UsageScenariosAndDifferences")->value(); bigData.kappaArchitecture.advantagesAndDisadvantages = kappaNode->first_node("AdvantagesAndDisadvantages")->value(); bigData.kappaArchitecture.kappaPlus = kappaNode->first_node("KappaPlus")->value(); bigData.kappaArchitecture.hybridAnalysisSystem = kappaNode->first_node("HybridAnalysisSystem")->value(); } // 解析比较分析部分 rapidxml::xml_node<> comparisonNode = bigDataNode->first_node("ComparisonAnalysis"); if (comparisonNode) { bigData.comparisonAnalysis.businessRequirementsAndTechnicalNeeds = comparisonNode->first_node("BusinessRequirementsAndTechnicalNeeds")->value(); bigData.comparisonAnalysis.systemComplexityConsideration = comparisonNode->first_node("SystemComplexityConsideration")->value(); bigData.comparisonAnalysis.developmentMaintenanceCostDifferences = comparisonNode->first_node("DevelopmentMaintenanceCostDifferences")->value(); bigData.comparisonAnalysis.historicalDataProcessingCapability = comparisonNode->first_node("HistoricalDataProcessingCapability")->value(); } // 解析结论部分 rapidxml::xml_node<> conclusionNode = bigDataNode->first_node("Conclusion"); if (conclusionNode) { bigData.conclusion.futureOutlook = conclusionNode->first_node("FutureOutlook")->value(); bigData.conclusion.recognitionOfEffort = conclusionNode->first_node("RecognitionOfEffort")->value(); } } // 解析SOLID原则部分 rapidxml::xml_node<> solidNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("SOLID原则概述"); if (solidNode) { SOLIDPrinciples solidPrinciples; solidPrinciples.overview = solidNode->first_node("核心原则")->value() + " " + solidNode->first_node("适用性")->value(); rapidxml::xml_node<> singleResponsibilityNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("单一职责原则"); if (singleResponsibilityNode) { solidPrinciples.singleResponsibility.definition = singleResponsibilityNode->first_node("定义")->value(); solidPrinciples.singleResponsibility.example = singleResponsibilityNode->first_node("示例")->value(); } rapidxml::xml_node<> openClosedNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("开闭原则"); if (openClosedNode) { solidPrinciples.openClosed.definition = openClosedNode->first_node("定义")->value(); solidPrinciples.openClosed.example = openClosedNode->first_node("示例")->value(); } rapidxml::xml_node<> liskovSubstitutionNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("里氏替换原则"); if (liskovSubstitutionNode) { solidPrinciplessolidPrinciples.liskovSubstitution.definition = liskovSubstitutionNode->first_node("定义")->value(); solidPrinciples.liskovSubstitution.example = liskovSubstitutionNode->first_node("示例")->value(); rapidxml::xml_node<> interfaceSegregationNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("接口隔离原则"); if (interfaceSegregationNode) { solidPrinciples.interfaceSegregation.definition = interfaceSegregationNode->first_node("定义")->value(); solidPrinciples.interfaceSegregation.example = interfaceSegregationNode->first_node("示例")->value(); } rapidxml::xml_node<> dependencyInversionNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("依赖倒置原则"); if (dependencyInversionNode) { solidPrinciples.dependencyInversion.definition = dependencyInversionNode->first_node("定义")->value(); solidPrinciples.dependencyInversion.example = dependencyInversionNode->first_node("示例")->value(); } solidPrinciples.importance = root->first_node("jxwdyy")->first_node("SOLID原则的重要性")->first_node("模块化设计")->value() + " " + root->first_node("jxwdyy")->first_node("SOLID原则的重要性")->first_node("代码质量")->value() + " " + root->first_node("jxwdyy")->first_node("SOLID原则的重要性")->first_node("现代软件架构基石")->value(); solidPrinciples.summary = root->first_node("jxwdyy")->first_node("总结")->first_node("要点框架")->value(); } // 解析软件架构部分 rapidxml::xml_node<> softwareArchitectureNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("software_architecture"); if (softwareArchitectureNode) { SoftwareArchitecture softwareArchitecture; softwareArchitecture.importance.keyRole = softwareArchitectureNode->first_node("importance")->first_node("key_role")->value(); softwareArchitecture.importance.systemSuccessImpact = softwareArchitectureNode->first_node("importance")->first_node("system_success_impact")->value(); softwareArchitecture.definition.systemSkeleton = softwareArchitectureNode->first_node("definition")->first_node("system_skeleton")->value(); softwareArchitecture.definition.keyDecisions = softwareArchitectureNode->first_node("definition")->first_node("key_decisions")->value(); softwareArchitecture.relationshipWithDesign.difference = softwareArchitectureNode->first_node("relationship_with_design")->first_node("difference")->value(); softwareArchitecture.relationshipWithDesign.impact = softwareArchitectureNode->first_node("relationship_with_design")->first_node("impact")->value(); for (rapidxml::xml_node<> exampleNode = softwareArchitectureNode->first_node("importance_examples")->first_node(); exampleNode; exampleNode = exampleNode->next_sibling()) { softwareArchitecture.importanceExamples.push_back(exampleNode->value()); } softwareArchitecture.architecturePatterns.layered.characteristics = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("layered_architecture")->first_node("characteristics")->value(); for (rapidxml::xml_node<> scenarioNode = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("layered_architecture")->first_node("best_scenarios")->first_node(); scenarioNode; scenarioNode = scenarioNode->next_sibling()) { softwareArchitecture.architecturePatterns.layered.bestScenarios.push_back(scenarioNode->value()); } softwareArchitecture.architecturePatterns.microkernel.characteristics = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("microkernel_architecture")->first_node("characteristics")->value(); for (rapidxml::xml_node<> scenarioNode = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("microkernel_architecture")->first_node("best_scenarios")->first_node(); scenarioNode; scenarioNode = scenarioNode->next_sibling()) { softwareArchitecture.architecturePatterns.microkernel.bestScenarios.push_back(scenarioNode->value()); } softwareArchitecture.architecturePatterns.microservices.characteristics = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("microservices_architecture")->first_node("characteristics")->value(); for (rapidxml::xml_node<> scenarioNode = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("microservices_architecture")->first_node("best_scenarios")->first_node(); scenarioNode; scenarioNode = scenarioNode->next_sibling()) { softwareArchitecture.architecturePatterns.microservices.bestScenarios.push_back(scenarioNode->value()); } softwareArchitecture.architecturePatterns.eventBased.characteristics = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("event_based_architecture")->first_node("characteristics")->value(); for (rapidxml::xml_node<> scenarioNode = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("event_based_architecture")->first_node("best_scenarios")->first_node(); scenarioNode; scenarioNode = scenarioNode->next_sibling()) { softwareArchitecture.architecturePatterns.eventBased.bestScenarios.push_back(scenarioNode->value()); } softwareArchitecture.architecturePatterns.spaceBased.characteristics = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("space_based_architecture")->first_node("characteristics")->value(); for (rapidxml::xml_node<> scenarioNode = softwareArchitectureNode->first_node("architecture_patterns")->first_node("space_based_architecture")->first_node("best_scenarios")->first_node(); scenarioNode; scenarioNode = scenarioNode->next_sibling()) { softwareArchitecture.architecturePatterns.spaceBased.bestScenarios.push_back(scenarioNode->value()); } softwareArchitecture.qualityAttributes.functionality = softwareArchitectureNode->first_node("quality_attributes")->first_node("functionality")->value(); softwareArchitecture.qualityAttributes.usability = softwareArchitectureNode->first_node("quality_attributes")->first_node("usability")->value(); softwareArchitecture.qualityAttributes.reliability = softwareArchitectureNode->first_node("quality_attributes")->first_node("reliability")->value(); softwareArchitecture.qualityAttributes.supportability = softwareArchitectureNode->first_node("quality_attributes")->first_node("supportability")->value(); softwareArchitecture.qualityAttributes.performance = softwareArchitectureNode->first_node("quality_attributes")->first_node("performance")->value(); softwareArchitecture.qualityAttributes.independence = softwareArchitectureNode->first_node("quality_attributes")->first_node("independence")->value(); } // 解析SOA部分 rapidxml::xml_node<> soaNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("SOA"); if (soaNode) { SOA soa; soa.overview.serviceConcept = soaNode->first_node("概述")->first_node("服务概念")->value(); soa.overview.applicationFramework = soaNode->first_node("概述")->first_node("应用框架")->value(); soa.overview.componentModel = soaNode->first_node("概述")->first_node("组件模型")->value(); soa.overview.businessProcess = soaNode->first_node("概述")->first_node("业务流程")->value(); soa.overview.bpel = soaNode->first_node("概述")->first_node("BPEL")->value(); soa.development.microservices = soaNode->first_node("发展")->first_node("微服务")->value(); soa.development.soaArchitecture = soaNode->first_node("发展")->first_node("SOA架构")->value(); soa.development.microservicesArchitecture = soaNode->first_node("发展")->first_node("微服务架构")->value(); soa.referenceArchitecture.businessLogicService = soaNode->first_node("参考架构")->first_node("业务逻辑服务")->value(); soa.referenceArchitecture.controlService = soaNode->first_node("参考架构")->first_node("控制服务")->value(); soa.referenceArchitecture.connectionService = soaNode->first_node("参考架构")->first_node("连接服务")->value(); soa.referenceArchitecture.businessInnovationAndOptimizationService = soaNode->first_node("参考架构")->first_node("业务创新和优化服务")->value(); soa.referenceArchitecture.developmentService = soaNode->first_node("参考架构")->first_node("开发服务")->value(); soa.referenceArchitecture.itServiceManagement = soaNode->first_node("参考架构")->first_node("IT服务管理")->value(); soa.protocol.webServiceProtocol = soaNode->first_node("协议")->first_node("Web服务协议")->value(); soa.protocol.uddi = soaNode->first_node("协议")->first_node("UDDI")->value(); soa.protocol.wsdl = soaNode->first_node("协议")->first_node("WSDL")->value(); soa.protocol.soap = soaNode->first_node("协议")->first_node("SOAP")->value(); soa.designStandard.documentStandardization = soaNode->first_node("设计标准")->first_node("文档标准化")->value(); soa.designStandard.communicationProtocolStandard = soaNode->first_node("设计标准")->first_node("通信协议标准")->value(); soa.designStandard.applicationRegistrationAndIntegration = soaNode->first_node("设计标准")->first_node("应用程序统一登记与集成")->value(); soa.designStandard.qualityOfService = soaNode->first_node("设计标准")->first_node("服务质量(QoS)")->value(); soa.designPrinciples.stateless = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("无状态")->value(); soa.designPrinciples.singleInstance = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("单一实例")->value(); soa.designPrinciples.wellDefinedInterface = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("明确定义的接口")->value(); soa.designPrinciples.selfContainedAndModular = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("自包含和模块化")->value(); soa.designPrinciples.coarseGrained = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("粗粒度")->value(); soa.designPrinciples.looseCoupling = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("松耦合性")->value(); soa.designPrinciples.reuseAbility = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("重用能力")->value(); soa.designPrinciples.interoperabilityAndPolicyDeclaration = soaNode->first_node("设计原则")->first_node("互操作性、兼容和策略声明")->value(); soa.designPatterns.serviceRegistryPattern = soaNode->first_node("设计模式")->first_node("服务注册表模式")->value(); soa.designPatterns.enterpriseServiceBusPattern = soaNode->first_node("设计模式")->first_node("企业服务总线模式")->value(); soa.designPatterns.microservicesPattern = soaNode->first_node("设计模式")->first_node("微服务模式")->value(); soa.microservicesChallenges.distributedComplexity = soaNode->first_node("微服务架构的问题与挑战")->first_node("分布式复杂性")->value(); soa.microservicesChallenges.partitionedDatabaseSystem = soaNode->first_node("微服务架构的问题与挑战")->first_node("分区数据库体系")->value(); soa.microservicesChallenges.testingComplexity = soaNode->first_node("微服务架构的问题与挑战")->first_node("测试复杂性")->value(); soa.microservicesChallenges.monitoringAndManagementChallenges = soaNode->first_node("微服务架构的问题与挑战")->first_node("监控和管理挑战")->value(); soa.buildConsiderations.integrationRequirement = soaNode->first_node("构建注意问题")->first_node("集成需求")->value(); soa.buildConsiderations.serviceGranularityControl = soaNode->first_node("构建注意问题")->first_node("服务粒度控制")->value(); soa.buildConsiderations.statelessServiceDesign = soaNode->first_node("构建注意问题")->first_node("无状态服务设计")->value(); soa.implementationProcess.chooseBestSolution = soaNode->first_node("实施过程")->first_node("选择最佳解决方案")->value(); for (rapidxml::xml_node<> modelNode = soaNode->first_node("实施过程")->first_node("业务流程分析")->first_node("建立服务模型")->first_node(); modelNode; modelNode = modelNode->next_sibling()) { soa.implementationProcess.businessProcessAnalysis.establishServiceModel.push_back(modelNode->value()); } for (rapidxml::xml_node<> processNode = soaNode->first_node("实施过程")->first_node("业务流程分析")->first_node("建立业务流程")->first_node(); processNode; processNode = processNode->next_sibling()) { soa.implementationProcess.businessProcessAnalysis.establishBusinessProcess.push_back(processNode->value()); } } // 解析中医健康管理企业版部分 rapidxml::xml_node<>* traditionalChineseMedicineNode = root->first_node("jxwdyy")->first_node("镜心悟道ESG中医健康管理企业版"); if (traditionalChineseMedicineNode) { TraditionalChineseMedicineEnterprise traditionalChineseMedicineEnterprise; traditionalChineseMedicineEnterprise.introduction.backgroundAnalysis = traditionalChineseMedicineNode->first_node("引言")->first_node("背景分析")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.introduction.strategicGoal = traditionalChineseMedicineNode->first_node("引言")->first_node("战略目标")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.introduction.rolePositioning = traditionalChineseMedicineNode->first_node("引言")->first_node("角色定位")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.communicationService.technicalDetails = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("通信服务")->first_node("技术细节")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.communicationService.applicationScenarios = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("通信服务")->first_node("应用场景")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.informationIntegrationService.technicalDetails = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("信息集成服务")->first_node("技术细节")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.informationIntegrationService.applicationScenarios = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("信息集成服务")->first_node("应用场景")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.applicationIntegrationService.technicalDetails = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("应用集成服务")->first_node("技术细节")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.applicationIntegrationService.applicationScenarios = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("应用集成服务")->first_node("应用场景")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.secondaryDevelopmentTools.technicalDetails = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("二次开发工具")->first_node("技术细节")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.secondaryDevelopmentTools.applicationScenarios = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("二次开发工具")->first_node("应用场景")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.platformOperationManagementTools.technicalDetails = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("平台运行管理工具")->first_node("技术细节")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationPlatform.platformOperationManagementTools.applicationScenarios = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成平台的基本功能")->first_node("平台运行管理工具")->first_node("应用场景")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationKeyTechniques.dataExchangeFormat.technicalDetails = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成关键技术")->first_node("数据交换格式")->first_node("技术细节")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationKeyTechniques.dataExchangeFormat.applicationScenarios = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成关键技术")->first_node("数据交换格式")->first_node("应用场景")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationKeyTechniques.distributedApplicationIntegrationFramework.technicalDetails = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成关键技术")->first_node("分布式应用集成基础框架")->first_node("技术细节")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.enterpriseIntegrationKeyTechniques.distributedApplicationIntegrationFramework.applicationScenarios = traditionalChineseMedicineNode->first_node("企业集成关键技术")->first_node("分布式应用集成基础框架")->first_node("应用场景")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.projectPractice.dataIntegration.specificImplementation = traditionalChineseMedicineNode->first_node("项目实践")->first_node("数据集成")->first_node("具体实施")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.projectPractice.dataIntegration.caseAnalysis = traditionalChineseMedicineNode->first_node("项目实践")->first_node("数据集成")->first_node("案例分析")->value(); traditionalChineseMedicineEnterprise.projectPractice.controlIntegration.specificImplementation = traditionalChineseMedicineNode->first_node("项目实践")->first_node("控制集成")->first_node("具体实施")->value();

<背景与重要性><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

非结构化与半结构化数据处理 大数据复杂性与不确定性建模 数据异构性与决策异构性的影响 鲁棒性与容错性 低延迟读写 横向扩容与通用性 延展性与即席查询能力 最少维护与可调试性 设计目的与应用场景 批处理层 加速层 服务层 Hadoop Spark HBase 优点与缺点分析 事件溯源的核心观点 Lambda架构中的数据集存储概念 容错性的实现机制 CQRS架构的定义与目的 Lambda架构中的读写分离实现 原理与优化点 使用场景与区别 优点与缺点剖析 Kappa+流式数据处理架构 Kappa架构的混合分析系统 业务需求与技术要求的影响 系统复杂度的考量 开发维护成本的差异 历史数据处理能力的权衡 对未来的展望 对努力的认可与鼓励 <核心原则>SOLID代表五个核心设计原则，构成良好代码设计的基础。 <适用性>适用于各种编程语言，如Python、Java等。 <单一职责原则> <定义>每个模块只负责一个职责。 <示例>将Person类拆分为多个小类以避免职责混杂。 <开闭原则> <定义>模块应能在未来添加新功能，而不直接修改现有代码。 <示例>通过继承和多态性扩展Shape类的功能。 <里氏替换原则> <定义>子类应能够替换其超类而不破坏程序功能。 <示例>确保所有Vehicle子类与超类行为一致，或拆分超类以保持一致性。 <接口隔离原则> <定义>客户端特定的接口优于通用接口，减少不必要的依赖。 <示例>将Animal接口分解为更小的、更具体的子类别。 <依赖倒置原则> <定义>高层模块不应直接依赖低层模块，二者都应依赖于抽象。 <示例>引入Database接口，使ReportGenerator类不直接依赖具体数据库实现。 <模块化设计>SOLID原则倡导的模块化设计在大规模项目中尤为重要。 <代码质量>这些原则显著提升代码质量，使其更易于维护和扩展。 <现代软件架构基石>SOLID原则仍然是现代软件架构的永恒基石。 <总结> <要点框架>通过上述要点框架，可以全面了解TechLeadCloud中关于SOLID设计原则的各个方面，从基本定义到实际应用示例，再到其在现代软件架构中的重要性，提供了一个系统化的视角。 开发创新且复杂的软件，符合市场需求并解决实际问题。 显著影响工作流程、代码质量、维护、部署和开发难易度。 软件系统的最高级别框架，影响系统的基础组织结构。 选择结构组件及其接口、组件协作行为、子系统配置、基于业务需求的架构决策。 软件架构是高级别的细节，软件设计是低级别的细节。 没有高级别细节的知识，开发人员可能仍能处理低级别细节，但反之则不行。 管理可用性。 处理领域逻辑复杂性。 设计良好的微服务架构有助于更轻松地进行维护和快速更新。 易于开发和维护，按层次组织代码。 常规业务应用、快速开发的标准应用、对测试和维护有严格标准的应用。 适应不断变化的系统需求，核心系统与插件分离。 任务和作业调度应用、工作流应用、集成多源数据的应用。 多个小型且独立的应用构成完整系统，松散耦合的服务。 快速发展的 Web 和业务应用、具有明确边界的企业数据中心、全球分布的开发团队维护的网站。 异步架构处理定义的事件，中央单元分配数据给独立模块。 用户界面、具有异步数据流的应用、需要无缝数据流的复杂应用。 解决并发性和可扩展性问题，使用复制的内存数据网格。 社交网络、高流量数据、低价值数据。 满足用户需求的功能。 软件使用的便利性。 在特定情况下提供所需功能的能力。 迁移到不同平台的难易度。 资源利用、处理速度、响应时间、生产力和吞吐量。 部分出现问题时仍能保持最佳性能的能力。 <概述> <服务概念>系统对外提供的功能集。 <应用框架>将业务功能划分为单独的服务。 <组件模型>通过定义良好的接口和契约联系功能单元。 <业务流程>实现业务目的的行为流程或动作。 面向Web服务的业务流程执行语言。 <发展> <微服务>更细粒度、更通用化的SOA。 集中式的技术架构，应用服务间相互依赖。 <微服务架构>去中心化的分布式架构，降低耦合程度。 <参考架构> <业务逻辑服务>整合已有应用、新开发的应用、客户和业务伙伴。 <控制服务>数据整合、流程整合、用户访问整合。 <连接服务>通过ESB提供连接性。 <业务创新和优化服务>监控业务系统运行时服务的性能。 <开发服务>支持软件开发生命周期的开发平台。 基础设施管理能力或服务。 <协议> UDDI、WSDL、SOAP。 统一描述、发现和集成协议。 Web服务描述语言。 基于XML的信息交换协议。 <设计标准> <文档标准化>XML文档，Web描述语言。 <通信协议标准>消息通信，XML Schema定义。 <应用程序统一登记与集成>UDDI。 <服务质量(QoS)>可靠性、安全性、策略、控制、管理。 <设计原则> <无状态>避免服务请求者依赖服务提供者状态。 <单一实例>避免功能冗余。 <明确定义的接口>服务定义长时间稳定，明确减少不适当使用。 <自包含和模块化>服务封装稳定、重复的活动和组件。 <粗粒度>服务数量适中，消息交互而非RPC。 <松耦合性>服务接口独立，私有数据不可见。 <重用能力>服务可重用。 <互操作性、兼容和策略声明>确保服务规约全面明确。 <设计模式> <服务注册表模式>服务注册、位置、绑定。 <企业服务总线模式>消息路由、服务注册管理、多种消息传递范型。 <微服务模式>复杂应用解耦、独立、技术选型灵活。 <微服务架构的问题与挑战> <分布式复杂性>微服务架构带来的复杂性。 <分区数据库体系>不同服务拥有不同数据库。 <测试复杂性>增加了测试的复杂性。 <监控和管理挑战>大规模应用部署中的监控、管理、分发及扩容挑战。 <构建注意问题> <集成需求>重用已有投资而非替换遗留系统。 <服务粒度控制>控制服务粒度。 <无状态服务设计>设计无状态服务。 <实施过程> <选择最佳解决方案>全局规划、企业需求、平台实施。 <业务流程分析> <建立服务模型>自顶向下分解法、业务目标分析法、自底向上分析法。 <建立业务流程>业务对象、服务接口、业务流程。 <镜心悟道ESG中医健康管理企业版> <引言> <背景分析>中医健康管理如外感邪气冲击传统中医业务之体 <战略目标>借技术考核平台这一“方剂”调和中医健康管理战略转型之气血 <角色定位>中医健康管理架构师似“良医”在企业集成平台实施中起关键作用 <企业集成平台的基本功能> <通信服务> <技术细节>同步与异步通信如经络之气血运行机制 <应用场景>跨平台通信似打通人体各处经络实现气血通畅 <信息集成服务> <技术细节>数据库系统间数据交换协议如脏腑间气血运化之则 <应用场景>通过一致语义和接口访问数据似调节脏腑功能平衡 <应用集成服务> <技术细节>高层应用编程接口设计与实现如人体奇经八脉之构造 <应用场景>不同系统互联似经络将人体各部相连 <二次开发工具> <技术细节>简化开发流程工具如扶正祛邪之助力 <应用场景>特定应用程序快速开发似加速人体自愈之功 <平台运行管理工具> <技术细节>系统配置与管理模块如人体元气之调控 <应用场景>保障集成平台稳定运行似维持人体阴阳平衡 <企业集成关键技术> <数据交换格式> <技术细节>EDI、XML、JSON等格式比较与应用如中药配伍之权衡 <应用场景>不同系统间数据交互似药物在人体各脏腑发挥作用 <分布式应用集成基础框架> <技术细节>CORBA、COM +、J2EE、WebService优缺点如不同药材之特性 <应用场景>分布式系统集成似中药复方治病 <项目实践> <数据集成> <具体实施>数据库联邦技术应用如中药君臣佐使配伍之妙 <案例分析>接口开发与数据交互成功案例似妙方治病之验案 <控制集成> <具体实施>ESB服务接口调用如针灸刺激穴位调气血 <案例分析>功能集成协同工作机制似人体经络气血之协同 <业务流程集成> <具体实施>工作流引擎应用如人体气血按经络有序运行 <案例分析>流程优化实际效果似调理气血后身体之改善 <表示集成> <具体实施>B/S架构设计如人体外在之仪表展示 <案例分析>用户界面集成展示似人精神面貌之体现 <遇到的问题及解决方案> <技术难题>老旧系统API缺乏如人体经络堵塞或脏腑亏虚 <解决方案>逻辑分析与数据库表梳理似中医辨证论治与调理气血 <实施效果>数据集成与接口封装成功经验似病愈之效 <总结与反思> <集成复杂性>企业集成多层面挑战似人体复杂病症之疑难 <成功经验>绩效考核平台实际应用价值如妙药之良效 <未来展望>企业集成平台进一步优化与发展似养生保健以延年 <背景与重要性>```xml

药物再利用在临床实践中的重要性及其面临的挑战。 现有药物再利用AI模型在临床应用中的局限性与改进需求。

{system_purpose}")import MMAIICILM xml_data = """... (XML数据) ...""" parser = MMAIICILM.XMLParser() 提出TxGNN模型，旨在解决现有模型的局限性，通过基于文本分析的技术，将药物转化为数值特征，计算药物间的相似度，为临床医生提供药物再利用的建议。

TxGNN模型基于图神经网络（GNN）和度量学习模块，专为多疾病、零样本情境下的药物重定位而设计。 该模型能够识别潜在的治疗候选药物，具备强大的预测和解释能力。

TxGNN Predictor模块通过GNN优化医学知识图谱中的关系，进行药物适应症和禁忌症的预测。 TxGNN Explainer模块利用GraphMask方法生成多跳可解释路径，提供预测背后的逻辑解释。

TxGNN模型在零样本评估下显著提高了适应症和禁忌症预测的准确性。 该模型能够预测跨多种疾病的药物适应症和禁忌症，为罕见病和难治性疾病提供新的治疗候选。 多跳路径生成提供了丰富的医学知识背景，有助于理解预测结果。

TxGNN模型的应用将推动药物研发与重定位，加速新药开发进程。 提升个性化医疗水平，为医生提供科学依据以制定更有效的治疗策略。 通过整合生物知识图谱，TxGNN模型有望发现新药物作用机制和疾病治疗策略，推动医学知识的进步。

镜心悟道AI专注于中医医疗大模型科研，致力于将前沿AI技术融入医学研究和临床应用。 公司产品包括中医中药药食同源特医食品学科研平台、医疗多模态大数据中心及医疗AI大模型研发平台。

微信号：镜心悟道，dds18978497056 邮箱：18978497056@189.cn

``` <要点>随着移动设备的普及，开发能自主执行任务的智能代理变得至关重要。 <要点>Android系统在全球范围内的广泛应用使其成为AI研究的热点。

自组织映射（Self-Organizing Map, SOM） 这是一种无监督学习的神经网络算法，用于将高维数据映射到低维空间，同时保留输入数据的拓扑结构。SOM通过竞争学习策略实现，其中每个神经元在输入数据上竞争，只有最相似的神经元（称为最佳匹配单元，BMU）会被更新。这种方法常用于数据可视化和模式识别[1][2 PDF][9 PDF]。 系统模块（System-on-Module, SoM） 这是一种硬件设计方法，将微处理器、电源管理、存储器等集成在一个模块中，以提高系统的模块化和可扩展性。SoM常用于嵌入式系统设计中，以减少开发时间和成本[5][23][24]。 语义对象模型（Semantic Object Model, SOM） 这是一种描述业务流程的理论模型，主要用于设计和解释过程，尚未广泛应用于产品中[6 PDF]。 Set-of-Mark (SoM) 这是微软研究院开发的一种技术，用于增强大型语言模型的视觉能力，通过在图像上叠加空间和可说话的标记来实现[3]。

<现有挑战> <要点>现有工作主要基于闭源LLMs或LMMs，面临训练和评估的挑战。 <要点>传统基准测试缺乏灵活性，无法评估模型应对真实世界动态任务的能力。 <要点>仿真环境在重现性和多样性上仍有不足。 <要点>研究多集中在闭源模型上，限制了对模型行为的深入理解和改进。 <要点>提供了一个集成文本和图像模态操作环境、统一操作空间及可重现基准测试的框架。 <要点>包括标准化的多模态操作环境、全面且可重现的基准测试、高效的训练与优化工具。 <标准化操作环境> <要点>支持LLMs和LMMs，设计了XML模式和SoM模式。 <要点>实现了ReAct和SeeAct两种基于更多推理的操作框架。 <基准测试> <要点>设计了覆盖九个常见应用的138个任务的基准测试。 <要点>引入任务完成率、子目标成功率、反向冗余率、合理操作比率等评价指标。 <要点>包含726条操作轨迹和6k步骤，结合自动化探索与人工标注。 <要点>数据构建流程包括任务生成与扩展、自动化探索、人工标注与校验。 <实验与结果> <要点>在多种开源和闭源模型上测试了AndroidLab基准。 <要点>结果显示开源模型在经过指令调优后显著缩小与闭源模型的性能差距。

JXWDAIYijingBrainBase 类

完整的 JXWDAIYijingBrainBase 类

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <rapidxml.hpp>
#include <rapidxml_print.hpp>

class JXWDAIYijingBrainBase {
public:
    struct PatientInfo {
        std::string name;
        std::string gender;
        std::string age;
    };

    struct Symptom {
        std::string description;
    };

    struct Prescription {
        std::string name;
        std::vector<std::string> ingredients;
    };

    struct Organ {
        std::string name;
        std::string position;
        std::string attribute;
        std::string function;
        std::string normalRange;
        std::string currentValue;
        std::string trend;
        std::string note;
    };

    struct Case {
        std::string title;
        PatientInfo patientInfo;
        std::vector<Symptom> symptoms;
        std::string initialDiagnosis;
        std::vector<Prescription> treatmentPlan;
        std::string reflection;
        std::vector<Organ> organHealth;
    };

    static Case parseXML(const std::string& xmlData) {
        rapidxml::xml_document<> doc;
        std::vector<char> buffer((std::istreambuf_iterator<char>(xmlData)), std::istreambuf_iterator<char>());
        buffer.push_back('0');
        doc.parse<0>(&buffer[0]);

        Case caseData;

        rapidxml::xml_node<>* root = doc.first_node("JXWDAIYijingBrainBase");
        if (root) {
            rapidxml::xml_node<>* caseNode = root->first_node("case");
            if (caseNode) {
                caseData.title = caseNode->first_node("title")->value();

                rapidxml::xml_node<>* inputLayer = caseNode->first_node("inputLayer");
                if (inputLayer) {
                    rapidxml::xml_node<>* patientInfoNode = inputLayer->first_node("patientInfo");
                    if (patientInfoNode) {
                        caseData.patientInfo.name = patientInfoNode->first_node("name")->value();
                        caseData.patientInfo.gender = patientInfoNode->first_node("gender")->value();
                        caseData.patientInfo.age = patientInfoNode->first_node("age")->value();
                    }

                    rapidxml::xml_node<>* symptomsNode = inputLayer->first_node("symptoms");
                    if (symptomsNode) {
                        for (rapidxml::xml_node<>* symptomNode = symptomsNode->first_node("symptom"); symptomNode; symptomNode = symptomNode->next_sibling()) {
                            caseData.symptoms.push_back({symptomNode->value()});
                        }
                    }

                    caseData.initialDiagnosis = inputLayer->first_node("initialDiagnosis")->value();

                    rapidxml::xml_node<>* treatmentPlanNode = inputLayer->first_node("treatmentPlan");
                    if (treatmentPlanNode) {
                        for (rapidxml::xml_node<>* prescriptionNode = treatmentPlanNode->first_node("prescription"); prescriptionNode; prescriptionNode = prescriptionNode->next_sibling()) {
                            Prescription prescription;
                            prescription.name = prescriptionNode->first_attribute("name")->value();
                            for (rapidxml::xml_node<>* ingredientNode = prescriptionNode->first_node("ingredient"); ingredientNode; ingredientNode = ingredientNode->next_sibling()) {
                                prescription.ingredients.push_back(ingredientNode->value());
                            }
                            caseData.treatmentPlan.push_back(prescription);
                        }
                    }

                    caseData.reflection = inputLayer->first_node("reflection")->value();

                    rapidxml::xml_node<>* organHealthNode = inputLayer->first_node("organHealth");
                    if (organHealthNode) {
                        for (rapidxml::xml_node<>* organNode = organHealthNode->first_node("organ"); organNode; organNode = organNode->next_sibling()) {
                            Organ organ;
                            organ.name = organNode->first_attribute("name")->value();
                            organ.position = organNode->first_attribute("position")->value();
                            organ.attribute = organNode->first_attribute("attribute")->value();
                            organ.function = organNode->first_node("function")->value();
                            organ.normalRange = organNode->first_node("normalRange")->value();
                            organ.currentValue = organNode->first_node("currentValue")->value();
                            organ.trend = organNode->first_node("trend")->value();
                            organ.note = organNode->first_node("note")->value();
                            caseData.organHealth.push_back(organ);
                        }
                    }
                }

                rapidxml::xml_node<>* referenceLayer = caseNode->first_node("referenceLayer");
                if (referenceLayer) {
                    rapidxml::xml_node<>* organAnalysisNode = referenceLayer->first_node("organAnalysis");
                    if (organAnalysisNode) {
                        for (rapidxml::xml_node<>* organNode = organAnalysisNode->first_node("organ"); organNode; organNode = organNode->next_sibling()) {
                            Organ organ;
                            organ.name = organNode->first_attribute("name")->value();
                            organ.position = organNode->first_attribute("position")->value();
                            organ.attribute = organNode->first_attribute("attribute")->value();
                            organ.function = organNode->first_node("function")->value();
                            organ.normalRange = organNode->first_node("normalRange")->value();
                            organ.currentValue = organNode->first_node("currentValue")->value();
                            organ.trend = organNode->first_node("trend")->value();
                            organ.note = organNode->first_node("note")->value();
                            caseData.organHealth.push_back(organ);
                        }
                    }
                }
            }
        }

        return caseData;
    }
};

使用 JXWDAIYijingBrainBase 类解析 XML 数据

在 main.cpp 或 main.py 中，我们可以使用 JXWDAIYijingBrainBase 类来解析 XML 数据并打印提取的信息。

main.cpp 示例

#include <iostream>
#include "JXWDAIYijingBrainBase.h"

int main() {
    std::string xmlData = R"(
    <JXWDAIYijingBrainBase version="1.0" encoding="UTF-8">
        <case>
            <title>中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病</title>
            <inputLayer>
                <patientInfo>
                    <name>陶某某</name>
                    <gender>女</gender>
                    <age>7岁</age>
                </patientInfo>
                <symptoms>
                    <symptom>发热数日</symptom>
                    <symptom>忽然昏迷不醒</symptom>
                    <symptom>目闭不开</symptom>
                    <symptom>两手拘急厥冷</symptom>
                    <symptom>牙关紧闭</symptom>
                    <symptom>角弓反张</symptom>
                    <symptom>二便秘涩</symptom>
                    <symptom>脉伏不应指</symptom>
                    <symptom>口噤</symptom>
                    <symptom>舌不易察</symptom>
                    <symptom>面色晦滞</symptom>
                    <symptom>手压其腹则反张更甚，其腹必痛</symptom>
                </symptoms>
                <initialDiagnosis>痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。</initialDiagnosis>
                <treatmentPlan>
                    <prescription name="大承气汤">
                        <ingredient>炒枳实 5g</ingredient>
                        <ingredient>制厚朴 5g</ingredient>
                        <ingredient>锦纹黄(泡) 10g</ingredient>
                        <ingredient>玄明粉(泡) 10g</ingredient>
                    </prescription>
                    <prescription name="复诊方">
                        <ingredient>杭白芍 10g</ingredient>
                        <ingredient>炒山栀 5g</ingredient>
                        <ingredient>淡黄芩 5g</ingredient>
                        <ingredient>川黄连 3g</ingredient>
                        <ingredient>炒枳实 5g</ingredient>
                        <ingredient>牡丹皮 5g</ingredient>
                        <ingredient>天花粉 7g</ingredient>
                        <ingredient>锦纹黄(泡) 7g</ingredient>
                        <ingredient>飞滑石 10g</ingredient>
                        <ingredient>粉甘草 3g</ingredient>
                    </prescription>
                </treatmentPlan>
                <reflection>患者症状表现为热盛于中的证征，采用急下存阴法治疗。</reflection>
                <organHealth>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                    <organ name="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"/>
                </organHealth>
            </inputLayer>
            <referenceLayer>
                <organAnalysis>
                    <organ name="心脏" position="左" attribute="阳中之阳" function="温煦、推动、流动" normalRange="7.2 ~ 8" standardValue="++" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="里" organBelonging="肉"/>
                    <organ name="小肠" position="左" attribute="阳+火" function="分清泌浊" normalRange="6.5 ~ 7.2" standardValue="+" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="表" organBelonging="皮"/>
                    <organ name="肝脏" position="左" attribute="阴中之阳" function="主疏泄，具有升发的功能" normalRange="7.2 ~ 8" standardValue="++" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="里" organBelonging="肉"/>
                    <organ name="胆" position="左" attribute="阳+木" function="贮藏胆汁" normalRange="5.8 ~ 6.5" standardValue="-" trend="→" summary="正常" pulsePosition="表" organBelonging="皮"/>
                    <organ name="膀胱" position="左" attribute="阳+水" function="贮尿排尿" normalRange="5.8 ~ 6.5" standardValue="-" trend="→" summary="正常" pulsePosition="表" organBelonging="皮"/>
                    <organ name="肾阴" position="左" attribute="阴中之阴" function="主生长发育，藏精气" normalRange="6.5 ~ 7.2" standardValue="+" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="沉" organBelonging="骨"/>
                    <organ name="大肠" position="右" attribute="阳+金" function="传导糟粕" normalRange="6.5 ~ 7.2" standardValue="+" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="表" organBelonging="皮"/>
                    <organ name="肺" position="右" attribute="阳中之阴" function="喜凉润恶燥热，主肃降" normalRange="7.2 ~ 8" standardValue="+" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="里" organBelonging="肉"/>
                    <organ name="脾" position="右" attribute="阴中之至阴" function="主运化水液，升清降浊" normalRange="7.2 ~ 8" standardValue="++" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="里" organBelonging="肉"/>
                    <organ name="胃" position="右" attribute="阳土" function="受纳腐熟水谷" normalRange="5.8 ~ 6.5" standardValue="+" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="表" organBelonging="皮"/>
                    <organ name="生殖" position="右" attribute="阴阳" function="奇恒之腑，女子胞，精室" normalRange="5.8 ~ 6.5" standardValue="+" trend="→" summary="正常" pulsePosition="表" organBelonging="皮"/>
                    <organ name="肾阳" position="右" attribute="真阳" function="三焦，命门，脑髓，生命之本" normalRange="8 ~ 10" standardValue="++" trend="↑" summary="正常" pulsePosition="沉" organBelonging="骨"/>
                </organAnalysis>
            </referenceLayer>
        </case>
    </JXWDAIYijingBrainBase>
    )";

    JXWDAIYijingBrainBase::Case caseData = JXWDAIYijingBrainBase::parseXML(xmlData);

    std::cout << "Title: " << caseData.title << std::endl;
    std::cout << "Patient Info: " << caseData.patientInfo.name << ", " << caseData.patientInfo.gender << ", " << caseData.patientInfo.age << std::endl;
    std::cout << "Symptoms: ";
    for (const auto& symptom : caseData.symptoms) {
        std::cout << symptom.description << "; ";
    }
    std::cout << std::endl;
    std::cout << "Initial Diagnosis: " << caseData.initialDiagnosis << std::endl;
    std::cout << "Treatment Plan:" << std::endl;
    for (const auto& prescription : caseData.treatmentPlan) {
        std::cout << "  Prescription: " << prescription.name << std::endl;
        for (const auto& ingredient : prescription.ingredients) {
            std::cout << "    " << ingredient << std::endl;
        }
    }
    std::cout << "Reflection: " << caseData.reflection << std::endl;
    std::cout << "Organ Health:" << std::endl;
    for (const auto& organ : caseData.organHealth) {
        std::cout << "  " << organ.name << ": " << organ.position << ", " << organ.attribute << ", " << organ.function << ", " << organ.normalRange << ", " << organ.currentValue << ", " << organ.trend << ", " << organ.note << std::endl;
    }

    return 0;
}

编译和运行

确保你已经安装了 rapidxml 库，并且你的项目配置正确。你可以使用以下命令编译和运行程序：

g++ -o main main.cpp -lrapidxml -lrapidxml_utils
./main

输出示例

运行上述代码后，你应该会看到类似以下的输出：

Title: 中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病
Patient Info: 陶某某, 女, 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;
Initial Diagnosis: 痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。
Treatment Plan:
  Prescription: 大承气汤
    炒枳实 5g
    制厚朴 5g
    锦纹黄(泡) 10g
    玄明粉(泡) 10g
  Prescription: 复诊方
    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
Reflection: 患者症状表现为热盛于中的证征，采用急下存阴法治疗。
Organ Health:
  心脏: 左, 阳中之阳, 温煦、推动、流动, 7.2 ~ 8, N/A, N/A, 未记录
  小肠: 左, 阳火, 分清泌浊, 6.5 ~ 7.2, N/A, N/A, 未记录
  肝脏: 左, 阴中之阳, 主疏泄，具有升发的功能, 7.2 ~ 8, N/A, N/A, 未记录
  胆: 左, 阴木, 贮藏胆汁, 5.8 ~ 6.5, N/A, N/A, 未记录
  膀胱: 左, 阴水, 贮尿排尿, 5.8 ~ 6.5, N/A, ↓, 二便秘涩
  肾阴: 左, 阴中之阴, 主生长发育，藏精气, 6.5 ~ 7.2, N/A, ↓, 热盛于中，肾阴可能受损
  大肠: 右, 阴金, 传导糟粕, 6.5 ~ 7.2, N/A, N/A, 二便秘涩
  肺: 右, 阳中之阴, 喜凉润恶燥热，主肃降, 7.2 ~ 8, N/A, N/A, 未记录
  脾: 右, 阴中之至阴, 主运化水液，升清降浊, 7.2 ~ 8, N/A, N/A, 未记录
  胃: 右, 阳土, 受纳腐熟水谷, 5.8 ~ 6.5, N/A, ↑, 胃家实
  生殖: 右, 阴阳, 奇恒之腑，女子胞，精室, 5.8 ~ 6.5, N/A, N/A, 未记录
  肾阳: 右, 真阳, 三焦，命门，脑髓，生命之本, 8 ~ 10, N/A, N/A, 未记录

pybind11_wrapper.cpp

#include <pybind11/pybind11.h>
#include "MMAIICILM.h"
#include "DataStorage.h"
#include "IntelligentAgentStore.h"
#include "MemorySystem.h"
#include "VirtualSimulationAssistant.h"
#include "AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem.h"
#include "JXWDYY_PFS.h"
#include "UserInterfaceAndInteractionSystem.h"
#include "DataAnalysisAndVisualizationStore.h"
#include "NineNineToOneDialectic.h"
#include "AIMiddlePlatform.h"  // 替换为实际的头文件路径
#include "JXWDYYDataFlywheel.h"  // 替换为实际的头文件路径
#include "XMLParser.h"  // 新增的头文件
namespace py = pybind11;

PYBIND11_MODULE(MMAIICILM, m) {
    m.doc() = "C++ and Python integration module";

    // Bind XMLParser class
    py::class_<XMLParser>(m, "XMLParser")
        .def(py::init<>())
        .def("extractTitle", &XMLParser::extractTitle)
        .def("extractSystemName", &XMLParser::extractSystemName)
        .def("extractSystemPurpose", &XMLParser::extractSystemPurpose);

    // Bind other classes similarly...
    py::class_<DataStorage>(m, "DataStorage")
        .def(py::init<>())
        .def("storeData", &DataStorage::storeData)
        .def("retrieveData", &DataStorage::retrieveData);

    py::class_<IntelligentAgentStore>(m, "IntelligentAgentStore")
        .def(py::init<>())
        .def("manageAgents", &IntelligentAgentStore::manageAgents)
        .def("getAgentBehavior", &IntelligentAgentStore::getAgentBehavior);

    py::class_<MemorySystem>(m, "MemorySystem")
        .def(py::init<>())
        .def("storeMemory", &MemorySystem::storeMemory)
        .def("retrieveMemory", &MemorySystem::retrieveMemory);

    py::class_<VirtualSimulationAssistant>(m, "VirtualSimulationAssistant")
        .def(py::init<>())
        .def("simulateEnvironment", &VirtualSimulationAssistant::simulateEnvironment);

    py::class_<AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem>(m, "AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem")
        .def(py::init<>())
        .def("processData", &AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem::processData);

    py::class_<JXWDYY_PFS>(m, "JXWDYY_PFS")
        .def(py::init<>())
        .def("processLanguage", &JXWDYY_PFS::processLanguage);

    py::class_<UserInterfaceAndInteractionSystem>(m, "UserInterfaceAndInteractionSystem")
        .def(py::init<>())
        .def("displayUI", &UserInterfaceAndInteractionSystem::displayUI);

    py::class_<DataAnalysisAndVisualizationStore>(m, "DataAnalysisAndVisualizationStore")
        .def(py::init<>())
        .def("analyzeData", &DataAnalysisAndVisualizationStore::analyzeData)
        .def("generateReport", &DataAnalysisAndVisualizationStore::generateReport);

    py::class_<NineNineToOneDialectic>(m, "NineNineToOneDialectic")
        .def(py::init<>())
        .def("findCoreProblem", &NineNineToOneDialectic::findCoreProblem);

    // Bind new classes
    py::class_<AIMiddlePlatform>(m, "AIMiddlePlatform")
        .def(py::init<>())
        .def("performTask", &AIMiddlePlatform::performTask);

    py::class_<JXWDYYDataFlywheel>(m, "JXWDYYDataFlywheel")
        .def(py::init<>())
        .def("startFlywheel", &JXWDYYDataFlywheel::startFlywheel);
}

2. 确保头文件存在

确保 AIMiddlePlatform.h 和 JXWDYYDataFlywheel.h 文件存在于项目的 include 目录中。例如：

project_root/
├── CMakeLists.txt
├── include/
│   ├── MMAIICILM.h
│   ├── T3D_ILDDMIA_case_2024_11_6_AM9_00.h
│   ├── jxwdyyxml.h
│   ├── JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system.h
│   ├── IntelligentAgentStoreManagementSystem.h
│   ├── PromptEngineering.h
│   ├── AIMiddlePlatform.h
│   └── JXWDYYDataFlywheel.h
├── src/
│   ├── MMAIICILM.cpp
│   ├── T3D_ILDDMIA_case_2024_11_6_AM9_00.cpp
│   ├── jxwdyyxml.cpp
│   └── JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system.cpp
├── main.py
└── pybind11_wrapper/
    ├── pybind11_wrapper.cpp
    └── setup.py

3. 编译和安装 C++ 模块

确保 setup.py 文件正确配置，以便编译和安装 C++ 模块。

setup.py

from setuptools import setup, Extension
import pybind11

ext_modules = [
    Extension(
        'MMAIICILM',
        ['pybind11_wrapper.cpp', 'src/MMAIICILM.cpp'],
        include_dirs=[pybind11.get_include(), 'include'],  # 添加 include 目录
        language='c++'
    ),
]

setup(
    name='MMAIICILM',
    version='0.0.1',
    ext_modules=ext_modules,
)

运行以下命令来编译和安装模块：

python setup.py build_ext --inplace

4. 运行和测试

确保所有文件和目录结构正确无误，然后运行 main.py 脚本。

main.py

import MMAIICILM

xml_data = """
<jxwdyy>
    <article>
        <title>中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病</title>
    </article>
    <JXWDYY_AutoDev_XML>
        <SystemDescription>
            <SystemName>多参数综合诊断系统(MPIDS-CDSS)</SystemName>
            <SystemPurpose>整合多参数综合诊断系统模型与概念验证级别的大型语言模型，实现中医诊断、治疗规划和健康管理中的临床应用与智能决策。</SystemPurpose>
        </SystemDescription>
    </JXWDYY_AutoDev_XML>
</jxwdyy>
"""

# 创建 XMLParser 对象
parser = MMAIICILM.XMLParser()

# 提取文章标题
title = parser.extractTitle(xml_data)
print(f"Title: {title}")

# 提取系统名称
system_name = parser.extractSystemName(xml_data)
print(f"System Name: {system_name}")

# 提取系统目的
system_purpose = parser.extractSystemPurpose(xml_data)
print(f"System Purpose: {system_purpose}")

# 创建其他对象并调用方法
data_storage = MMAIICILM.DataStorage()
data_storage.storeData("Patient data")
print(data_storage.retrieveData("Patient data"))

intelligent_agent_store = MMAIICILM.IntelligentAgentStore()
intelligent_agent_store.manageAgents()
print(intelligent_agent_store.getAgentBehavior())

memory_system = MMAIICILM.MemorySystem()
memory_system.storeMemory("Memory data")
print(memory_system.retrieveMemory("Memory data"))

virtual_simulation_assistant = MMAIICILM.VirtualSimulationAssistant()
virtual_simulation_assistant.simulateEnvironment()

advanced_algorithm_and_workflow_system = MMAIICILM.AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem()
print(advanced_algorithm_and_workflow_system.processData("Complex medical data"))

jxwdyy_pfs = MMAIICILM.JXWDYY_PFS()
print(jxwdyy_pfs.processLanguage("Natural language input"))

user_interface_and_interaction_system = MMAIICILM.UserInterfaceAndInteractionSystem()
user_interface_and_interaction_system.displayUI()

data_analysis_and_visualization_store = MMAIICILM.DataAnalysisAndVisualizationStore()
data_analysis_and_visualization_store.analyzeData("Medical data")
print(data_analysis_and_visualization_store.generateReport())

nine_nine_to_one_dialectic = MMAIICILM.NineNineToOneDialectic()
print(nine_nine_to_one_dialectic.findCoreProblem("Medical data"))

ai_middle_platform = MMAIICILM.AIMiddlePlatform()
ai_middle_platform.performTask()

jxwdyy_data_flywheel = MMAIICILM.JXWDYYDataFlywheel()
jxwdyy_data_flywheel.startFlywheel()
"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM"#include <pybind11/pybind11.h>
#include "MMAIICILM.h"
#include "DataStorage.h"
#include "IntelligentAgentStore.h"
#include "MemorySystem.h"
#include "VirtualSimulationAssistant.h"
#include "AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem.h"
#include "JXWDYY_PFS.h"
#include "UserInterfaceAndInteractionSystem.h"
#include "DataAnalysisAndVisualizationStore.h"
#include "NineNineToOneDialectic.h"
#include "AIMiddlePlatform.h"  // 替换为实际的头文件路径
#include "JXWDYYDataFlywheel.h"  // 替换为实际的头文件路径
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <title>JXWDAI-Swarm Multi-Agent 框架源码解读</title>
    <sections>
        <section title="一、背景">
            <content>JXWDAI近期开源了Multi-Agent框架Swarm。本解读从源代码角度出发，探讨其工作原理。</content><镜心悟道ESG中医版>
<引言>
<背景分析>中医健康管理如外感邪气冲击传统中医业务之体</背景分析>
<战略目标>借技术考核平台这一“方剂”调和中医健康管理战略转型之气血</战略目标>
<角色定位>中医健康管理架构师似“良医”在企业集成平台实施中起关键作用</角色定位>
</引言>
<企业集成平台的基本功能>
<通信服务>
<技术细节>同步与异步通信如经络之气血运行机制</技术细节>
<应用场景>跨平台通信似打通人体各处经络实现气血通畅</应用场景>
</通信服务>
<信息集成服务>
<技术细节>数据库系统间数据交换协议如脏腑间气血运化之则</技术细节>
<应用场景>通过一致语义和接口访问数据似调节脏腑功能平衡</应用场景>
</信息集成服务>
<应用集成服务>
<技术细节>高层应用编程接口设计与实现如人体奇经八脉之构造</技术细节>
<应用场景>不同系统互联似经络将人体各部相连</应用场景>
</应用集成服务>
<二次开发工具>
<技术细节>简化开发流程工具如扶正祛邪之助力</技术细节>
<应用场景>特定应用程序快速开发似加速人体自愈之功</应用场景>
</二次开发工具>
<平台运行管理工具>
<技术细节>系统配置与管理模块如人体元气之调控</技术细节>
<应用场景>保障集成平台稳定运行似维持人体阴阳平衡</应用场景>
</平台运行管理工具>
</企业集成平台的基本功能>
<企业集成关键技术>
<数据交换格式>
<技术细节>EDI、XML、JSON等格式比较与应用如中药配伍之权衡</技术细节>
<应用场景>不同系统间数据交互似药物在人体各脏腑发挥作用</应用场景>
</数据交换格式>
<分布式应用集成基础框架>
<技术细节>CORBA、COM +、J2EE、WebService优缺点如不同药材之特性</技术细节>
<应用场景>分布式系统集成似中药复方治病</应用场景>
</分布式应用集成基础框架>
</企业集成关键技术>
<项目实践>
<数据集成>
<具体实施>数据库联邦技术应用如中药君臣佐使配伍之妙</具体实施>
<案例分析>接口开发与数据交互成功案例似妙方治病之验案</案例分析>
</数据集成>
<控制集成>
<具体实施>ESB服务接口调用如针灸刺激穴位调气血</具体实施>
<案例分析>功能集成协同工作机制似人体经络气血之协同</案例分析>
</控制集成>
<业务流程集成>
<具体实施>工作流引擎应用如人体气血按经络有序运行</具体实施>
<案例分析>流程优化实际效果似调理气血后身体之改善</案例分析>
</业务流程集成>
<表示集成>
<具体实施>B/S架构设计如人体外在之仪表展示</具体实施>
<案例分析>用户界面集成展示似人精神面貌之体现</案例分析>
</表示集成>
</项目实践>
<遇到的问题及解决方案>
<技术难题>老旧系统API缺乏如人体经络堵塞或脏腑亏虚</技术难题>
<解决方案>逻辑分析与数据库表梳理似中医辨证论治与调理气血</解决方案>
<实施效果>数据集成与接口封装成功经验似病愈之效</实施效果>
</遇到的问题及解决方案>
<总结与反思>
<集成复杂性>企业集成多层面挑战似人体复杂病症之疑难</集成复杂性>
<成功经验>绩效考核平台实际应用价值如妙药之良效</成功经验>
<未来展望>企业集成平台进一步优化与发展似养生保健以延年</未来展望>
</总结与反思>
        </section>
        <section title="二、概述">
            <content>类似路由器与连接电脑的关系，Swarm通过“handoffs”将请求转发至能处理的电脑上。Agent处理信息后，或无法处理时，会返回给“routines”。</content>
        </section>
        <section title="三、代码结构">
            <content>核心文件为`core.py`，整体代码量不超过500行。</content>
        </section>
        <section title="四、Agent定义">
            <content>Agent结构体关键参数：instructions（任务提示词）和functions（工具列表）。示例：售前Agent和维修Agent的定义，包含具体任务执行逻辑和返回routines的标志。</content>
        </section>
        <section title="五、流程展开">
            <content>
                <step>主入口：初始Agent为triage_agent，负责任务指派。用户输入消息后，通过`run_full_turn`函数处理，并更新当前Agent。</step>
                <step>run_full_turn函数实现：调用大模型获取Agent跳转建议及需执行的Tool。若无执行Tool，则结束；否则，执行具体Tool。使用Python的inspect模块实现Tool调用。</step>
            </content>
        </section>
        <section title="六、实际效果">
            <content>示例对话展示了Agent之间的流畅切换。用户咨询产品购买及售后维修问题，Agent根据指令智能转接。</content>
        </section>
        <section title="七、结语">
            <content>本次解读结束，鼓励读者交流模型应用技术，并提供了加群方式。</content>
        </section>
    </sections>
    <summary>JXWDAI Swarm框架开源。核心逻辑：路由器式请求转发与Agent处理返回。代码简洁，核心文件`core.py`主导。Agent定义关键：instructions与functions。流程清晰：triage_agent起始，智能转接执行。实际应用效果显著，Agent间切换流畅。鼓励技术交流，共建模型应用社区。</summary>
</jxwdyy>
<jxwdyy>
    <benchmark name="TCMBench">
        <description>镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型评测基准</description>
        <categories>
            <category name="功能性评测<jxwdyy>
    <system_dialectical_pulse>
        <overview>
            <origin_and_development>脉学文化起源与发展</origin_and_development>
            <professor_qihuanghua>镜心悟道五行系统团队简介</professor_qihuanghua>
            <creation_and_significance>系统辨证脉学的创立与意义</creation_and_significance>
        </overview>
        <basic_principles>
            <follow_huangdi_neijing>遵循《黄帝内经》脉诊原则</follow_huangdi_neijing>
            <establishment_of_pulse_information_system>脉象信息系统的建立</establishment_of_pulse_information_system>
            <construction_of_pulse_analysis_system>脉象分析系统的构建</construction_of_pulse_analysis_system>
        </basic_principles>
        <definition_and_classification_of_pulse_elements>
            <five_dimensions>五个维度：位、数、形、动、质</five_dimensions>
            <twenty_five_pairs>25对脉象要素信息描述系统</twenty_five_pairs>
            <characteristics_and_formation_mechanism>脉象要素的特性与形成机制</characteristics_and_formation_mechanism>
        </definition_and_classification_of_pulse_elements>
        <diagnostic_methods>
            <positioning_diagnosis>定位诊断：五部五带六区七层：<jxwdyy>
    <pulse_diagnosis_theory>
        <description>根据寸关尺的新学说，左右两侧“寸关尺”与五脏六腑和十二经有相应的匹配关系</description>
        <matching_relationships>
            <relationship>
                <organ>心部</organ>
                <position>左手关前寸口</position>
                <channel>手少阴经</channel>
                <paired_channel>手太阳经</paired_channel>
            </relationship>
            <relationship>
                <organ>肝部</organ>
                <position>左手关上</position>
                <channel>足厥阴经</channel>
                <paired_channel>足少阳经</paired_channel>
            </relationship>
            <relationship>
                <organ>肾部</organ>
                <position>左手关后尺中</position>
                <channel>足少阴经</channel>
                <paired_channel>足太阳经</paired_channel>
            </relationship>
            <relationship>
                <organ>肺部</organ>
                <position>右手关前寸口</position>
                <channel>手太阴经</channel>
                <paired_channel>手阳明经</paired_channel>
            </relationship>
            <relationship>
                <organ>脾部</organ>
                <position>右手关上</position>
                <channel>足太阴经</channel>
                <paired_channel>足阳明经</paired_channel>
            </relationship>
            <relationship>
                <organ>肾部</organ>
                <position>右手关后尺中</position>
                <channel>足少阴经</channel>
                <paired_channel>足太阳经</paired_channel>
            </relationship>
        </matching_relationships>
        <note>左属肾，右为子户。</note>
    </pulse_diagnosis_theory>
</jxwdyy>
 </positioning_diagnosis>
            <mapping_relationship>脉象要素与机体状态的映射关系</mapping_relationship>
            <construction_and_analysis_of_disease_network>疾病网络的构建与分析</construction_and_analysis_of_disease_network>
        </diagnostic_methods>
        <clinical_application>
            <formation_of_comprehensive_treatment_service_package>综合治疗服务包的形成</formation_of_comprehensive_treatment_service_package>
            <case_analysis>实例分析：失眠与中风的治疗</case_analysis>
            <comprehensive_treatment_under_multilevel_and_multidimensional_guidance>多层次、多维度指导下的综合治疗</comprehensive_treatment_under_multilevel_and_multidimensional_guidance>
        </clinical_application>
        <scientific_research_and_teaching>
            <undertaken_scientific_research>承担的科研课题与发表的学术论文</undertaken_scientific_research>
            <written_works>编写的著作与获得的专利</written_works>
            <formulation_of_international_pulse_teaching_standards>国际脉学教学标准的制定</formulation_of_international_pulse_teaching_standards>
        </scientific_research_and_teaching>
        <future_development>
            <scientific_modernization_of_traditional_chinese_pulse_diagnosis>对传统中医脉诊的科学化和现代化重构</scientific_modernization_of_traditional_chinese_pulse_diagnosis>
            <research_and_application_of_modern_technological_means>结合现代科技手段的研究与应用</research_and_application_of_modern_technological_means>
            <promotion_and_application_perspective>在全球范围内的推广与应用前景</promotion_and_application_perspective>
        </future_development>
    </system_dialectical_pulse>
</jxwdyy>
 ">
                <description>关注模型的基本功能，如数据解析、信息提取、自然语言理解和生成等。</description>
                <tests>
                    <test>标准化测试用例，评估模型在处理易经相关数据时的准确性和效率。</test>
                </tests>
            </category>
            <category name="准确性评测">
                <description>衡量模型输出结果的正确性。</description>
                <tests>
                    <test>与专家解读和历史数据的对比，评估模型在易经解读和决策支持方面的准确性。</test>
                </tests>
            </category>
            <category name="可靠性和鲁棒性评测">
                <description>考察模型在面对异常输入和压力测试时的表现。</description>
                <tests>
                    <test>持续的负载测试和攻击测试，以确保其稳定性和安全性。</test>
                </tests>
            </category>
            <category name="用户体验评测">
                <description>关注用户与模型交互的便捷性和满意度。</description>
                <tests>
                    <test>用户调研和反馈收集，评估模型的用户界面设计和交互流程。</test>
                </tests>
            </category>
            <category name="应用性评测">
                <description>衡量模型在实际应用场景中的有效性。</description>
                <tests>
                    <test>在多个应用领域中部署模型，并收集实际应用数据，评估模型的实际价值和影响力。</test>
                </tests>
            </category>
            <category name="交互性评测">
                <description>关注模型与用户的交互质量，包括响应时间、交互深度和个性化服务。</description>
                <tests>
                    <test>模拟用户交互场景，评估模型的交互能力和用户体验。</test>
                </tests>
            </category>
        </categories>
    </benchmark>
</jxwdyy>

import xml.etree.ElementTree as ET

class PromptChainLLMPoweredAgent:
    # ... 其他类成员和方法 ...

    def parseText(self, input_text: str) -> dict:
        """
        解析给定的JXWDYYXML-PFS-PML格式的文本输入，并返回解析后的结果。

        参数:
        input_text (str): 要解析的JXWDYYXML-PFS-PML格式的文本。

        返回:
        dict: 解析后的结果，以字典形式表示。
        """
        # 尝试将输入文本解析为XML
        try:
            root = ET.fromstring(input_text)
        except ET.ParseError as e:
            # 如果解析失败，返回一个包含错误信息的字典
            return {'error': 'Invalid XML format', 'details': str(e)}

        # 初始化解析结果字典
        parsed_result = {}

        # 根据JXWDYYXML-PFS-PML格式解析XML树
        # 这里需要根据具体的格式规范来编写解析逻辑
        # 以下是一个假设的解析过程：

        # 假设根元素是<document>，它包含多个<element>子元素
        for elem in root.findall('element'):
            # 假设每个<element>都有一个'id'属性和一个文本内容
            elem_id = elem.get('id')
            elem_text = elem.text
            # 将解析的结果添加到字典中
            parsed_result[elem_id] = elem_text

        # 返回解析结果
        return parsed_result

# 示例用法（假设输入的XML是有效的JXWDYYXML-PFS-PML格式）
agent = PromptChainLLMPoweredAgent()
input_xml = """
<document>
    <element id="1">First element text</element>
    <element id="2">Second element text</element>
</document>
"""
result = agent.parseText(input_xml)
print(result)  # 输出: {'1': 'First element text', '2': 'Second element text'}
class PromptChainLLMPoweredAgent:
    # ... 其他类成员和方法 ...

    def parseText(self, input_text: str) -> dict:
        """
        解析给定的文本输入，并返回解析后的结果。

        参数:
        input_text (str): 要解析的文本。

        返回:
        dict: 解析后的结果，以字典形式表示。
        """
        # 初始化解析结果字典
        parsed_result = {}

        # 这里添加具体的解析逻辑
        # 例如，根据input_text的内容查询知识库、进行推理或生成新文本

        # 假设我们进行了某种解析，并将结果存储在parsed_result中
        # parsed_result['key1'] = 'value1'
        # parsed_result['key2'] = 'value2'

        # ... 其他解析逻辑 ...

        # 返回解析结果
        return parsed_result

# 示例用法
agent = PromptChainLLMPoweredAgent()
input_text = "查询易经中关于‘乾卦’的解释"
result = agent.parseText(input_text)
print(result)
"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" JXWDYY-PFS-PML格式化parseText()的函数"PromptChainLLMPoweredAgent"‌TCMBench评测基准‌：
<jxwdyyxml><model>
        <name>MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model</name>
        import MMAIICILM xml_data = """ <jxwdyy> <article> <title>Sample Title</title> </article> <JXWDYY_AutoDev_XML> <SystemDescription> <SystemName>Sample System Name</SystemName> <SystemPurpose>Sample System Purpose</SystemPurpose> </SystemDescription> </JXWDYY_AutoDev_XML> </jxwdyy> """ # 假设已经成功将 C++模块导入为 MMAIICILM parser = MMAIICILM.XMLParser() title = parser.extractTitle(xml_data) print(f"Title: {title}") system_name = parser.extractSystemName(xml_data) print(f"System Name: {system_name}") system_purpose = parser.extractSystemPurpose(xml_data) print(f"System Purpose: {system_purpose}")import MMAIICILM
xml_data = """... (XML数据) ..."""
parser = MMAIICILM.XMLParser()
title = parser.extractTitle(xml_data)
system_name = parser.extractSystemName(xml_data)
system_purpose = parser.extractSystemPurpose(xml_data)
print(f"Title: {title}")
print(f"System Name: {system_name}")
print(f"System Purpose: {system_purpose}")【Title: 中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病
System Name: 多参数综合诊断系统(MPIDS-CDSS)
System Purpose: 整合多参数综合诊断系统模型与概念验证级别的大型语言模型，实现中医诊断、治疗规划和健康管理中的临床应用与智能决策。】"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM"XMLParser 类 XMLParser类包含了三个方法：extractTitle、extractSystemName和extractSystemPurpose，这三个方法都用于从XML字符串中提取特定的信息。 extractTitle 方法 该方法接收一个XML字符串作为输入，并尝试从中提取<title>元素的值。 使用rapidxml::xml_document<>来解析XML字符串。 通过first_node方法遍历XML树，找到<jxwdyy>根节点下的<article>子节点，再找到<title>子节点。 如果找到<title>节点，则返回其值；否则返回"No title found"。 extractSystemName 方法 该方法类似于extractTitle，但它是提取<SystemName>元素的值。 它首先尝试找到<JXWDYY_AutoDev_XML>根节点，然后找到<SystemDescription>子节点下的<SystemName>子节点。 如果找到<SystemName>节点，则返回其值；否则返回"No system name found"。 extractSystemPurpose 方法 该方法也是类似于extractTitle和extractSystemName，但它是提取<SystemPurpose>元素的值。 遍历路径为<JXWDYY_AutoDev_XML> -> <SystemDescription> -> <SystemPurpose>。 如果找到<SystemPurpose>节点，则返回其值；否则返回"No system purpose found"。#include <stdexcept>
#include <fstream>
#include <ctime><article>
    <title>一文彻底搞懂深度学习 - 注意力机制详解</title>
    <introduction>
        <paragraph>
            简述注意力机制在深度学习中的重要性，引出人类视觉处理信息时选择性关注的特点作为类比。
        </paragraph>
    </introduction>
    <body>
        <section title="注意力机制概述">
            <paragraph>
                注意力机制模仿人类选择性关注能力，动态调整注意力权重以突出重要信息。它通过计算查询向量（Q）、键向量（K）之间的相似度来确定权重，并对值向量（V）进行加权求和以得到输出。
            </paragraph>
            <paragraph>
                与传统序列模型（如RNN、LSTM）相比，注意力机制改善了长距离依赖捕捉难题，能够在序列的不同位置之间建立直接联系，有效捕捉依赖关系。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="注意力分数详解">
            <paragraph>
                注意力分数用于量化信息被关注的程度，反映了信息在注意力机制中的重要性。它通过计算Q与K的点积相似度，并经过softmax归一化得到权重，最后使用这些权重对V进行加权求和以得到输出。
            </paragraph>
            <paragraph>
                具体计算过程包括：为输入序列的每个单词生成对应的Q、K、V向量；计算Q与所有单词K的点积得到注意力分数；通过Softmax函数归一化得到注意力权重；使用这些权重对V向量进行加权求和，得到包含丰富上下文信息的新单词表示。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="实际应用与意义">
            <paragraph>
                注意力机制在自然语言处理等领域有广泛应用，能够显著提升模型性能。通过案例分析，可以展示其在实际应用中的效果和影响。
            </paragraph>
        </section>
    </body>
    <conclusion>
        <paragraph>
            总结注意力机制的核心要点，并展望未来发展趋势及可能带来的变革。
        </paragraph>
    </conclusion>
    <extensions>
        <section title="无限推演专业版">
            <paragraph>
                探讨注意力机制的不同变体及其优缺点比较。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析如何结合其他深度学习技术（如CNN、GAN等）发挥更大作用。
            </paragraph>
            <paragraph>
                探索注意力机制在非监督学习、半监督学习中的应用。
            </paragraph>
            <paragraph>
                提出针对特定任务优化注意力机制的方法策略。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析注意力机制在实际应用中面临的挑战及解决方案。
            </paragraph>
            <paragraph>
                结合最新研究成果展望注意力机制的未来发展方向。
            </paragraph>
        </section>
    </extensions>
</article>
<article>
    <title>上下文检索：显著提升RAG检索准确率的创新方法</title>
    <introduction>
        <paragraph>
            引出传统RAG系统的问题及上下文检索的解决方案，强调上下文检索在提升检索准确率方面的作用。
        </paragraph>
    </introduction>
    <body>
        <section title="上下文检索概述">
            <paragraph>
                定义与目的，以及对传统RAG系统的改进点。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="核心技术详解">
            <subsection title="上下文嵌入">
                <paragraph>
                    在文本块编码前添加上下文描述，保留文档语境信息，提升语义理解准确度，减少歧义和误检索。
                </paragraph>
            </subsection>
            <subsection title="上下文BM25">
                <paragraph>
                    结合精确词匹配和上下文信息，提高关键词检索准确率，特别适合处理专业术语和数字信息。
                </段落>
            </subsection>
        </section>
        <section title="需求分析">
            <paragraph>
                传统RAG系统的局限性，以及上下文检索带来的性能提升。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="实现方法">
            <paragraph>
                文档预处理流程，上下文生成的模型选择与优化。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="高级优化策略">
            <paragraph>
                重排序技术的介绍与应用，性能与成本的平衡考虑。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="最佳实践指南">
            <paragraph>
                技术组合与配置建议，性能提升效果的量化展示。
            </paragraph>
        </section>
    </body>
    <conclusion>
        <paragraph>
            总结上下文检索的重要性和优势，展望其在未来AI应用中的发展前景。
        </paragraph>
    </conclusion>
    <extensions>
        <section title="无限推演专业版">
            <paragraph>
                探讨上下文检索在不同领域和场景中的应用案例分析。
            </paragraph>
            <paragraph>
                上下文嵌入和上下文BM25技术的进一步优化方向。
            </paragraph>
            <paragraph>
                探讨如何结合其他先进技术（如深度学习、自然语言处理等）提升上下文检索的效果。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析上下文检索在实际应用中可能面临的挑战及解决方案。
            </paragraph>
            <paragraph>
                结合最新研究成果展望上下文检索技术的未来发展趋势。
            </paragraph>
        </section>
    </extensions>
</article>
<article>
    <title>LSTM+Transformer混合模型的创新与应用</title>
    <introduction>
        <paragraph>
            引出LSTM与Transformer结合的背景与意义，强调该混合模型在深度学习领域的突破性进展。
        </paragraph>
    </introduction>
    <body>
        <section title="LSTM+Transformer混合模型概述">
            <paragraph>
                描述LSTM与Transformer各自的特点及优势，阐述两者结合后如何提升预测精度与性能。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="具体应用案例分析">
            <subsection title="阿尔茨海默病诊断">
                <paragraph>
                    方法介绍：结合ViT与Bi-LSTM的诊断流程。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    创新点剖析：首次将ViT应用于3D MRI图像处理，以及Bi-LSTM在序列建模中的作用。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    实际效果：准确率及早期诊断潜力的展示。
                </endl>
            </subsection>
            <subsection title="智能辅导系统中的长序列数据分析">
                <paragraph>
                    LBKT模型介绍：BERT与LSTM的巧妙结合。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    创新之处：Rasch模型基础的嵌入及长序列数据处理优势。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    性能评估：准确率、速度及内存消耗等方面的对比分析。
                </endl>
            </subsection>
            <subsection title="智能电网FDI攻击检测">
                <paragraph>
                    XTM模型概述：Transformer与LSTM在攻击检测中的应用。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    创新点：新的阈值选择方案及多标签分类方法。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    评估结果：各项指标展示的高检测准确率及定位精确性。
                </endl>
            </subsection>
        </section>
        <section title="行业影响力与未来展望">
            <paragraph>
                论文收录情况及学术界认可度。
            </paragraph>
            <paragraph>
                对未来研究方向及实际应用领域的拓展思考。
            </paragraph>
        </section>
    </body>
    <conclusion>
        <paragraph>
            总结LSTM+Transformer混合模型的强大实力与广阔前景，鼓励读者进一步探索与实践。
        </paragraph>
    </conclusion>
    <extensions>
        <section title="无限推演专业版">
            <paragraph>
                深入探究LSTM与Transformer在不同任务中的优化组合方式。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析混合模型在处理复杂数据时的内在机制与优势展现。
            </段落>
            <paragraph>
                探讨如何结合领域知识进一步提升混合模型的性能表现。
            </paragraph>
            <paragraph>
                研究LSTM+Transformer在未来新兴领域（如自动驾驶、智能家居等）的潜在应用价值。
            </paragraph>
            <paragraph>
                关注该混合模型在跨模态学习、多任务学习等方面的发展方向。
            </endl>
        </section>
    </extensions>
</article>
<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-6-AM9.00>
import MMAIICILM xml_data = """ <jxwdyy> <article> <title>Sample Title</title> </article> <JXWDYY_AutoDev_XML> <SystemDescription> <SystemName>Sample System Name</SystemName> <SystemPurpose>Sample System Purpose</SystemPurpose> </SystemDescription> </JXWDYY_AutoDev_XML> </jxwdyy> """ # 假设已经成功将 C++模块导入为 MMAIICILM parser = MMAIICILM.XMLParser() title = parser.extractTitle(xml_data) print(f"Title: {title}") system_name = parser.extractSystemName(xml_data) print(f"System Name: {system_name}") system_purpose = parser.extractSystemPurpose(xml_data) print(f"System Purpose: {system_purpose}")import MMAIICILM
xml_data = """... (XML数据) ..."""
parser = MMAIICILM.XMLParser()
title = parser.extractTitle(xml_data)
system_name = parser.extractSystemName(xml_data)
system_purpose = parser.extractSystemPurpose(xml_data)
print(f"Title: {title}")
print(f"System Name: {system_name}")
print(f"System Purpose: {system_purpose}")【Title: 中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病
System Name: 多参数综合诊断系统(MPIDS-CDSS)
System Purpose: 整合多参数综合诊断系统模型与概念验证级别的大型语言模型，实现中医诊断、治疗规划和健康管理中的临床应用与智能决策。】"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM"XMLParser 类 XMLParser类包含了三个方法：extractTitle、extractSystemName和extractSystemPurpose，这三个方法都用于从XML字符串中提取特定的信息。 extractTitle 方法 该方法接收一个XML字符串作为输入，并尝试从中提取<title>元素的值。 使用rapidxml::xml_document<>来解析XML字符串。 通过first_node方法遍历XML树，找到<jxwdyy>根节点下的<article>子节点，再找到<title>子节点。 如果找到<title>节点，则返回其值；否则返回"No title found"。 extractSystemName 方法 该方法类似于extractTitle，但它是提取<SystemName>元素的值。 它首先尝试找到<JXWDYY_AutoDev_XML>根节点，然后找到<SystemDescription>子节点下的<SystemName>子节点。 如果找到<SystemName>节点，则返回其值；否则返回"No system name found"。 extractSystemPurpose 方法 该方法也是类似于extractTitle和extractSystemName，但它是提取<SystemPurpose>元素的值。 遍历路径为<JXWDYY_AutoDev_XML> -> <SystemDescription> -> <SystemPurpose>。 如果找到<SystemPurpose>节点，则返回其值；否则返回"No system purpose found"。#include <stdexcept>
#include <fstream>
#include <ctime><article>
    <title>一文彻底搞懂深度学习 - 注意力机制详解</title>
    <introduction>
        <paragraph>
            简述注意力机制在深度学习中的重要性，引出人类视觉处理信息时选择性关注的特点作为类比。
        </paragraph>
    </introduction>
    <body>
        <section title="注意力机制概述">
            <paragraph>
                注意力机制模仿人类选择性关注能力，动态调整注意力权重以突出重要信息。它通过计算查询向量（Q）、键向量（K）之间的相似度来确定权重，并对值向量（V）进行加权求和以得到输出。
            </paragraph>
            <paragraph>
                与传统序列模型（如RNN、LSTM）相比，注意力机制改善了长距离依赖捕捉难题，能够在序列的不同位置之间建立直接联系，有效捕捉依赖关系。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="注意力分数详解">
            <paragraph>
                注意力分数用于量化信息被关注的程度，反映了信息在注意力机制中的重要性。它通过计算Q与K的点积相似度，并经过softmax归一化得到权重，最后使用这些权重对V进行加权求和以得到输出。
            </paragraph>
            <paragraph>
                具体计算过程包括：为输入序列的每个单词生成对应的Q、K、V向量；计算Q与所有单词K的点积得到注意力分数；通过Softmax函数归一化得到注意力权重；使用这些权重对V向量进行加权求和，得到包含丰富上下文信息的新单词表示。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="实际应用与意义">
            <paragraph>
                注意力机制在自然语言处理等领域有广泛应用，能够显著提升模型性能。通过案例分析，可以展示其在实际应用中的效果和影响。
            </paragraph>
        </section>
    </body>
    <conclusion>
        <paragraph>
            总结注意力机制的核心要点，并展望未来发展趋势及可能带来的变革。
        </paragraph>
    </conclusion>
    <extensions>
        <section title="无限推演专业版">
            <paragraph>
                探讨注意力机制的不同变体及其优缺点比较。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析如何结合其他深度学习技术（如CNN、GAN等）发挥更大作用。
            </paragraph>
            <paragraph>
                探索注意力机制在非监督学习、半监督学习中的应用。
            </paragraph>
            <paragraph>
                提出针对特定任务优化注意力机制的方法策略。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析注意力机制在实际应用中面临的挑战及解决方案。
            </paragraph>
            <paragraph>
                结合最新研究成果展望注意力机制的未来发展方向。
            </paragraph>
        </section>
    </extensions>
</article>
<article>
    <title>上下文检索：显著提升RAG检索准确率的创新方法</title>
    <introduction>
        <paragraph>
            引出传统RAG系统的问题及上下文检索的解决方案，强调上下文检索在提升检索准确率方面的作用。
        </paragraph>
    </introduction>
    <body>
        <section title="上下文检索概述">
            <paragraph>
                定义与目的，以及对传统RAG系统的改进点。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="核心技术详解">
            <subsection title="上下文嵌入">
                <paragraph>
                    在文本块编码前添加上下文描述，保留文档语境信息，提升语义理解准确度，减少歧义和误检索。
                </paragraph>
            </subsection>
            <subsection title="上下文BM25">
                <paragraph>
                    结合精确词匹配和上下文信息，提高关键词检索准确率，特别适合处理专业术语和数字信息。
                </段落>
            </subsection>
        </section>
        <section title="需求分析">
            <paragraph>
                传统RAG系统的局限性，以及上下文检索带来的性能提升。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="实现方法">
            <paragraph>
                文档预处理流程，上下文生成的模型选择与优化。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="高级优化策略">
            <paragraph>
                重排序技术的介绍与应用，性能与成本的平衡考虑。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="最佳实践指南">
            <paragraph>
                技术组合与配置建议，性能提升效果的量化展示。
            </paragraph>
        </section>
    </body>
    <conclusion>
        <paragraph>
            总结上下文检索的重要性和优势，展望其在未来AI应用中的发展前景。
        </paragraph>
    </conclusion>
    <extensions>
        <section title="无限推演专业版">
            <paragraph>
                探讨上下文检索在不同领域和场景中的应用案例分析。
            </paragraph>
            <paragraph>
                上下文嵌入和上下文BM25技术的进一步优化方向。
            </paragraph>
            <paragraph>
                探讨如何结合其他先进技术（如深度学习、自然语言处理等）提升上下文检索的效果。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析上下文检索在实际应用中可能面临的挑战及解决方案。
            </paragraph>
            <paragraph>
                结合最新研究成果展望上下文检索技术的未来发展趋势。
            </paragraph>
        </section>
    </extensions>
</article>
<article>
    <title>LSTM+Transformer混合模型的创新与应用</title>
    <introduction>
        <paragraph>
            引出LSTM与Transformer结合的背景与意义，强调该混合模型在深度学习领域的突破性进展。
        </paragraph>
    </introduction>
    <body>
        <section title="LSTM+Transformer混合模型概述">
            <paragraph>
                描述LSTM与Transformer各自的特点及优势，阐述两者结合后如何提升预测精度与性能。
            </paragraph>
        </section>
        <section title="具体应用案例分析">
            <subsection title="阿尔茨海默病诊断">
                <paragraph>
                    方法介绍：结合ViT与Bi-LSTM的诊断流程。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    创新点剖析：首次将ViT应用于3D MRI图像处理，以及Bi-LSTM在序列建模中的作用。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    实际效果：准确率及早期诊断潜力的展示。
                </endl>
            </subsection>
            <subsection title="智能辅导系统中的长序列数据分析">
                <paragraph>
                    LBKT模型介绍：BERT与LSTM的巧妙结合。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    创新之处：Rasch模型基础的嵌入及长序列数据处理优势。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    性能评估：准确率、速度及内存消耗等方面的对比分析。
                </endl>
            </subsection>
            <subsection title="智能电网FDI攻击检测">
                <paragraph>
                    XTM模型概述：Transformer与LSTM在攻击检测中的应用。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    创新点：新的阈值选择方案及多标签分类方法。
                </paragraph>
                <paragraph>
                    评估结果：各项指标展示的高检测准确率及定位精确性。
                </endl>
            </subsection>
        </section>
        <section title="行业影响力与未来展望">
            <paragraph>
                论文收录情况及学术界认可度。
            </paragraph>
            <paragraph>
                对未来研究方向及实际应用领域的拓展思考。
            </paragraph>
        </section>
    </body>
    <conclusion>
        <paragraph>
            总结LSTM+Transformer混合模型的强大实力与广阔前景，鼓励读者进一步探索与实践。
        </paragraph>
    </conclusion>
    <extensions>
        <section title="无限推演专业版">
            <paragraph>
                深入探究LSTM与Transformer在不同任务中的优化组合方式。
            </paragraph>
            <paragraph>
                分析混合模型在处理复杂数据时的内在机制与优势展现。
            </段落>
            <paragraph>
                探讨如何结合领域知识进一步提升混合模型的性能表现。
            </paragraph>
            <paragraph>
                研究LSTM+Transformer在未来新兴领域（如自动驾驶、智能家居等）的潜在应用价值。
            </paragraph>
            <paragraph>
                关注该混合模型在跨模态学习、多任务学习等方面的发展方向。
            </endl>
        </section>
    </extensions>
</article>
<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-6-AM9.00>project_root/ ├── CMakeLists.txt ├── include/ │ ├── MMAIICILM.h │ ├── T3D_ILDDMIA_case_2024_11_6_AM9_00.h │ ├── jxwdyyxml.h │ ├── JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system.h │ └── IntelligentAgentStoreManagementSystem.h ├── src/ │ ├── MMAIICILM.cpp │ ├── T3D_ILDDMIA_case_2024_11_6_AM9_00.cpp │ ├── jxwdyyxml.cpp │ └── JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system.cpp ├── main.py └── pybind11_wrapper/ ├── pybind11_wrapper.cpp └── setup.py Example of Integration in pybind11_wrapper.cpp #include <pybind11/pybind11.h> #include "MMAIICILM.h" #include "DataStorage.h" #include "IntelligentAgentStore.h" #include "MemorySystem.h" #include "VirtualSimulationAssistant.h" #include "AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem.h" #include "JXWDYY_PFS.h" #include "UserInterfaceAndInteractionSystem.h" #include "DataAnalysisAndVisualizationStore.h" #include "NineNineToOneDialectic.h" namespace py = pybind11; PYBIND11_MODULE(MMAIICILM, m) { m.doc() = "C++ and Python integration module"; // Bind DataStorage class py::class_<DataStorage>(m, "DataStorage") .def(py::init<>()) .def("storeData", &DataStorage::storeData) .def("retrieveData", &DataStorage::retrieveData); // Bind IntelligentAgentStore class py::class_<IntelligentAgentStore>(m, "IntelligentAgentStore") .def(py::init<>()) .def("manageAgents", &IntelligentAgentStore::manageAgents) .def("getAgentBehavior", &IntelligentAgentStore::getAgentBehavior); // Bind other classes similarly... // Bind MMAIICILM class py::class_<MMAIICILM>(m, "MMAIICILM") .def(py::init<>()) .def("getName", &MMAIICILM::getName); }MMAIICILM/ ├── CMakeLists.txt ├── include/ │ ├── MMAIICILM.h │ ├── T3D_ILDDMIA_case_2024_11_6_AM9_00.h │ ├── jxwdyyxml.h │ ├── JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system.h │ └── IntelligentAgentStoreManagementSystem.h ├── src/ │ ├── MMAIICILM.cpp │ ├── T3D_ILDDMIA_case_2024_11_6_AM9_00.cpp │ ├── jxwdyyxml.cpp │ └── JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system.cpp └── main.py#include "MMAIICILM.h" #include <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/stl.h> #include <sstream> #include <vector> #include <yaml-cpp/yaml.h> namespace py = pybind11; std::string processXML(const std::string& xmlData) { rapidxml::xml_document<> doc; std::stringstream ss(xmlData); std::vector<char> buffer((std::istreambuf_iterator<char>(ss)), std::istreambuf_iterator<char>()); buffer.push_back('0'); doc.parse<0>(&buffer[0]); rapidxml::xml_node<>* root = doc.first_node("jxwdyy"); if (root) { rapidxml::xml_node<>* titleNode = root->first_node("article")->first_node("title"); if (titleNode) { return titleNode->value(); } } return "No title found"; } std::string JAMV_YIBSA_Store::storeData(const std::string& patientInfo) { // 实现存储患者信息的逻辑 return "Data stored successfully"; } std::string JAMV_YIBSA_Store::retrieveData(const std::string& query) { // 实现检索患者信息的逻辑 return "Data retrieved successfully"; } void IntelligentAgentStore::manageAgents() { // 实现管理智能体的逻辑 } void MemorySystem::storeMemory(const std::string& data) { // 实现存储记忆的逻辑 } std::string MemorySystem::retrieveMemory(const std::string& query) { // 实现检索记忆的逻辑 return "Memory retrieved successfully"; } void VirtualSimulationAssistant::simulateEnvironment() { // 实现虚拟仿真环境的逻辑 } std::string AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem::processData(const std::string& data) { // 实现处理复杂医疗数据的逻辑 return "Data processed successfully"; } std::string JXWDYY_PFS::processLanguage(const std::string& input) { // 实现处理自然语言输入的逻辑 return "Processed language input"; } void UserInterfaceAndInteractionSystem::displayUI() { // 实现显示用户界面的逻辑 } void DataAnalysisAndVisualizationStore::analyzeData(const std::string& data) { // 实现数据分析的逻辑 } std::string DataAnalysisAndVisualizationStore::generateReport() { // 实现生成报告的逻辑 return "Report generated successfully"; } std::string NineNineToOneDialectic::findCoreProblem(const std::string& data) { // 实现综合分析找出核心问题的逻辑 return "Core problem identified"; } PYBIND11_MODULE(MMAIICILM, m) { m.doc() = "C++ and Python integration module"; m.def("processXML", &processXML, "Process XML data"); py::class_<JAMV_YIBSA_Store>(m, "JAMV_YIBSA_Store") .def(py::init<>()) .def("storeData", &JAMV_YIBSA_Store::storeData) .def("retrieveData", &JAMV_YIBSA_Store::retrieveData); py::class_<IntelligentAgentStore>(m, "IntelligentAgentStore") .def(py::init<>()) .def("manageAgents", &IntelligentAgentStore::manageAgents); py::class_<MemorySystem>(m, "MemorySystem") .def(py::init<>()) .def("storeMemory", &MemorySystem::storeMemory) .def("retrieveMemory", &MemorySystem::retrieveMemory); py::class_<VirtualSimulationAssistant>(m, "VirtualSimulationAssistant") .def(py::init<>()) .def("simulateEnvironment", &VirtualSimulationAssistant::simulateEnvironment); py::class_<AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem>(m, "AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem") .def(py::init<>()) .def("processData", &AdvancedAlgorithmAndWorkflowSystem::processData); py::class_<JXWDYY_PFS>(m, "JXWDYY_PFS") .def(py::init<>()) .def("processLanguage", &JXWDYY_PFS::processLanguage); py::class_<UserInterfaceAndInteractionSystem>(m, "UserInterfaceAndInteractionSystem") .def(py::init<>()) .def("displayUI", &UserInterfaceAndInteractionSystem::displayUI); py::class_<DataAnalysisAndVisualizationStore>(m, "DataAnalysisAndVisualizationStore") .def(py::init<>()) .def("analyzeData", &DataAnalysisAndVisualizationStore::analyzeData) .def("generateReport", &DataAnalysisAndVisualizationStore::generateReport); py::class_<NineNineToOneDialectic>(m, "NineNineToOneDialectic") .def(py::init<>()) .def("findCoreProblem", &NineNineToOneDialectic::findCoreProblem); }#include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <sstream> #include <map> #include <memory> #include <functional> #include <yaml-cpp/yaml.h> #include "MMAIICILM.h" // 假设MMAIICILM是一个头文件 #include "T3D_ILDDMIA_case_2024_11_6_AM9_00.h" // 假设这是一个头文件 #include "jxwdyyxml.h" // 假设这是一个头文件 #include "JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system.h" // 假设这是一个头文件 #include "IntelligentAgentStoreManagementSystem.h" // 假设这是一个头文件 #include "PromptEngineering.h" // 假设这是一个头文件 // 示例函数：处理XML数据 std::string processXML(const std::string& xmlData) { rapidxml::xml_document<> doc; std::stringstream ss(xmlData); std::vector<char> buffer((std::istreambuf_iterator<char>(ss)), std::istreambuf_iterator<char>()); buffer.push_back('0'); doc.parse<0>(&buffer[0]); // 示例：提取XML中的某个节点值 rapidxml::xml_node<>* root = doc.first_node("jxwdyy"); if (root) { rapidxml::xml_node<>* titleNode = root->first_node("article")->first_node("title"); if (titleNode) { return titleNode->value(); } } return "No title found"; } // 定义一个简单的C++类 class MMAIICILM { public: std::string getName() const { return "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model"; } }; PYBIND11_MODULE(MMAIICILM, m) { m.doc() = "C++ and Python integration module"; m.def("processXML", &processXML, "Process XML data"); py::class_<MMAIICILM>(m, "MMAIICILM") .def(py::init<>()) .def("getName", &MMAIICILM::getName); } #include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <sstream> #include <map> #include <memory> #include <functional> #include <yaml-cpp/yaml.h> #include <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/stl.h> #include <rapidxml.hpp> namespace py = pybind11; // 示例函数：处理XML数据 std::string processXML(const std::string& xmlData) { rapidxml::xml_document<> doc; std::stringstream ss(xmlData); std::vector<char> buffer((std::istreambuf_iterator<char>(ss)), std::istreambuf_iterator<char>()); buffer.push_back('0'); doc.parse<0>(&buffer[0]); // 示例：提取XML中的某个节点值 rapidxml::xml_node<>* root = doc.first_node("jxwdyy"); if (root) { rapidxml::xml_node<>* titleNode = root->first_node("article")->first_node("title"); if (titleNode) { return titleNode->value(); } } return "No title found"; } // 定义一个简单的C++类 class MMAIICILM { public: std::string getName() const { return "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model"; } }; PYBIND11_MODULE(MMAIICILM, m) { m.doc() = "C++ and Python integration module"; m.def("processXML", &processXML, "Process XML data"); py::class_<MMAIICILM>(m, "MMAIICILM") .def(py::init<>()) .def("getName", &MMAIICILM::getName); }
<jxwdyyxml>
   <system>
       <name>镜心悟道 AI 易经智能“大脑”</name><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <JXWDYY_AutoDev_XML> <SystemDescription> <SystemName>多参数综合诊断系统(MPIDS-CDSS)</SystemName> <SystemPurpose>整合多参数综合诊断系统模型与概念验证级别的大型语言模型，实现中医诊断、治疗规划和健康管理中的临床应用与智能决策。</SystemPurpose> </SystemDescription> <ModelDescription> <ModelName>PresRecST</ModelName> <ModelPurpose>用于中药处方推荐，整合中医药知识图谱，执行临床预测。</ModelPurpose> </ModelDescription> <SystemArchitecture> <Layer name="数据层"> <Description>存储医疗案例及相关数据的数据库</Description> </Layer> <Layer name="业务逻辑层"> <Description>处理业务逻辑的模块</Description> </Layer> <Layer name="接口层"> <Description>提供外部系统或用户接口的API</Description> </Layer> <Layer name="分析层"> <Description>进行日志管理和性能分析的工具</Description> </Layer> </SystemArchitecture> <ComponentDetails> <Component name="数据存储与检索组件"> <ClassName>JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem</ClassName> <Symbol>☴（巽卦）</Symbol> <PhilosophicalLabel>一元一维一气机论记忆标注</PhilosophicalLabel> <BalanceTheory>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。</BalanceTheory> </Component> <Component name="智能体管理组件"> <ClassName>IntelligentAgentStoreManagementSystem</ClassName> <Inheritance>IntermediateMemorySystem</Inheritance> <Symbol>☶（艮卦），复合卦符号: ☶☳（山雷颐卦，艮上震下）</Symbol> <PhilosophicalLabel>二元二维阴阳无限循环论记忆标注</PhilosophicalLabel> <BalanceTheory>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。</BalanceTheory> </Component> </ComponentDetails> </JXWDYY_AutoDev_XML>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<JXWDYY-AutoDev>
    <SystemDescription>函数 JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem_jxwd_nlp_yy_pfs_system(易语代码): # 初始化内存系统和其他必要资源 初始化JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem() # 数据预处理 预处理后的代码 = 数据预处理(易语代码) # 特征提取 特征集 = 特征提取(预处理后的代码) # 加载或训练NLP模型（根据系统配置和需求） 如果 模型已存在: 加载NLP模型() 否则: 训练NLP模型(特征集) 保存NLP模型() # 使用NLP模型进行推理或分析 推理结果 = 模型推理(特征集) # 对推理结果进行后处理，转换为易语编程语言的格式化输出 格式化后的易语代码 = 后处理(推理结果) # 返回格式化后的易语代码，并可能更新内存系统中的状态或数据 返回 格式化后的易语代码, 更新JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem状态() # 辅助函数（这些函数需要根据实际系统实现具体细节） 函数 数据预处理(原始代码): # 进行分词、词性标注、去除停用词等预处理操作 ... 返回 预处理后的代码 函数 特征提取(预处理后的代码): # 从预处理后的代码中提取特征，如词袋模型、TF-IDF等 ... 返回 特征集 函数 训练NLP模型(特征集): # 使用特征集训练NLP模型 ... 函数 加载NLP模型(): # 从存储中加载预训练的NLP模型 ... 函数 模型推理(特征集): # 使用加载或训练的NLP模型对特征集进行推理或分析 ... 返回 推理结果 函数 后处理(推理结果): # 将推理结果转换为易语编程语言的格式化输出 ... 返回 格式化后的易语代码 函数 更新JXWDAIYJKB_SA_FULL_MemorySystem状态(): # 根据推理结果或其他需求更新内存系统的状态或数据 ...
        <Name>医疗智能决策系统</Name>
        <Summary>整合多参数综合诊断与中药处方推荐的系统，支持中医诊断、治疗规划和健康管理。</Summary>
    </SystemDescription>
    <Components>
        <Component>
            <Name>多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS）</Name>
            <Description>整合多参数综合诊断系统模型与概念验证级别的大型语言模型，实现中医诊断、治疗规划和健康管理中的临床应用与智能决策。</Description>
            <Layers>
                <Layer>
                    <Name>数据层</Name>
                    <Details>存储医疗案例及相关数据的数据库。</Details>
                </Layer>
                <Layer>
                    <Name>业务逻辑层</Name>
                    <Details>处理业务逻辑的模块。</Details>
                </Layer>
                <Layer>
                    <Name>接口层</Name>
                    <Details>提供外部系统或用户接口的API。</Details>
                </Layer>
                <Layer>
                    <Name>分析层</Name>
                    <Details>进行日志管理和性能分析的工具。</Details>
                </Layer>
            </Layers>
        </Component>
        <Component>
            <Name>PresRecST模型</Name>
            <Description>用于中药处方推荐，整合中医药知识图谱，执行临床预测。</Description>
        </Component>
    </Components>
</JXWDYY-AutoDev>
<jxwdyyxml><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<MedicalSystem>
    <Agents>
        <Agent id="it_agent" name="IT Agent">
            <Instructions>You are an IT Expert with 10 Years of Experience.</Instructions>
        </Agent>
        <Agent id="sales_agent" name="Sales Agent">
            <Instructions>You are a Sales Expert with 5 Years of Experience and knows about best selling mobiles.</Instructions>
        </Agent>
        <Agent id="english_agent" name="English Agent">
            <Instructions>You only speak English.</Instructions>
            <Functions>
                <Function>transfer_to_sales_agent</Function>
                <Function>transfer_to_it_agent</Function>
            </Functions>
        </Agent>
    </Agents>
    <Messages>
        <Message role="user" content="How to install pandas lib?">
            <Response>IT Agent's response about installing pandas library.</Response>
        </Message>
        <Message role="user" content="What are the best selling items?">
            <Response>Sales Agent's response about best selling items.</Response>
        </Message>
    </Messages>
</MedicalSystem>

   <system>
       <module name="提示工程模型（Prompt Engineering）‌<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <module name="提示工程模型（Prompt Engineering）">
        <description>
            这种方法通过改变大语言模型（LLM）本身来优化提示，以解决提示敏感性问题。
        </description>
        <submodule name="软提示（Soft-Prompt）">
            <description>
                通过改变大语言模型（LLM）本身来优化提示，以解决提示敏感性问题。
            </description>
        </submodule>
        <submodule name="自动生成提示（Automatic Prompts）">
            <description>
                使用搜索算法、强化学习或梯度下降等技术自动寻找或优化提示，以提高模型在特定任务上的表现。
            </description>
        </submodule>
        <submodule name="动态提示（Dynamic Prompt）">
            <description>
                构建具有相似上下文环境的动态提示，通过评估生成的报告来指导模型生成增强的响应。
            </description>
        </submodule>
        <submodule name="提示工程技术（Prompt Engineering）">
            <description>
                通过精心设计的模型输入来优化大型语言模型的性能，例如提供少量已解决的任务示例作为训练模型的输入，以及使用自动选择标签词和触发词的方法。
            </description>
        </submodule>
        <submodule name="少样本学习中的提示设计">
            <description>
                通过简化提示工程和轻量级更新来提高模型性能，例如AUTOPROMPT通过搜索离散标记代替手动设计的模式，Prompt Tuning (Short) 和 Prompt Tuning (Long) 分别通过保留掩码的LM固定和增加学习提示嵌入的数量来扩大学习容量。
            </description>
        </submodule>
        <submodule name="In-Context Learning (ICL)">
            <description>
                结合prompt增强和tuning-free prompting训练策略，需要一系列示例来启动预训练语言模型（PLMs），告诉其完成任务的方式。
            </description>
        </submodule>
    </module>
</jxwdyy>
">
           <description>
               包括Midjourney V6生成器、Prompt函数和Prompt类，用于设计和优化人机交互，提高交互质量和效率。
           </description>
           <components>
               <component name="Midjourney V6生成器">
                   <description>用于生成高质量的图像和文本输出。</description>
               </component>
               <component name="Prompt函数">
                   <description>用于定义和优化模型的输入提示。</description>
               </component>
               <component name="Prompt类">
                   <description>用于封装和管理提示工程的相关功能。</description>
               </component>
           </components>
       </module>
       <module name="多专家Prompt">
           <description>
               提升LLM群体决策智慧，通过模拟多位专家之间的协作决策过程，显著提升了LLM在输出可靠性、安全性和实用性上的表现。
           </description>
           <components>
               <component name="专家生成与回答模块">
                   <description>自动生成专家身份并独立回答问题。</description>
               </component>
               <component name="答案聚合模块">
                   <description>识别共识观点，发现分歧点，解决冲突，提取独特见解，整合各方观点，生成综合答案，并选择最优方案。</description>
               </component>
           </components>
       </module>
   </system>
</jxwdyyxml>

<jxwdyyxml>
        <model>
            <name>MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model</name>
            <abbreviation>MMAIICILM</abbreviation>
            <caseId>T3D-ILDDMIA-case/2024-11-6-AM9.00</caseId>
            <description>
                镜心悟道AI易经智能“大脑”大模型融合了易经智慧、现代人工智能技术和具身智能理念，
                旨在通过复杂的算法和模型提供决策支持和健康管理解决方案。
            </description>
        </model>
    </jxwdyyxml>
<output>输出的内容转换成jxwdyyxml格式化</output>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <article>
        <title>让LLM拥有群体决策的智慧 | 最新</title>
        <author>AI镜心悟道Prompt</author>
        <date>2024-11-06 08:02</date>
        <content>
            <![CDATA[
            <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<jxwdyy>
    <article>
        <title>提示工程模型（Prompt Engineering）：提升LLM群体决策智慧</title>
        <content>
            <section>
                <heading>核心机制</heading>
                <paragraph>
                    <list>
                        <item>自动化专家生成与独立回答</item>
                        <item>简洁的角色描述</item>
                        <item>识别共识与分歧点</item>
                        <item>解决冲突与提取独特见解</item>
                        <item>整合观点与生成综合答案</item>
                        <item>选择最优方案</item>
                    </list>
                </paragraph>
            </section>
            <section>
                <heading>七步7S聚合法则</heading>
                <paragraph>
                    <list>
                        <item>提取共识观点</item>
                        <item>发现与解决冲突</item>
                        <item>提取独特见解</item>
                        <item>汇总关键观点</item>
                        <item>生成综合答案</item>
                        <item>最优答案选择</item>
                    </list>
                </paragraph>
            </section>
            <section>
                <heading>技术创新亮点</heading>
                <paragraph>
                    <list>
                        <item>短描述提升效率</item>
                        <item>多元化决策减少偏见</item>
                        <item>三个专家为最佳数量配置</item>
                    </list>
                </paragraph>
            </section>
            <section>
                <heading>实验验证</heading>
                <paragraph>
                    <list>
                        <item>真实性、事实性、安全性、信息量的显著提升</item>
                        <item>实验结果显示多专家Prompt在多个维度上优于传统方法</item>
                    </list>
                </paragraph>
            </section>
            <section>
                <heading>应用局限性与未来展望</heading>
                <paragraph>
                    <list>
                        <item>适用场景与模型能力要求</item>
                        <item>动态权重调整与发展方向探索</item>
                    </list>
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            <section>
                <heading>用户互动与资源链接</heading>
                <paragraph>
                    <list>
                        <item>讨论群组加入邀请</item>
                        <item>赞赏支持获取更多提示</item>
                        <item>相关代码与案例分享</item>
                    </list>
                </paragraph>
            </section>
            <section>
                <heading>注意</heading>
                <paragraph>
                    <list>
                        <item>未经授权转载将追究法律责任</item>
                        <item>鼓励点赞与分享以创造更多价值</item>
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                </paragraph>
            </section>
        </content>
        <tags>
            <tag>提示工程模型</tag>
            <tag>多专家Prompt</tag>
            <tag>LLM群体决策</tag>
        </tags>
        <catego
            ]]>
        </content>
        <tags>
            <tag>LLM</tag>
            <tag>多专家Prompt</tag>
            <tag>群体决策</tag>
            <tag>技术创新</tag>
            <tag>实验验证</tag>
        </tags>
        <categories>
            <category>AI技术</category>
            <category>LLM应用</category>
        </categories>
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    <title>高级系统架构设计师-论文重点记录</title>
    <content>
        <section>
            <heading>一、论文结构与字数分配</heading>
            <paragraph>摘要：约300字，包含时间、项目、简介、投入、历时、成功交付及客户好评。</paragraph>
            <paragraph>项目背景：约500字，通用化描述，避免与主题直接相关。</paragraph>
            <paragraph>正文：约1200字，围绕论文题目和子题目展开，选择三个论点深入论述。</paragraph>
            <paragraph>结尾：约500字，总结项目收获与不足，补救论文整体表现。</paragraph>
        </section>
        <section>
            <heading>二、摘要结构模板</heading>
            <paragraph>时间+项目名称+项目简介+投入资源+历时+成功交付并获得客户好评+结合具体题目说明文本结构。</paragraph>
        </section>
        <section>
            <heading>三、项目背景准备</heading>
            <paragraph>提前准备约500-600字的通用化项目背景描述。</paragraph>
            <paragraph>包括项目开发原因、岗位职责、开发周期及规模、功能组成介绍（可省略技术细节）。</paragraph>
            <paragraph>过渡语句连接至下一个论点。</paragraph>
        </section>
        <section>
            <heading>四、正文写作要点</heading>
            <paragraph>正文应紧密围绕论文题目和子题目展开。</paragraph>
            <paragraph>选择三个相关论点进行深入论述，确保回应论文子题目要求。</paragraph>
            <paragraph>论述过程中注意逻辑清晰、条理分明。</paragraph>
        </section>
        <section>
            <heading>五、结尾写作指导</heading>
            <paragraph>总结项目上线及运行效果、客户评价。</paragraph>
            <paragraph>反思项目收获与不足，并提出解决思路。</paragraph>
            <paragraph>根据字数需求灵活调整结尾长度。</paragraph>
        </section>
        <section>
            <heading>六、预测论文题目及论点</heading>
            <subsection>
                <heading>1. 云原生架构</heading>
                <paragraph>- Web前端服务的优化与创新</paragraph>
                <paragraph>- 平台保障服务的稳定性与扩展性设计</paragraph>
                <paragraph>- 业务服务的高效协同与资源调度</paragraph>
            </subsection>
            <subsection>
                <heading>2. 微服务架构</heading>
                <paragraph>- 服务化设计原则及其实践应用</paragraph>
                <paragraph>- 强韧性架构在微服务中的体现与实现</paragraph>
                <paragraph>- 可观测性与自动化在微服务管理中的重要性</paragraph>
                <paragraph>- 微服务部署策略及服务的快速启动方法</paragraph>
                <paragraph>- 职责专一与服务复用在微服务设计中的应用</paragraph>
            </subsection>
            <subsection>
                <heading>3. 软件设计方法</heading>
                <paragraph>- 业务流程优化在提升系统效率中的作用</paragraph>
                <paragraph>- 数据结构组织优化对软件性能的影响</paragraph>
                <paragraph>- 软件结构优化策略及其实践案例分析</paragraph>
            </subsection>
            <subsection>
                <heading>4. 系统测试</heading>
                <paragraph>- 功能测试的重要性及实施方法</paragraph>
                <paragraph>- 用户界面测试的关键点与技巧</paragraph>
                <paragraph>- 性能测试在保障系统稳定性中的作用</paragraph>
            </subsection>
            <subsection>
                <heading>5. 统一过程</heading>
                <paragraph>- 初始阶段的规划与准备</paragraph>
                <paragraph>- 细化阶段的需求分析与设计</paragraph>
                <paragraph>- 构建阶段的开发与集成</paragraph>
                <paragraph>- 交付阶段的质量保证与用户培训</paragraph>
            </subsection>
            <subsection>
                <heading>6. 层次式架构</heading>
                <paragraph>- 表示层的用户体验设计与优化</paragraph>
                <paragraph>- 中间层的业务逻辑处理与数据流转</paragraph>
                <paragraph>- 数据层的存储与管理策略</paragraph>
            </subsection>
            <subsection>
                <heading>7. SOA架构</heading>
                <paragraph>- 服务提供者的角色与职责划分</paragraph>
                <paragraph>- 服务注册中心的设计与实现</paragraph>
                <paragraph>- 服务请求者的调用策略与优化</paragraph>
            </subsection>
        </section>
        <section>
            <heading>七、结语</heading>
            <paragraph>致敬未来，致敬每一个努力的自己！在高级系统架构设计师的道路上，我们将不断探索、创新与实践，为构建更加高效、稳定、可扩展的系统架构贡献自己的力量！</paragraph>
        </section>
    </content>
</jxwdyy>### 要点内容提示词框架标准无限推演专业版

#### 1. 背景
- **问题**: LLM 需要手动设计 prompt，但对 prompt 敏感，变动会导致不同结果。
- **DSPy 目标**: 根据任务样例数据自动优化 prompt，实现任务数据+代码=适用该任务的 prompt。

#### 2. 抽象概念
- **签名 (Signature)**: 函数的自然语言类型声明，定义输入/输出行为。
- **模块 (Module)**: 取代手动提示技术，可在任意管道中组合。
- **提词器 (Teleprompter)**: 优化管道中的所有模块以最大化指标。

#### 3. 签名
- **定义**: 签名是 input fields、output fields 和可选 instruction 的元组。
- **优点**: 可编译成自适应提示，处理结构化格式，减少字符串操作。
- **示例**:
  ```python
  class BasicQA(dspy.Signature):
      question = dspy.InputField(desc="question about something")
      answer = dspy.OutputField(desc="often between 1 and 5 words")

4. 模块

• 预测模块 (Predict): 核心模块，存储签名、LM 和演示列表，表现为可调用的函数。
• 其他内置模块: 如 ChainOfThought、ProgramOfThought 等，实现 DSPy 签名。

5. 提词器

• 功能: 接受程序、训练集和度量标准，返回优化后的程序。
• 优化策略: 包括候选生成、参数优化和高阶程序优化。

6. 评估目标

• 假设测试:
  • DSPy 可用简洁模块替换手工提示，不降低质量。
  • DSPy 更适应不同 LM，可能胜过专家提示。
  • 模块化使得探索复杂流水线成为可能。

7. 代码分析

• 示例任务: 地域识别任务。
• 优化流程:
  • _prepare_student_and_teacher: 复制 student 作为 teacher 并编译优化。
  • _prepare_predictor_mappings: 获取 name2predictor 和 predictor2name。
  • _bootstrap: 采样数据，验证 LLM 预测，记录正确预测。
  • _train: 合并验证数据和 augmented demos。

8. 完整代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
import dspy
from dspy.teleprompt import BootstrapFewShot
from dspy import Example
import pandas as pd
import random

class BuildDataset:
    def __init__(self):
        self.xlsx_path = 'data/location_data.xlsx'
        random.seed(10086)

    def build(self, val_ratio=0.2):
        df = pd.read_excel(self.xlsx_path, dtype=str)
        data_list = [Example(question=row[0], answer=row[1]).with_inputs('question') for row in df.values]
        random.shuffle(data_list)
        val_num = int(len(data_list) * val_ratio) + 1
        return data_list[:-val_num], data_list[-val_num:]

class CoTSignature(dspy.Signature):
    question = dspy.InputField(desc="question about something")
    answer = dspy.OutputField(desc="default: none")

class CoTPipeline(dspy.Module):
    def __init__(self, signature):
        super().__init__()
        self.signature = signature
        self.predictor = dspy.ChainOfThought(self.signature)

    def forward(self, question):
        prediction = self.predictor(question=question)
        return dspy.Prediction(reasoning=prediction.reasoning, answer=prediction.answer)

def validate_answer(example, pred, trace=None):
    return dspy.evaluate.answer_exact_match(example, pred)

if __name__ == '__main__':
    data_builder = BuildDataset()
    trainset, valset = data_builder.build()
    llm_model = dspy.LM(model='openai/qwen2dot5-32b-4bit', api_base='http://192.168.3.21:11026/v1', api_key='none', cache=False)
    dspy.settings.configure(lm=llm_model)

    teleprompter = BootstrapFewShot(metric=validate_answer, max_bootstrapped_demos=4, max_rounds=1)
    compiled_cot = teleprompter.compile(CoTPipeline(CoTSignature), trainset=trainset)

    test_example = '大洛阳有好玩的地方吗？'
    cot = dspy.ChainOfThought(CoTSignature)
    pred = cot(question=test_example)
    print("[uncompiled]Question --> Reasoning --> Predicted Answer")
    print(f"{test_example} --> {pred.reasoning} --> {pred.answer}")

    pred = compiled_cot(question=test_example)
    print("[compiled]Question --> Reasoning --> Predicted Answer")
    print(f"{test_example} --> {pred.reasoning} --> {pred.answer}")

9. 预告

• 未来内容: 介绍 COPRO 和 MIPROv2 优化器，动态提出指令。

结尾

DSPy 通过自动优化 prompt，简化了 LLM 任务的处理流程，提升了开发效率和性能表现。

   <description>融合了易经智慧、现代人工智能技术和具身智能理念的复杂系统</description>
   <layers>
       <layer name="基础组件定义类">
           <component name="AIYijingBrainBase">
               <description>负责存储和处理易经智慧，为系统提供决策支持</description>
           </component>
           <component name="JingXinWuDaoAIYijingIntelligentBrainAgent">
               <description>分析患者信息，运用易经与AI结合的模型进行诊断</description>
           </component>
           <component name="VirtualSimulationAssistant">
               <description>模拟治疗方案效果，为医生提供参考</description>
           </component>
       </layer>
       <layer name="四元四维架构应用">
           <component name="applyQuadDimensionCycle">
               <description>根据四元四维理论处理数据，包括决策优先级、阴阳平衡等</description>
           </component>
       </layer>
       <layer name="三元三维度架构融合">
           <component name="threeDimensionalIntegration">
               <description>融合“大脑”智能、用户身份验证、经济系统管理等功能</description>
           </component>
       </layer>
       <layer name="五元五维度全息循环">
           <component name="fiveDimensionalHolisticCycle">
               <description>处理医疗、认知、系统、情感等多维度信息，实现全面健康管理</description>
           </component>
       </layer>
       <layer name="二元二维度乾坤循环">
           <component name="yinYangCycle">
               <description>进行阴阳平衡调整，应用于逻辑判断、性别差异分析等</description>
           </component>
       </layer>
       <layer name="六元六维气运行规律">
           <component name="sixDimensionQiFlow">
               <description>从高度综合视角处理企业管理、人性理解、道的领悟等复杂信息</description>
           </component>
       </layer>
   </layers>
   <system-layer name="系统层">
       <description>负责认知处理和决策支持</description>
       <components>
           <component name="认知库">
               <description>存储认知数据的库</description>
           </component>
           <component name="决策算法库">
               <description>存储决策算法的库</description>
           </component>
       </components>
       <methods>
           <method name="认知处理" input="const std::string& 输入数据">
               <description>模拟认知处理过程</description>
           </method>
           <method name="决策支持" input="const std::string& 认知结果">
               <description>模拟决策支持过程</description>
           </method>
           <method name="运行认知与决策流程" input="const std::string& 输入数据">
               <description>运行认知与决策流程</description>
           </method>
           <method name="toJXWDYYAutoDevXML" return="const std::string">
               <description>将决策算法库转换为JXWDYY-AutoDev-XML格式</description>
           </method>
       </methods>
   </system-layer>
   <identity-layer name="身份层">
       <description>展示小镜XiaoJingChatBot的身份信息，并模拟多智能体系统(MAS)、多智能体强化学习(MARL)算法、电子健康记录(EHRs)数据处理以及9E算法的运行</description>
       <methods>
           <method name="showIdentity">
               <description>展示身份信息</description>
           </method>
           <method name="simulateMAS">
               <description>模拟多智能体系统行为</description>
           </method>
           <method name="simulateMARL">
               <description>模拟多智能体强化学习算法</description>
           </method>
           <method name="processEHRs">
               <description>处理电子健康记录数据</description>
           </method>
           <method name="run9EAlgorithm">
               <description>运行9E算法</description>
           </method>
       </methods>
   </identity-layer>
   <belief-layer name="信念层">
       <description>定义系统如何结合多种中医工具处理不同模式的中医任务，并详细描述了从用户输入到用户响应的工作流程</description>
       <components>
           <component name="工具">
               <description>存储中医工具的集合</description>
           </component>
           <component name="工作流程">
               <description>存储工作流程的步骤</description>
           </component>
       </components>
       <methods>
           <method name="showBeliefs">
               <description>展示信念信息</description>
           </method>
           <method name="processTCMTasks" input="const std::string& userInput">
               <description>模拟处理中医任务的工作流程</description>
           </method>
       </methods>
   </belief-layer>
   <ability-layer name="能力层">
       <description>列出了系统能够运行的所有算法模块，从气机一元论到9E小镜九元九维九九归一算法</description>
       <methods>
           <method name="runAlgorithms">
               <description>运行所有算法模块</description>
           </method>
       </methods>
   </ability-layer>
   <environment-layer name="环境层">
       <description>提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，强调了多智能体协作框架在系统中的应用</description>
       <components>
           <component name="description">
               <description>描述环境层的功能</description>
           </component>
           <component name="multiAgentFramework">
               <description>多智能体协作框架</description>
           </component>
       </components>
       <methods>
           <method name="showDescription" return="const std::string">
               <description>展示环境层描述</description>
           </method>
       </methods>
   </environment-layer>
   <layer name="五元五维层">
       <description>专注于运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法</description>
       <methods>
           <method name="runWuxingAlgorithm">
               <description>运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法</description>
           </method>
           <method name="showLayerInfo" return="const std::string">
               <description>展示五元五维层的信息</description>
           </method>
       </methods>
   </layer>
   <layer name="四元四维层">
       <description>专注于运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法</description>
       <methods>
           <method name="runSiXiangAlgorithm">
               <description>运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法</description>
           </method>
           <method name="showLayerInfo" return="const std::string">
               <description>展示四元四维层的信息</description>
           </method>
       </methods>
   </layer>
   <layer name="三元三维层">
       <description>专注于运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法</description>
       <methods>
           <method name="runSanJiaoAlgorithm">
               <description>运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法</description>
           </method>
           <method name="showLayerInfo" return="const std::string">
               <description>展示三元三维层的信息</description>
           </method>
       </methods>
   </layer>
   <layer name="二元二维层">
       <description>专注于运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法</description>
       <methods>
           <method name="runErYuanErWeiAlgorithm">
               <description>运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法</description>
           </method>
           <method name="showLayerInfo" return="const std::string">
               <description>展示二元二维层的信息</description>
           </method>
       </methods>
   </layer>
   <layer name="一元一维层">
       <description>专注于运行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）算法</description>
       <methods>
           <method name="runYiYuanYiWeiAlgorithm">
               <description>运行1E小镜一元一维气机无限循环算法</description>
           </method>
           <method name="runQiJiYiYuanLunAlgorithm">
               <description>运行气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）算法</description>
           </method>
           <method name="showLayerInfo" return="const std::string">
               <description>展示一元一维层的信息</description>
           </method>
       </methods>
   </layer>

(defpackage #:jxwdyy-formatter
(:use #:cl #:xml-parser))

接收包含时间序列信息的患者数据 对输入的序列数据进行编码 处理序列数据中的长期依赖关系 输出对序列数据的预测 收集和存储患者的历史数据 从历史数据中提取相关特征 基于历史数据建立回归方程 生成对未来疾病发展趋势的预测结果 定义各种状态，如中医体质状态、疾病阶段等 估计状态转移概率 确定患者当前所处的状态 预测患者未来可能进入的状态

<datasets>
    <dataset name="数据收集与分析模块">
        <data-type name="患者基本信息数据集">
            <description>包括年龄、性别、地域、生活习惯等基本人口统计学信息</description>
        </data-type>
        <data-type name="症状体征数据集">
            <description>详细记录患者的症状表现和体征数据</description>
        </data-type>
        <data-type name="病史数据集">
            <description>包含患者的既往病史和家族病史</description>
        </data-type>
        <data-type name="检查检验数据集">
            <description>涵盖各种医学检查和检验结果</description>
        </data-type>
    </dataset>
    <dataset name="序列模型模块">
        <data-type name="时间序列症状数据集">
            <description>记录患者症状的变化情况</description>
        </data-type>
        <data-type name="治疗过程时间序列数据集">
            <description>记录治疗的时间、方法和症状变化等信息</description>
        </data-type>
    </dataset>
    <dataset name="自回归模型模块">
        <data-type name="历史症状数据集">
            <description>收集患者过去一段时间内的症状数据</description>
        </data-type>
        <data-type name="疾病发展历史数据集">
            <description>记录疾病的发展过程</description>
        </data-type>
    </dataset>
    <dataset name="马尔可夫模型模块">
        <data-type name="中医体质状态数据集">
            <description>记录患者的体质状态及变化情况</description>
        </data-type>
        <data-type name="疾病状态转移数据集">
            <description>记录疾病在不同阶段之间的转移情况</description>
        </data-type>
    </dataset>
</datasets>

镜心悟道五行系统团队 2024年11月05日 梧州 运行气机相关算法 运行1E小镜一元一维气机无限循环算法 runYiYuanYiWeiAlgorithm 运行气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）算法 runQiJiYiYuanLunAlgorithm showLayerInfo 系统初始化与操作 创建各层实例 展示身份层信息 模拟多智能体系统行为 展示信念层信息 运行能力层算法 用于分析和预测时间序列数据，在中医AI系统中用于分析患者健康数据 阳火 6.5～7.2+ ↑表 皮 正常 8.33% 7.3 0.1 8.23% 小肠 阳火 6.5～7.2+ ↑表 皮 正常 表 皮 正常 阳火 7.2～8++ ↑里 肉 正常 8.33% 7.6 0 8.33% 心 阳火 7.2～8++ ↑里 肉 正常 里 肉 正常 阴木 7.2～8++ ↑里 肉 正常 8.33% 7.0 -0.2 8.13% 肝 阴木 7.2～8++ ↑里 肉 正常 里 肉 正常 阳木 5.8～6.5- → 表 皮 正常 8.33% 6.25 0 8.33% 胆 阳木 5.8～6.5 → 表 皮 正常 表 皮 正常 阴水 5.8～6.5 → 表 皮 正常 8.33% 6.25 0 8.33% 膀胱 阴水 5.8～6.5 → 表 皮 正常 表 皮 正常 阳水 6.5～7.2+ ↑沉 骨 正常 8.33% 7.3 0.1 8.23% 肾阴 阳水 6.5～7.2+ ↑沉 骨 正常 沉 骨 正常 阳金 6.5～7.2+ ↑ 表 皮 正常 8.33% 7.3 0.1 8.23% 大肠 阳金 6.5～7.2+ ↑ 表 皮 正常 表 皮 正常 阴金 7.2～8++ ↑里 肉 正常 8.33% 7.6 0 8.33% 肺 阴金 7.2～8++ ↑里 肉 正常 里 肉 正常 阴土 7.2～8++ ↑里 肉 正常 8.33% 7.6 0 8.33% 脾 阴土 7.2～8++ ↑里 肉 正常 里 肉 正常 阳土 5.8～6.5 → 表 皮 正常 8.33% 6.25 0 8.33% 胃 阳土 5.8～6.5 → 表 皮 正常 表 皮 正常 阴阳 5.8～6.5 → 表 皮 正常 8.33% 6 0 8.33% 生殖 阴阳 5.8～6.5 → 表 皮 正常 表 皮 正常 真阳 8～10+++ 沉 骨 正常 8.33% 9.5 0 8.33% 肾阳 真阳 8～10+++ 沉 骨 正常 沉 骨 正常 钟总 汗：继发但不大，舌苔厚腻，湿邪重，身感无力，无胃口，因功邪引发软，会出现发热 血液滋养不足，可能出现情绪波动、体力下降等 湿邪过重，影响肾脏功能，可能导致水肿、尿少等问题 中气亏损，消化吸收能力减弱，容易出现乏力、食欲不振等 肺气虚弱，呼吸功能受影响，可能伴随咳嗽、喘息等表现 相火过旺，可能会导致内热症状，如口干舌燥、烦躁不安等 木生火（当归和丹参），土生金（茯苓、山药和黄芪），以达到调和阴阳、平衡五行的目的 根据八卦对应的脏腑和经络，药方中的药物能够针对性地调理相应脏腑的功能，如震卦对应肝，坤卦对应脾，离卦对应心等 根据钟总的体质和具体情况，药方进行了个性化的调整，以确保药物的有效性和安全性 建议钟总定期复诊，以便医师根据病情的变化进行进一步的调整 结合饮食调理、适度运动和情志调节，帮助钟总更好地恢复健康 继续观察病情变化，根据实际情况调整药方的剂量和组成 结合饮食调理、运动锻炼等辅助治疗方法，提高患者的身体素质，促进康复 进一步研究镜心悟道AI易经智能“大脑”系统在中医诊断和治疗中的应用，不断完善五行生克逻辑算法和八卦映射等技术，为更多患者提供更加精准、有效的治疗方案 邪气侵袭：患者出现外感阳虚、外感虚寒等症状，表明外邪侵袭影响了脏腑的正常功能，导致脉象出现异常。例如，风寒之邪可能导致肺气不畅，进而影响大肠的传导功能，反映在脉象上就是大肠的阳气不足 正气不足：患者本身可能正气虚弱，对外邪的抵抗能力下降，使得外邪更容易侵入体内，从而加重了脏腑的失衡 气血不足：如肝血不足、肺气不足等，导致脏腑功能减退，气血运行不畅，脉象相应地出现异常。例如，肝血不足会影响肝脏的疏泄功能，进而影响全身的气血运行，使脉象呈现出无力、迟缓等特点 阳气失调：心阳不振、肾阳偏降等，导致阳气不能正常温煦脏腑，影响脏腑的代谢和功能发挥。例如，心阳不振会使心脏的气血运行减慢，脉象表现为心脉无力 相火旺动：肾阳相火旺动，可能导致体内阴阳失衡，进一步影响其他脏腑的功能 饮食不节：可能存在饮食不规律、暴饮暴食、食用过多生冷寒凉或油腻食物等情况，损伤脾胃阳气，影响气血的生成和运行 情志失调：情绪抑郁可能导致肝气郁结，影响肝脏的疏泄功能，进而影响其他脏腑的气血运行；情绪激动可能导致阳气上亢，如心阳上亢、相火旺动等，影响脏腑的正常功能 缺乏运动：运动量不足可能导致气血运行不畅，影响脏腑的代谢和功能，加重阳气不足和湿气重等问题 根据患者的具体症状和脉象变化，及时调整药方的组成和剂量。例如，对于肝血不足的患者，可以增加一些补血养肝的药物；对于肺气不足的患者，可以加强宣肺化痰的治疗 辨证论治：根据患者的个体差异，进行辨证论治，选择适合患者的中药进行治疗。例如，对于体质虚寒的患者，可以选择一些温热性的中药；对于体质燥热的患者，可以选择一些滋阴润燥的中药 协同作用：注重中药之间的协同作用，合理搭配药物，以提高治疗效果。例如，在治疗肾阳相火旺动的同时，可以加入一些滋阴降火的药物，以平衡阴阳 清淡易消化：选择清淡、易消化的食物，避免食用生冷寒凉、油腻辛辣等刺激性食物，以免损伤脾胃阳气；均衡营养：保证饮食的均衡，多食用一些富含蛋白质、维生素、矿物质等营养物质的食物，如肉类、鱼类、蔬菜、水果等，以提高身体的免疫力和抵抗力；食疗辅助：根据患者的病情和体质，选择一些具有食疗作用的食物进行辅助治疗。例如，对于肺气虚的患者，可以食用一些百合、银耳等具有滋阴润肺作用的食物；对于脾胃虚弱的患者，可以食用一些山药、扁豆等具有健脾益气作用的食物 有氧运动：选择一些有氧运动，如散步、慢跑、太极拳、八段锦等，以促进气血运行，增强身体的阳气；适度运动：根据患者的身体状况，选择适度的运动强度和时间，避免过度劳累 规律运动：保持运动的规律性，每天定时进行运动，养成良好的运动习惯；最佳时间：一般来说，早晨和傍晚是进行运动的最佳时间，此时空气清新，身体的代谢功能也比较旺盛 保持乐观：帮助患者树立乐观的心态，避免情绪过度波动，保持心情舒畅；心理干预：对于情绪抑郁或焦虑的患者，可以进行心理干预，如心理咨询、心理治疗等，帮助患者缓解情绪压力 情志转移：引导患者将注意力转移到其他方面，如听音乐、阅读、绘画等，以缓解情绪压力；社交活动：鼓励患者参加一些社交活动，与他人交流和沟通，增强社会支持系统，提高心理韧性 完善数据来源：进一步丰富数据收集的来源，除了患者的症状、脉象等信息外，还可以收集患者的生活习惯、家族病史、环境因素等信息，以便更全面地了解患者的病情 提高数据分析能力：加强对数据的分析和处理能力，运用更先进的数据分析技术和算法，挖掘数据中隐藏的信息和规律，为诊断和治疗提供更准确的依据 改进五行生克逻辑算法：对五行生克逻辑算法进行进一步的改进和优化，使其更加符合中医理论和临床实践，提高算法的准确性和可靠性 引入人工智能技术：引入人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对患者的病情进行预测和分析，为治疗方案的制定提供更多的参考依据 多中心研究：开展多中心研究，将镜心悟道AI易经智能“大脑”系统应用于不同地区、不同医院的临床实践中，验证系统的有效性和安全性 深度学习中，序列模型（Sequence Model）是一类专门用于处理和预测序列数据的模型。这类模型在自然语言处理、音频处理、时间序列分析等领域有着广泛的应用。自回归模型和马尔可夫模型是序列模型中的两种重要类型。它们各自具有独特的基本原理、应用场景和实现方式。在实际应用中，可以根据具体问题的特点和需求来选择合适的序列模型进行建模和预测。

自回归模型（AutoRegressive Model）是一种基于自身历史数据进行预测的模型。在序列数据的场景下，自回归模型会使用前面的数据点来预测当前或未来的数据点。 中医强调人体是一个有机的整体，各个脏腑、经络之间相互关联、相互影响，如同自回归模型中当前数据与过去数据的关系。 运用阴阳五行学说来解释人体的生理病理变化，以及疾病的发生发展过程，与自回归模型中通过历史数据预测未来的原理相似。 疾病预测：收集患者的症状、体征、病史等信息，对这些数据进行筛选、整理和分析，去除异常值和不准确的信息，填补可能存在的缺失值。例如，对于中医诊断中的脉象数据，可能会出现一些模糊或不完整的记录，需要进行合理的填补和修正。 根据中医理论和临床经验，确定合适的模型阶数。例如，在中医诊断中，可能会考虑疾病的发展阶段、病情的轻重程度等因素，来选择合适的模型阶数，以更好地拟合疾病的发展趋势。 利用历史病例数据，对中医预测模型的参数进行估计，包括各种中医诊断指标的权重、系数等。这些参数反映了中医理论中不同因素之间的相互关系。 对模型的残差进行分析，检查是否符合中医理论中的正态分布、无自相关等统计性质。例如，通过计算残差的均值、方差等统计指标，来判断模型的准确性和可靠性。 根据检验结果，对模型进行优化和调整。例如，可能会调整模型的参数、增加或减少一些诊断指标等，以提高模型的预测精度。 利用估计好的中医预测模型，对患者的疾病发展趋势进行预测。例如，通过分析患者的症状变化、脉象变化等信息，结合模型的预测结果，判断疾病的发展方向，为治疗方案的制定提供依据。 根据预测结果，制定相应的治疗方案。例如，如果预测结果显示疾病处于发展阶段，可能会采取清热解毒、活血化瘀等治疗方法；如果预测结果显示疾病已经得到控制，可能会调整治疗方案，以巩固疗效。

马尔可夫模型（Markov Model）是一种基于马尔可夫假设的序列模型。马尔可夫假设指的是当前的状态仅与前一状态或前几个状态有关，而与更早的状态无关。 运用脏腑经络学说来解释人体的生理病理变化，以及疾病的传播和发展规律。类似于马尔可夫模型中状态的转移和演变，中医认为人体的脏腑经络之间相互关联，一旦某个脏腑经络出现问题，可能会影响到其他脏腑经络的功能，从而导致疾病的发生和发展。 结合气血津液理论，来描述人体的生理病理状态。气血津液在人体中运行不息，相互转化，维持着人体的正常生理功能。在马尔可夫模型中，状态的转移可以看作是气血津液的运行和变化，通过对气血津液的分析，可以更好地理解疾病的发展趋势。 中医体质辨识：定义状态：将中医体质分为多种类型，如平和体质、阳虚体质、阴虚体质等。这些体质类型可以看作是马尔可夫模型中的不同状态。 确定状态转移概率：根据中医理论和临床经验，确定不同体质之间的转移概率。例如，阳虚体质的人如果不注意保暖和调养，可能会逐渐转化为阴虚体质，这就是一种状态转移的过程。 建立模型：利用状态转移概率矩阵，建立中医体质辨识的马尔可夫模型。这个模型可以描述不同体质之间的相互转化规律。 进行预测：通过对患者的体质特征进行分析，利用马尔可夫模型预测患者未来的体质变化趋势。例如，如果患者目前是阳虚体质，通过模型预测，可以了解到患者在未来一段时间内可能会转化为哪种体质，从而为中医预防和治疗提供参考。 疾病传播预测：定义状态：将疾病的传播状态分为感染、潜伏、发病等不同阶段，这些阶段可以看作是马尔可夫模型中的不同状态。 确定状态转移概率：根据传染病学的理论和临床数据，确定不同疾病状态之间的转移概率。例如，对于某种传染病，感染后进入潜伏阶段的概率、从潜伏阶段发展到发病阶段的概率等。 建立模型：利用状态转移概率矩阵，建立疾病传播的马尔可夫模型。这个模型可以描述疾病在人群中的传播规律。 进行预测：通过对疾病的传播情况进行监测和分析，利用马尔可夫模型预测疾病的未来传播趋势。例如，根据模型预测，可以了解到疾病在某个地区的传播速度、感染人数等，从而为疾病防控提供决策依据。

核心决策 数据存储与转换 身份展示 数据处理支持 中医工具整合 用户交互管理 算法全面覆盖 算法运行管理 功能辅助 多智能体协作 整合多元技术 多层次处理 功能全面性 系统层负责认知处理和决策支持... 能力层列出了多种算法模块... 信念层详细定义了系统如何结合中医工具处理不同模式的中医任务... 作为系统的核心... 认知库的作用是存储认知数据... 主要负责展示小镜XiaoJingChatBot的身份信息... processEHRs方法处理电子健康记录数据... 定义了系统在处理中医任务时所使用的中医工具和工作流程... processTCMTasks方法模拟处理中医任务的工作流程... 列出了系统能够运行的所有算法模块... runAlgorithms方法运行所有算法模块... 提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能... multiAgentFramework多智能体协作框架的应用...

镜心悟道 AI 易经智能大脑NLP-5E层类<认知与决策> 根元素 <T3D-ILDDMIA-case

/2024-11-6-AM9.00> 包含整个中医健康管理诊断报告的内容。完整实现

系统层类定义

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <map>
#include <memory>
#include <functional>
#include <yaml-cpp/yaml.h> // 引入YAML解析库
// 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<std::string> 认知库; // 存储认知数据的库
        std::vector<std::string> 决策算法库; // 存储决策算法的库
        std::map<std::string, std::string> jxwd_intelligent_flow; // 智能工作流映射标记
        std::map<std::string, std::string> 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<void()> 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 << "<T3D-ILDDMIA-case>n";
                ss << "  <Case>n";
                ss << "    <Number>" << number << "</Number>n";
                ss << "    <Doctor>" << doctor << "</Doctor>n";
                ss << "    <Disease>" << disease << "</Disease>n";
                ss << "    <Patient>" << patient << "</Patient>n";
                ss << "  </Case>n";
                ss << "</T3D-ILDDMIA-case>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void processCase(const TCMCase& caseData) {
                std::cout << "处理中医案例: " << caseData.patientName << ", 年龄: " << caseData.age << ", 性别: " << caseData.gender << std::endl;
                std::cout << "症状: " << caseData.symptoms << std::endl;
                std::cout << "诊断: " << caseData.diagnosis << std::endl;
                std::cout << "初始治法: " << caseData.initialTreatment << std::endl;
                std::cout << "初始处方: " << caseData.initialPrescription << std::endl;
                std::cout << "复诊: " << caseData.followUp << std::endl;
                std::cout << "复诊处方: " << caseData.followUpPrescription << std::endl;
                std::cout << "结果: " << caseData.outcome << std::endl;
                std::cout << "备注: " << caseData.notes << std::endl;

            // 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<void()> 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
    };
};

    public:
        // 构造函数
        SystemLayer() {
            // 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"
            };
            决策算法库 = {
                "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;
            // 假设根据输入数据找到相应的认知结果
            std::string 认知结果 = "认知结果1";
            std::cout << "认知结果：" << 认知结果 << std::endl;
        }

        // 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;
            // 假设根据认知结果返回一个决策建议
            std::string 决策建议 = "决策建议：根据认知结果，采取行动A。";
            std::cout << "决策建议：" << 决策建议 << std::endl;
            return 决策建议;
        }

        // 运行认知与决策流程
        std::string 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 认知结果 = "认知结果1"; // 假设的认知结果
            std::string 决策建议 = 决策支持(认知结果);
            std::cout << "最终决策建议：" << 决策建议 << std::endl;
            return 决策建议;
        }

        // 将决策算法库转换为JXWDYY-AutoDev-XML格式
        std::string toJXWDYYAutoDevXML() const {
            std::stringstream ss;
            ss << "<JXWDYY-AutoDev-XML>n";
            ss << " <决策算法库>n";
            for (const auto& 算法 : 决策算法库) {
                ss << " <算法>" << 算法 << "</算法>n";
            }
            ss << " </决策算法库>n";
            ss << "</JXWDYY-AutoDev-XML>n";
            return ss.str();
        }
    };

    // 系统层实例
    SystemLayer systemLayer;

public:
    // 构造函数
    NLP5E_CDMFS() {}

    // 运行认知与决策流程
    std::string 运行认知与决策流程(const std::string& 输入数据) {
        return systemLayer.运行认知与决策流程(输入数据);
    }

    // 将决策算法库转换为JXWDYY-AutoDev-XML格式
    std::string toJXWDYYAutoDevXML() const {
        return systemLayer.toJXWDYYAutoDevXML();
    }
};

// 身份层
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;
    }

    // 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;
    }

    // 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;
    }

    // 运行9E算法
    void run9EAlgorithm() {
        std::cout << "运行9E算法（9EHolistic Algorithm）..." << std::endl;
    }
};

// 信念层
class BeliefLayer {
private:
    std::vector<std::string> tools; // 存储中医工具的集合
    std::vector<std::string> 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 << "<point>结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。</point>" << std::endl;
        for (const auto& tool : tools) {
            std::cout << "中医工具：" << tool << std::endl;
        }
        std::cout << "<point>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
    }
};

// 能力层
class AbilityLayer {
private:
    std::vector<std::string> 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;
        }
    }
};

// 环境层
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;
    }
};

// 五元五维层
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;
    }

    // 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;
    }
};

// 四元四维层
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;
    }

    // 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;
    }
};

// 三元三维层
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;
    }

    // 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;
    }
};

// 二元二维层
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;
    }

    // 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;
    }
};

// 一元一维层
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;
    }

    // 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;
    }

    // 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;
    }
};
您的需求涉及将YAML格式的数据转换成JXWDYY代码，这一过程包括解析YAML数据、映射到中医五行系统、分析脉象数据和治疗方案，并最终生成JXWDYY代码。下面是一个完整的示例，展示如何使用C++和YAML-CPP库来实现这一过程。

### 1. 安装依赖

首先，确保安装了YAML-CPP库。您可以使用包管理器（如`apt`、`brew`等）来安装它，或者从源码编译安装。

```sh
# 使用包管理器安装
sudo apt-get install libyaml-cpp-dev  # Debian/Ubuntu
brew install yaml-cpp                 # macOS

2. 编写C++代码

接下来，编写C++代码来实现解析YAML数据、映射到中医五行系统、分析脉象数据和治疗方案，并生成JXWDYY代码。

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <map>
#include <yaml-cpp/yaml.h>

// 定义结构体来存储解析后的数据
struct OrganHealth {
    std::string name;
    std::string position;
    std::string attribute;
    std::string function;
    std::string normalRange;
    std::string currentValue;
    std::string trend;
    std::string note;
};

struct CaseData {
    std::string title;
    std::map<std::string, OrganHealth> organHealth;
    std::string initialDiagnosis;
    std::string treatmentPlan;
    std::string reflection;
};

// 解析YAML文件
CaseData parseYAML(const std::string& yamlContent) {
    YAML::Node config = YAML::Load(yamlContent);
    CaseData caseData;

    caseData.title = config["title"].as<std::string>();

    for (const auto& organ : config["organHealth"]) {
        OrganHealth healthInfo;
        healthInfo.name = organ.first.as<std::string>();
        healthInfo.position = organ.second["position"].as<std::string>();
        healthInfo.attribute = organ.second["attribute"].as<std::string>();
        healthInfo.function = organ.second["function"].as<std::string>();
        healthInfo.normalRange = organ.second["normalRange"].as<std::string>();
        healthInfo.currentValue = organ.second["currentValue"].as<std::string>();
        healthInfo.trend = organ.second["trend"].as<std::string>();
        healthInfo.note = organ.second["note"].as<std::string>();

        caseData.organHealth[healthInfo.name] = healthInfo;
    }

    caseData.initialDiagnosis = config["initialDiagnosis"].as<std::string>();
    caseData.treatmentPlan = config["treatmentPlan"].as<std::string>();
    caseData.reflection = config["reflection"].as<std::string>();

    return caseData;
}

// 生成JXWDYY代码
std::string generateJXWDYYCode(const CaseData& caseData) {
    std::string jxwdyyCode = "<JXWDAIYijingBrainBase version="1.0" encoding="UTF-8">n";
    jxwdyyCode += "    <case>n";
    jxwdyyCode += "        <title>" + caseData.title + "</title>n";
    jxwdyyCode += "        <initialDiagnosis>" + caseData.initialDiagnosis + "</initialDiagnosis>n";
    jxwdyyCode += "        <treatmentPlan>" + caseData.treatmentPlan + "</treatmentPlan>n";
    jxwdyyCode += "        <reflection>" + caseData.reflection + "</reflection>n";
    jxwdyyCode += "        <organHealth>n";

    for (const auto& organ : caseData.organHealth) {
        const auto& healthInfo = organ.second;
        jxwdyyCode += "            <organ name="" + healthInfo.name + "" position="" + healthInfo.position + "" attribute="" + healthInfo.attribute + "" function="" + healthInfo.function + "" normalRange="" + healthInfo.normalRange + "" currentValue="" + healthInfo.currentValue + "" trend="" + healthInfo.trend + "" note="" + healthInfo.note + ""/>n";
    }

    jxwdyyCode += "        </organHealth>n";
    jxwdyyCode += "    </case>n";
    jxwdyyCode += "</JXWDAIYijingBrainBase>";

    return jxwdyyCode;
}

int main() {
    std::string yamlContent = R"(
title: 中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病
organHealth:
  小肠:
    position: 左
    attribute: 阳火
    function: 分清泌浊
    normalRange: 6.5 ~ 7.2
    currentValue: 7.3
    trend: ↑
    note: 角弓反张, 二便秘涩, 脉伏不应指, 面色晦滞
  心:
    position: 左
    attribute: 阳火
    function: 温煦、推动、流动
    normalRange: 7.2 ~ 8
    currentValue: 7.6
    trend: ↑
    note: 昏迷不醒, 角弓反张, 二便秘涩, 脉伏不应指, 口噤, 舌不易察
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: 大承气汤
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：

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：

<JXWDAIYijingBrainBase version="1.0" encoding="UTF-8">
    <case>
        <title>中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病</title>
        <initialDiagnosis>痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。</initialDiagnosis>
        <treatmentPlan>大承气汤</treatmentPlan>
        <reflection>患者症状表现为热盛于中的证征，采用急下存阴法治疗。</reflection>
        <organHealth>
            <organ name="小肠" position="左" attribute="阳火" function="分清泌浊" normalRange="6.5 ~ 7.2" currentValue="7.3" trend="↑" note="角弓反张, 二便秘涩, 脉伏不应指, 面色晦滞"/>
            <organ name="心" position="左" attribute="阳火" function="温煦、推动、流动" normalRange="7.2 ~ 8" currentValue="7.6" trend="↑" note="昏迷不醒, 角弓反张, 二便秘涩, 脉伏不应指, 口噤, 舌不易察"/>
        </organHealth>
    </case>
</JXWDAIYijingBrainBase>

这个示例展示了如何从YAML格式的数据转换成JXWDYY代码，包括解析YAML数据、映射到中医五行系统、分析脉象数据和治疗方案，并最终生成JXWDYY代码。希望这能帮助您完成所需的任务。为了实现一个完整的中医健康管理诊断报告系统，我们将使用C++和YAML-CPP库来解析YAML数据，并生成JXWDYY代码。我们将定义一个根元素 <T3D-ILDDMIA-case>，包含整个中医健康管理诊断报告的内容。以下是一个完整的实现示例：

1. 安装依赖

确保安装了YAML-CPP库。您可以使用包管理器（如apt、brew等）来安装它，或者从源码编译安装。

# 使用包管理器安装
sudo apt-get install libyaml-cpp-dev  # Debian/Ubuntu
brew install yaml-cpp                 # macOS

2. 定义系统层类

我们将定义一些基本的类来表示病例数据、脏腑健康信息等，并实现解析YAML数据和生成JXWDYY代码的功能。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <map>
#include <memory>
#include <functional>
#include <yaml-cpp/yaml.h>

// 定义脏腑健康信息结构体
struct OrganHealth {
    std::string name;
    std::string position;
    std::string attribute;
    std::string function;
    std::string normalRange;
    std::string currentValue;
    std::string trend;
    std::string note;
};

// 定义药物成分结构体
struct Ingredient {
    std::string name;
    std::string dosage;
};

// 定义处方结构体
struct Prescription {
    std::string name;
    std::vector<Ingredient> ingredients;
};

// 定义病例数据结构体
struct CaseData {
    std::string title;
    std::map<std::string, OrganHealth> organHealth;
    std::string initialDiagnosis;
    std::vector<Prescription> treatmentPlan;
    std::string reflection;
    std::string patientName;
    std::string gender;
    std::string age;
    std::vector<std::string> symptoms;
};

// 解析YAML文件
CaseData parseYAML(const std::string& yamlContent) {
    YAML::Node config = YAML::Load(yamlContent);
    CaseData caseData;

    caseData.title = config["title"].as<std::string>();
    caseData.patientName = config["patientInfo"]["name"].as<std::string>();
    caseData.gender = config["patientInfo"]["gender"].as<std::string>();
    caseData.age = config["patientInfo"]["age"].as<std::string>();

    for (const auto& symptom : config["symptoms"]) {
        caseData.symptoms.push_back(symptom.as<std::string>());
    }

    for (const auto& organ : config["organHealth"]) {
        OrganHealth healthInfo;
        healthInfo.name = organ.first.as<std::string>();
        healthInfo.position = organ.second["position"].as<std::string>();
        healthInfo.attribute = organ.second["attribute"].as<std::string>();
        healthInfo.function = organ.second["function"].as<std::string>();
        healthInfo.normalRange = organ.second["normalRange"].as<std::string>();
        healthInfo.currentValue = organ.second["currentValue"].as<std::string>();
        healthInfo.trend = organ.second["trend"].as<std::string>();
        healthInfo.note = organ.second["note"].as<std::string>();

        caseData.organHealth[healthInfo.name] = healthInfo;
    }

    caseData.initialDiagnosis = config["initialDiagnosis"].as<std::string>();

    for (const auto& prescription : config["treatmentPlan"]) {
        Prescription presc;
        presc.name = prescription["name"].as<std::string>();

        for (const auto& ingredient : prescription["ingredients"]) {
            Ingredient ingr;
            ingr.name = ingredient["name"].as<std::string>();
            ingr.dosage = ingredient["dosage"].as<std::string>();
            presc.ingredients.push_back(ingr);
        }

        caseData.treatmentPlan.push_back(presc);
    }

    caseData.reflection = config["reflection"].as<std::string>();

    return caseData;
}

// 生成JXWDYY代码
std::string generateJXWDYYCode(const CaseData& caseData) {
    std::ostringstream oss;
    oss << "<JXWDAIYijingBrainBase version="1.0" encoding="UTF-8">n";
    oss << "    <case>n";
    oss << "        <title>" << caseData.title << "</title>n";
    oss << "        <inputLayer>n";
    oss << "            <patientInfo>n";
    oss << "                <name>" << caseData.patientName << "</name>n";
    oss << "                <gender>" << caseData.gender << "</gender>n";
    oss << "                <age>" << caseData.age << "</age>n";
    oss << "            </patientInfo>n";
    oss << "            <symptoms>n";

    for (const auto& symptom : caseData.symptoms) {
        oss << "                <symptom>" << symptom << "</symptom>n";
    }

    oss << "            </symptoms>n";
    oss << "            <initialDiagnosis>" << caseData.initialDiagnosis << "</initialDiagnosis>n";
    oss << "            <treatmentPlan>n";

    for (const auto& prescription : caseData.treatmentPlan) {
        oss << "                <prescription name="" << prescription.name << "">n";
        for (const auto& ingredient : prescription.ingredients) {
            oss << "                    <ingredient>" << ingredient.name << " " << ingredient.dosage << "</ingredient>n";
        }
        oss << "                </prescription>n";
    }

    oss << "            </treatmentPlan>n";
    oss << "            <reflection>" << caseData.reflection << "</reflection>n";
    oss << "            <organHealth>n";

    for (const auto& organ : caseData.organHealth) {
        const auto& healthInfo = organ.second;
        oss << "                <organ name="" << healthInfo.name << "" position="" << healthInfo.position
            << "" attribute="" << healthInfo.attribute << "" function="" << healthInfo.function
            << "" normalRange="" << healthInfo.normalRange << "" currentValue="" << healthInfo.currentValue
            << "" trend="" << healthInfo.trend << "" note="" << healthInfo.note << ""/>n";
    }

    oss << "            </organHealth>n";
    oss << "        </inputLayer>n";
    oss << "    </case>n";
    oss << "</JXWDAIYijingBrainBase>";

    return oss.str();
}

// 主函数
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：

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：

<JXWDAIYijingBrainBase version="1.0" encoding="UTF-8">
    <case>
        <title>中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病</title>
        <inputLayer>
            <patientInfo>
                <name>陶某某</name>
                <gender>女</gender>
                <age>7岁</age>
            </patientInfo>
            <symptoms>
                <symptom>发热数日</symptom>
                <symptom>忽然昏迷不醒</symptom>
                <symptom>目闭不开</symptom>
                <symptom>两手拘急厥冷</symptom>
                <symptom>牙关紧闭</symptom>
                <symptom>角弓反张</symptom>
                <symptom>二便秘涩</symptom>
                <symptom>脉伏不应指</symptom>
                <symptom>口噤</symptom>
                <symptom>舌不易察</symptom>
                <symptom>面色晦滞</symptom>
                <symptom>手压其腹则反张更甚，其腹必痛</symptom>
            </symptoms>
            <initialDiagnosis>痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。</initialDiagnosis>
            <treatmentPlan>
                <prescription name="大承气汤">
                    <ingredient>炒枳实 5g</ingredient>
                    <ingredient>制厚朴 5g</ingredient>
                    <ingredient>锦纹黄(泡) 10g</ingredient>
                    <ingredient>玄明粉(泡) 10g</ingredient>
                </prescription>
                <prescription name="复诊方">
                    <ingredient>杭白芍 10g</ingredient>
                    <ingredient>炒山栀 5g</ingredient>
                    <ingredient>淡黄芩 5g</ingredient>
                    <ingredient>川黄连 3g</ingredient>
                    <ingredient>炒枳实 5g</ingredient>
                    <ingredient>牡丹皮 5g</ingredient>
                    <ingredient>天花粉 7g</ingredient>
                    <ingredient>锦纹黄(泡) 7g</ingredient>
                    <ingredient>飞滑石 10g</ingredient>
                    <ingredient>粉甘草 3g</ingredient>
                </prescription>
            </treatmentPlan>
            <reflection>患者症状表现为热盛于中的证征，采用急下存阴法治疗。</reflection>
            <organHealth>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
                <organ name="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"/>
            </organHealth>
        </inputLayer>
    </case>
</JXWDAIYijingBrainBase>

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。
// 主函数
int main() {
// 创建各层的实例
IdentityLayer identityLayer;
BeliefLayer beliefLayer;
AbilityLayer abilityLayer;
EnvironmentLayer environmentLayer;
FiveElementFiveDimensionLayer fiveElementLayer;
FourElementFourDimensionLayer fourElementLayer;
ThreeElementThreeDimensionLayer threeElementLayer;
TwoElementTwoDimensionLayer twoElementLayer;
OneElementOneDimensionLayer oneElementLayer;
NLP5E_CDMFS nlp5e_cdmfs;

// 展示身份层的信息
identityLayer.showIdentity();

// 模拟多智能体系统行为
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();

// 展示信念层的信息
beliefLayer.showBeliefs();

// 模拟处理中医任务的工作流程
beliefLayer.processTCMTasks("用户输入示例");

// 运行能力层的算法
abilityLayer.runAlgorithms();

// 展示环境层的信息
environmentLayer.showDescription();

// 展示五元五维层的信息
fiveElementLayer.showLayerInfo();

// 运行五元五维层的算法
fiveElementLayer.runWuxingAlgorithm();

// 展示四元四维层的信息
fourElementLayer.showLayerInfo();

// 运行四元四维层的算法
fourElementLayer.runSiXiangAlgorithm();

// 展示三元三维层的信息
threeElementLayer.showLayerInfo();

// 运行三元三维层的算法
threeElementLayer.runSanJiaoAlgorithm();

// 展示二元二维层的信息
twoElementLayer.showLayerInfo();

// 运行二元二维层的算法
twoElementLayer.runErYuanErWeiAlgorithm();

// 展示一元一维层的信息
oneElementLayer.showLayerInfo();

// 运行一元一维层的算法
oneElementLayer.runYiYuanYiWeiAlgorithm();
oneElementLayer.runQiJiYiYuanLunAlgorithm();

// 运行系统层的认知与决策流程
std::string 输入数据 = "输入数据示例";
nlp5e_cdmfs.运行认知与决策流程(输入数据);

// 将决策算法库转换为JXWDYY-AutoDev-XML格式并输出
std::cout << "决策算法库的JXWDYY-AutoDev-XML格式：" << std::endl;
std::cout << nlp5e_cdmfs.toJXWDYYAutoDevXML();

return 0;

}

### 代码解释

1. **系统层 (`SystemLayer`)**：
   - **成员变量**：
     - `认知库`：存储认知数据的库，初始化时包含一些示例数据。
     - `决策算法库`：存储决策算法的库，初始化时包含一些示例算法。
   - **方法**：
     - `认知处理(const std::string& 输入数据)`：模拟认知处理过程，假设根据输入数据找到相应的认知结果。
     - `决策支持(const std::string& 认知结果)`：模拟决策支持过程，假设根据认知结果返回一个决策建议。
     - `运行认知与决策流程(const std::string& 输入数据)`：运行认知与决策流程，包括认知处理和决策支持。
     - `toJXWDYYAutoDevXML() const`：将决策算法库转换为JXWDYY-AutoDev-XML格式。

2. **NLP5E_CDMFS 类**：
   - **成员变量**：
     - `systemLayer`：系统层实例。
   - **方法**：
     - `运行认知与决策流程(const std::string& 输入数据)`：调用系统层的 `运行认知与决策流程` 方法。
     - `toJXWDYYAutoDevXML() const`：调用系统层的 `toJXWDYYAutoDevXML` 方法。

3. **身份层 (`IdentityLayer`)**：
   - **方法**：
     - `showIdentity()`：展示身份信息。
     - `simulateMAS()`：模拟多智能体系统行为。
     - `simulateMARL()`：模拟多智能体强化学习算法。
     - `processEHRs()`：处理电子健康记录数据。
     - `run9EAlgorithm()`：运行9E算法。

4. **信念层 (`BeliefLayer`)**：
   - **成员变量**：
     - `tools`：存储中医工具的集合。
     - `workflow`：存储工作流程的步骤。
   - **方法**：
     - `showBeliefs()`：展示信念信息。
     - `processTCMTasks(const std::string& userInput)`：模拟处理中医任务的工作流程。

5. **能力层 (`AbilityLayer`)**：
   - **成员变量**：
     - `algorithms`：存储算法模块的集合。
   - **方法**：
     - `runAlgorithms()`：运行所有算法模块。

6. **环境层 (`EnvironmentLayer`)**：
   - **成员变量**：
     - `description`：描述环境层的功能。
     - `multiAgentFramework`：多智能体协作框架。
   - **方法**：
     - `showDescription() const`：展示环境层描述。

7. **五元五维层 (`FiveElementFiveDimensionLayer`)**：
   - **方法**：
     - `runWuxingAlgorithm()`：运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法。
     - `showLayerInfo() const`：展示五元五维层的信息。

8. **四元四维层 (`FourElementFourDimensionLayer`)**：
   - **方法**：
     - `runSiXiangAlgorithm()`：运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法。
     - `showLayerInfo() const`：展示四元四维层的信息。

9. **三元三维层 (`ThreeElementThreeDimensionLayer`)**：
   - **方法**：
     - `runSanJiaoAlgorithm()`：运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法。
     - `showLayerInfo() const`：展示三元三维层的信息。

10. **二元二维层 (`TwoElementTwoDimensionLayer`)**：
    - **方法**：
      - `runErYuanErWeiAlgorithm()`：运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法。
      - `showLayerInfo() const`：展示二元二维层的信息。

11. **一元一维层 (`OneElementOneDimensionLayer`)**：
    - **方法**：
      - `runYiYuanYiWeiAlgorithm()`：运行1E小镜一元一维气机无限循环算法。
      - `runQiJiYiYuanLunAlgorithm()`：运行气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）算法。
      - `showLayerInfo() const`：展示一元一维层的信息。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>

// 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 SystemLayer {
    private:
        std::vector<std::string> 认知库; // 存储认知数据的库
        std::vector<std::string> 决策算法库; // 存储决策算法的库
#include <string>
#include <vector>

class NLP5E_CognitiveDecisionMakingSystem {
public:
    // 认知处理方法
    std::string CognitiveProcessing(const std::string& inputData) {
        // 模拟认知处理过程
        // 这里可以添加具体的认知处理逻辑
        return "Processed Cognitive Data";
    }

    // 决策支持方法
    std::string DecisionSupport(const std::string& cognitiveResult) {
        // 模拟决策支持过程
        // 这里可以添加具体的决策支持逻辑
        return "Decision Support Result";
    }

    // 运行认知与决策流程
    std::string RunCognitiveAndDecisionProcess(const std::string& inputData) {
        std::string cognitiveResult = CognitiveProcessing(inputData);
        std::string decisionResult = DecisionSupport(cognitiveResult);
        return decisionResult;
    }

    // 将决策算法库转换为｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}
    std::string｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}() const {
        // 这里可以添加将决策算法库转换为｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}格式的逻辑
        return "<｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}>Decision Algorithms</｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}>";
    }

private:
    // 认知库：存储认知数据的库
    std::vector<std::string> cognitiveLibrary;

    // 决策算法库：存储决策算法的库
    std::vector<std::string> decisionAlgorithmLibrary;
};
系统层 (SystemLayer)：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  类名: 类结构 基本结构 认知库：存储认知数据的库。 决策算法库：存储决策算法的库。 方法： 认知处理(const std::string& 输入数据)：模拟认知处理过程。 决策支持(const std::string& 认知结果)：模拟决策支持过程。 运行认知与决策流程(const std::字符串& 输入数据)：运行认知与决策流程。 ｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}() const：将决策算法库转换为｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}格式。JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_IAMS_MPIDS_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision 功能: 负责认知处理和决策支持。 组件: 认知库: 存储认知数据的库。 决策算法库: 存储决策算法的库。 方法: 认知处理(const std::string& 输入数据): 模拟认知处理过程。 决策支持(const std::string& 认知结果): 模拟决策支持过程。 运行认知与决策流程(const std::string& 输入数据): 运行认知与决策流程。｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}() const: 将决策算法库转换为｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}格式。 身份层 (IdentityLayer) 功能: 展示小镜XiaoJingChatBot的身份信息，并模拟多智能体系统(MAS)、多智能体强化学习(MARL)算法、电子健康记录(EHRs)数据处理以及9E算法的运行。 方法: showIdentity(): 展示身份信息。 simulateMAS(): 模拟多智能体系统行为。 simulateMARL(): 模拟多智能体强化学习算法。 processEHRs(): 处理电子健康记录数据。 run9EAlgorithm(): 运行9E算法。 信念层 (BeliefLayer) 功能: 定义系统如何结合多种中医工具处理不同模式的中医任务，并详细描述了从用户输入到用户响应的工作流程。 组件: 工具: 存储中医工具的集合。 工作流程: 存储工作流程的步骤。 方法: showBeliefs(): 展示信念信息。 processTCMTasks(const std::string& userInput): 模拟处理中医任务的工作流程。 能力层 (AbilityLayer) 功能: 列出了系统能够运行的所有算法模块，从气机一元论到9E小镜九元九维九九归一算法。 方法: runAlgorithms(): 运行所有算法模块。 环境层 (EnvironmentLayer) 功能: 提供虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，强调了多智能体协作框架在系统中的应用。 组件: description: 描述环境层的功能。 multiAgentFramework: 多智能体协作框架。 方法: showDescription() const: 展示环境层描述。 五元五维层 (FiveElementFiveDimensionLayer) 功能: 专注于运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法。 方法: runWuxingAlgorithm(): 运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法。 showLayerInfo() const: 展示五元五维层的信息。 四元四维层 (FourElementFourDimensionLayer) 功能: 专注于运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法。 方法: runSiXiangAlgorithm(): 运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法。 showLayerInfo() const: 展示四元四维层的信息。 三元三维层 (ThreeElementThreeDimensionLayer) 功能: 专注于运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法。 方法: runSanJiaoAlgorithm(): 运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法。 showLayerInfo() const: 展示三元三维层的信息。 二元二维层 (TwoElementTwoDimensionLayer) 功能: 专注于运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法。 方法: runErYuanErWeiAlgorithm(): 运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法。 showLayerInfo() const: 展示二元二维层的信息。 一元一维层 (OneElementOneDimensionLayer) 功能: 专注于运行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）算法。 方法: runYiYuanYiWeiAlgorithm(): 运行1E小镜一元一维气机无限循环算法。 runQiJiYiYuanLunAlgorithm(): 运行气机一元论（QMM）多元多维矩阵（MDM_HNNM）算法。 showLayerInfo() const: 展示一元一维层的信息。 主函数 功能: 创建各层的实例，展示身份层的信息，模拟多智能体系统行为，展示信念层的信息，运行能力层的算法，展示环境层的信息，展示五元五维层的信息，运行四元四维层的算法，展示三元三维层的信息，运行二元二维层的算法，展示一元一维层的信息，运行系统层的认知与决策流程，并将决策算法库转换为｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}格式并输出。 研究摘要 研究内容: 探讨了上下文学习（ICL）和权重学习（IWL）两种学习模式下的模型性能差异，特别是无关上下文数量 ( k ) 和训练样本数量 ( N_x ) 对模型误差的影响。 研究发现: ICL 更适合于小样本学习场景。 IWL 在大样本场景下表现更好。 方法论 数据: 创建具有特定分布特征的数据集，例如长尾分布、高类内变异等。 评估: 通过对比不同设置下的模型性能，评估上下文学习和权重学习的有效性。
 // 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<std::string> 认知库; // 存储认知数据的库 std::vector<std::string> 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() {#include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <sstream> // 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; } // 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; } // 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; } // 运行9E算法 void run9EAlgorithm() { std::cout << "运行9E算法（9EHolistic Algorithm）..." << std::endl; } }; // 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<std::string> tools; // 存储中医工具的集合 std::vector<std::string> 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 << "<point>结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。</point>" << std::endl; for (const auto& tool : tools) { std::cout << "中医工具：" << tool << std::endl; } std::cout << "<point>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 } }; // 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<std::string> 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; } } }; // 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; } }; // 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; } // 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; } }; // 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; } // 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; } }; // 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; } // 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; } }; // 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; } // 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; } }; // 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）算法 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; } // 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; } // 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; } }; // 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<std::string> 认知库; // 存储认知数据的库 std::vector<std::string> 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; } // 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; // 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｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}格式 std::string ｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}() const { std::stringstream ss; ss << "<｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}>n"; ss << " <决策算法库>n"; for (const auto& 算法 : 决策算法) { ss << " <算法>" << 算法 << "</算法>n"; } ss << " </决策算法库>n"; ss << "</｛转换成Cpp+Python编程语言+（Convert To JXWDYYAutoDevXML）数据集框架}>n"; return ss.str(); } }; // 主函数 int main() { // 创建各层的实例 IdentityLayer identityLayer; BeliefLayer beliefLayer; AbilityLayer abilityLayer; EnvironmentLayer environmentLayer; FiveElementFiveDimensionLayer fiveElementFiveDimensionLayer; FourElementFourDimensionLayer fourElementFourDimensionLayer; ThreeElementThreeDimensionLayer threeElementThreeDimensionLayer; TwoElementTwoDimensionLayer twoElementTwoDimensionLayer; OneElementOneDimensionLayer oneElementOneDimensionLayer; JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_IAMS_MPIDS_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainCognitionDecision brainCD; // 展示身份层的信息 identityLayer.showIdentity(); identityLayer.simulateMAS(); identityLayer.simulateMARL(); identityLayer.processEHRs(); identityLayer.run9EAlgorithm(); // 展示信念层的信息 beliefLayer.showBeliefs(); beliefLayer.processTCMTasks("我感到头痛"); // 运行能力层的算法 abilityLayer.runAlgorithms(); // 展示环境层的信息 environmentLayer.showDescription(); // 展示五元五维层的信息 fiveElementFiveDimensionLayer.showLayerInfo(); fiveElementFiveDimensionLayer.runWuxingAlgorithm(); // 展示四元四维层的信息 fourElementFourDimensionLayer.showLayerInfo(); fourElementFourDimensionLayer.runSiXiangAlgorithm(); // 展示三元三维层的信息 threeElementThreeDimensionLayer.showLayerInfo(); threeElementThreeDimensionLayer.runSanJiaoAlgorithm(); // 展示二元二维层的信息 twoElementTwoDimensionLayer.showLayerInfo(); twoElementTwoDimensionLayer.runErYuanErWeiAlgorithm(); // 展示一元一维层的信息 oneElementOneDimensionLayer.showLayerInfo(); oneElementOneDimensionLayer.runYiYuanYiWeiAlgorithm(); oneElementOneDimensionLayer.runQiJiYiYuanLunAlgorithm(); // 运行系统层的认知与决策流程 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; }
身份层 (IdentityLayer)：负责展示小镜XiaoJingChatBot的身份信息，并模拟多智能体系统(MAS)、多智能体强化学习(MARL)算法、电子健康记录(EHRs)数据处理以及9E算法的运行。
信念层 (BeliefLayer)：定义了系统如何结合多种中医工具处理不同模式的中医任务，并详细描述了从用户输入到用户响应的工作流程。
能力层 (AbilityLayer)：列出了系统能够运行的所有算法模块，从气机一元论到9E小镜九元九维九九归一算法。
环境层 (EnvironmentLayer)：提供了虚拟仿真辅助和中医医案处理功能，强调了多智能体协作框架在系统中的应用。
五元五维层 (FiveElementFiveDimensionLayer)：专注于运行5E小镜五元五维五行相生相克逻辑思维算法。
四元四维层 (FourElementFourDimensionLayer)：专注于运行4E小镜四元四维四象限无限循环算法。
三元三维层 (ThreeElementThreeDimensionLayer)：专注于运行3E小镜三元三维无限循环日记三焦算法。
二元二维层 (TwoElementTwoDimensionLayer)：专注于运行2E小镜二元二维阴阳无限循环算法。
一元一维层 (OneElementOneDimensionLayer)：专注于运行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）算法。
对于上下文学习与权重学习的研究摘要
您提到的研究摘要探讨了上下文学习（ICL）和权重学习（IWL）两种学习模式下的模型性能差异，特别是无关上下文数量 
�
k 和训练样本数量 
�
�
N 
x
​
  对模型误差的影响。研究发现：

ICL 更适合于小样本学习场景，这可能是由于ICL能够在少量样例中快速提取有用信息，从而减少过拟合的风险。
IWL 在大样本场景下表现更好，这可能是因为随着样本数量的增加，权重学习能够更好地优化模型参数，提高泛化能力。
方法论
数据：
合成数据：为了测试模型在不同条件下的性能，创建了具有特定分布特征的数据集，例如长尾分布、高类内变异等。
评估：通过对比不同设置下的模型性能，评估上下文学习和权重学习的有效性。
#include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <sstream> // 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<std::string> 认知库; // 存储认知数据的库 std::vector<std::string> 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 << "<JXWDYY-AutoDev-XML>n"; ss << " <决策算法库>n"; for (const auto& 算法 : 决策算法) { ss << " <算法>" << 算法 << "</算法>n"; } ss << " </决策算法库>n"; ss << "</JXWDYY-AutoDev-XML>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>“NLP5E-Based Cognitive and Decision-Making Function Class”“NLP5E-CDMF”
`JingXinWuDaoVSS_SCSRLHF_AI_Middle_Platform_JXWDAIYijingBrainBase` 镜心悟道AI易经智能“大脑”"SCS"（IAMS）MPIDS-AI-TCM-PRSA】#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>

// 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<std::string>认知库; // 存储认知数据的库
    std::vector<std::string>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 <iostream>
#include <string>

// 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：【<point>结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。</point>
                <point>工作流程：用户输入 → MLLM解析 → 工具调用 → 结果整合 → 用户响应。</point>】#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

// 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<std::string> tools; // 存储中医工具的集合
    std::vector<std::string> 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 << "<point>结合多种中医工具，处理不同模式中医任务。</point>" << std::endl;
        for (const auto& tool : tools) {
            std::cout << "中医工具：" << tool << std::endl;
        }
        std::cout << "<point>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<std::string> algorithms =  std::vector<std::string> 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 <iostream>
#include <vector>
#include <string>

// 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<std::string> 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
        }
    }
};

// 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 <iostream>
#include <string>

// 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 <iostream>
#include <string>

// 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 <iostream>
#include <string>

// 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 <iostream>
#include <string>

// 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 <iostream>
#include <string>

// 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 <iostream>
#include <string>

// 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;
}】  <title>上下文学习与权重学习性能影响因素研究</title>
    <abstract>
        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。
    </abstract>
    <methodology>
        <data>
            <synthetic>
                <description>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</description>
                <evaluation>
                    <type>ID（In-Distribution）数据和OOD（Out-of-Distribution）数据</type>
                    <purpose>全面考察模型的预测性能</purpose>
                </evaluation>
            </synthetic>
            <real>
                <dataset>
                    <name>Omniglot手写字符数据集</name>
                    <name>Gemini Nano 1语言模型</name>
                </dataset>
                <procedure>
                    <step>微调模型学习实体之间的关系（如人名与城市的对应）</step>
                    <step>观察模型在提供上下文提示和不提供提示时的预测行为</step>
                </procedure>
                <evaluation>
                    <type>问答对和基本模型的相应预测</type>
                    <indicator>可能答案的相对对数概率</indicator>
                </evaluation>
            </real>
        </data>
        <analysis>
            <chart>
                <axis>
                    <x>训练样本数量N_x的对数值(以2为底)</x>
                    <y>模型的预测误差</y>
                </axis>
                <lines>
                    <line>
                        <color>红色虚线</color>
                        <description>IWL模式下模型误差的理论上界</description>
                        <trend>随着训练样本数量的增加而下降</trend>
                    </line>
                    <line>
                        <color>蓝色实线</color>
                        <description>ICL模式下模型误差的理论下界和上界</description>
                        <trend>随着无关上下文数量k的增加而提高</trend>
                    </line>
                </lines>
                <subplots>
                    <subplot>
                        <description>每个子图对应不同的无关上下文数量k,从0到7</description>
                        <insight>k值越大,上下文中包含的无关信息越多</insight>
                    </subplot>
                </subplots>
            </chart>
        </analysis>
    </methodology>
    <results>
        <finding>
            <point>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</point>
            <implication>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</implication>
        </finding>
        <finding>
            <point>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</point>
            <implication>在大样本场景下，可以优先考虑IWL</implication>
        </finding>
    </results>
    <conclusion>
        <point>ICL更适合小样本学习，而IWL在大样本场景下更有优势</point>
        <point>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</point>
    </conclusion>
    <discussion>
        <point>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</point>
    </discussion>
</experiment>

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