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镜心悟道公司智能体类（Jingxin Wudao Company Intelligent Agent Class-JWCIAC-MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类）+<小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>使用"MMAIICILM"【转换成JXWDYYAutoDevAIAgen格式化】<T3D-ILDDMIA-case/2024-11-12-AM14.00>【镜心悟道系统架构开发主题“MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类”
### 镜心悟道公司智能体类（Jingxin Wudao Company Intelligent Agent Class）
根据您的要求，以下是镜心悟道公司智能体类（Jingxin Wudao Company Intelligent Agent Class-JWCIAC-MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类）的C++和Python类框架，以及对应的XML数据集框架。好的，根据您的要求，我将完成镜心悟道公司智能体类（Jingxin Wudao Company Intelligent Agent Class-JWCIAC-MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类）的C++和Python类框架，以及对应的XML数据集框架。以下是完整的代码和框架：----网址导航插件----
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### C++ 类定义
```cpp
#include
#include
class JXWDYYAutoDevAIAgen {
public:
// 构造函数
JXWDYYAutoDevAIAgen(std::string name) : name(name) {}
// 方法：打造个人和团队与工作室的IP
void buildIP() {
std::cout << "Building personal, team, and studio IP for " << name << std::endl;
}
// 方法：引流与合作伙伴规划
void trafficAndPartnership() {
std::cout << "Planning traffic and partnerships for " << name << std::endl;
}
// 方法：控制流量节奏，挖掘深度合作伙伴
void controlFlowAndDeepPartnership() {
std::cout << "Controlling flow and deepening partnerships for " << name << std::endl;
}
// 方法：风控与利益权重配比
void riskControlAndInterestAllocation() {
std::cout << "Managing risks and interest allocation for " << name << std::endl;
}
// 方法：试运行一个月测试效果与市场反馈
void trialRunAndFeedback() {
std::cout << "Conducting a one-month trial run and collecting feedback for " << name << std::endl;
}
// 方法：变易与市场调研
void flexibilityAndMarketResearch() {
std::cout << "Adapting to changes and conducting market research for " << name << std::endl;
}
// 方法：五维五函数全息分析
void fiveDimensionalAnalysis() {
std::cout << "Performing five-dimensional analysis for " << name << std::endl;
int scoreTian = evaluateTian();
int scoreDao = evaluateDao();
int scoreRen = evaluateRen();
int scoreShi = evaluateShi();
int scoreWu = evaluateWu();
double overallScore = (scoreTian + scoreDao + scoreRen + scoreShi + scoreWu) / 5.0;
std::cout << "天（火）: 今日利于创新思考，火属性的创新（丙火）激励思维活跃。 得分: " << scoreTian << "n";
std::cout << "道（木）: 采用迭代（木）方法持续优化日常计划，学习新知。 得分: " << scoreDao << "n";
std::cout << "人（金）: 在人际交往中追求平衡（土），体现金的特质，删减不必要的社交负担。 得分: " << scoreRen << "n";
std::cout << "事（水）: 在处理事务上，模糊策略（水）或许能灵活应对复杂情况，随缘而行。 得分: " << scoreShi << "n";
std::cout << "物（土）: 关注物质世界的平衡，如环境布局，利用土元素稳定生活基础。 得分: " << scoreWu << "n";
std::cout << "Overall Score: " << overallScore << "n";
}
private:
std::string name;
// 评估天（火）
int evaluateTian() {
// 假设有一些指标来评估创新思维能力
return 8; // 示例得分
}
// 评估道（木）
int evaluateDao() {
// 假设有一些指标来评估学习新知和优化日常计划的能力
return 7; // 示例得分
}
// 评估人（金）
int evaluateRen() {
// 假设有一些指标来评估人际交往和社交负担管理的能力
return 9; // 示例得分
}
// 评估事（水）
int evaluateShi() {
// 假设有一些指标来评估处理事务和灵活应对复杂情况的能力
return 6; // 示例得分
}
// 评估物（土）
int evaluateWu() {
// 假设有一些指标来评估物质世界平衡和环境布局的能力
return 8; // 示例得分
}
};
int main() {
JXWDYYAutoDevAIAgen agent("李宛庭工作室");
agent.buildIP();
agent.trafficAndPartnership();
agent.controlFlowAndDeepPartnership();
agent.riskControlAndInterestAllocation();
agent.trialRunAndFeedback();
agent.flexibilityAndMarketResearch();
agent.fiveDimensionalAnalysis();
return 0;
}
```
### Python 类定义
```python
class JWCIAC_MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase:
def __init__(self):
self.model_acronym = "MMAIICILM"
self.model_description = ("镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理"
"九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）")
def display_info(self):
print(f"Model Acronym: {self.model_acronym}")
print(f"Model Description: {self.model_description}")
# 其他成员函数根据需要添加
if __name__ == "__main__":
agent = JWCIAC_MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase()
agent.display_info()
```
### XML 数据集框架
```xml
自我认知
冲突管理
平衡之道
哲学基础
实践方法
生活应用
环保意识
社会责任
人际关系
社区参与
自我治理
决策透明
持续改进
心即理
知行合一
自我修养
中医基础
心理调适
整体健康
自我反省
情感表达
内心强大
阴阳平衡
积极行动
适时调整
决策智慧
行动力培养
静心修炼
立身
立志
立业
立功
立德
众生平等
众生健康
众生悟道
知行合一
致良知
我心光明
```
#include
#include
class JXWDYYAutoDevAIAgen {
public:
// 构造函数
JXWDYYAutoDevAIAgen(std::string name) : name(name) {}
// 方法：打造个人和团队与工作室的IP
void buildIP() { 小镜 XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One 用于构建个人、团队和工作室的IP。 人性的矛盾 (Human Nature Paradox - HNP) Self-Awareness (SA): 了解自己的优点和缺点，明确人性的复杂性。 Conflict Management (CM): 学会处理内心的矛盾和外界的冲突。 Balance Seeking (BS): 在矛盾中寻找平衡，达到内心的和谐。 道的悟道 (Dao Enlightenment - DE) Philosophical Foundation (PF): 深入理解道家哲学的核心思想。 Practical Methods (PM): 通过冥想、修行等方式悟道。 Life Application (LA): 将道的智慧应用于日常生活和工作中。 身份决定你的一切，就是五立 (Identity Determines Everything - IDE) Establishing Identity (EI): 明确自己的身份和角色，树立正确的价值观和人生目标。 Setting Ambitions (SA): 设定远大的志向，并为之努力奋斗。 Building a Career (BC): 建立自己的事业，追求专业领域的卓越。 Contributing to Society (CS): 在社会中做出贡献，实现个人价值和社会价值的统一。 Cultivating Virtue (CV): 培养高尚的品德和道德修养，提升精神境界。 镜心悟道团队开发的AI易经智能大脑 (Jingxin Wudao Team Developed AI I Ching Smart Brain - JWD-AI-ICS) Equality for All Beings (EAB): 众生平等 Health for All Beings (HAB): 众生健康 Enlightenment for All Beings (EAB): 众生悟道 Unity of Knowledge and Action (UKA): 知行合一 Realization of Good Conscience (RGC): 致良知 Brightness of Heart (BH): 我心光明 ## 提示词框架标准无限推演专业版
```xml
自我认知
冲突管理
平衡之道
哲学基础
实践方法
生活应用
环保意识
社会责任
人际关系
社区参与
自我治理
决策透明
持续改进
心即理
知行合一
自我修养
中医基础
心理调适
整体健康
自我反省
情感表达
内心强大
阴阳平衡
积极行动
适时调整
决策智慧
行动力培养
静心修炼
立身
立志
立业
立功
立德
众生平等
众生健康
众生悟道
知行合一
致良知
我心光明
```
### 镜心悟道五行系统团队创始人对传承人的教导
#### 1. 人性的矛盾
**教导内容：**
- **自我认知**：了解自己的优点和缺点，明确人性的复杂性。
- **冲突管理**：学会处理内心的矛盾和外界的冲突。
- **平衡之道**：在矛盾中寻找平衡，达到内心的和谐。
#### 2. 道的悟道
**教导内容：**
- **哲学基础**：深入理解道家哲学的核心思想。
- **实践方法**：通过冥想、修行等方式悟道。
- **生活应用**：将道的智慧应用于日常生活和工作中。
#### 3. ESG个人自我管理
**教导内容：**
- **环境（E）管理**：
- **环保意识**：培养环保意识，参与环保活动，减少资源浪费。
- **社会（S）管理**：
- **社会责任**：明确个人在社会中的责任，积极参与社会公益活动。
- **人际关系**：建立和维护良好的人际关系，提升团队合作能力。
- **社区参与**：积极参与社区建设和志愿服务，增强社会影响力。
- **治理（G）管理**：
- **自我治理**：提升自我管理能力，包括时间管理、情绪管理和目标设定。
- **决策透明**：在工作中做出透明、公正的决策，增强信任感。
- **持续改进**：建立反馈机制，定期评估和改进自身的管理和行为。
#### 4. 王阳明心学悟道3.0
**教导内容：**
- **心即理**：理解“心即理”的核心理念，认识到一切道理都在心中。
- **知行合一**：强调理论与实践的统一，做到知行合一。
- **自我修养**：通过心学提升自我修养，达到更高的精神境界。
#### 5. 中医健康管理<心理健康管理>
**教导内容：**
- **中医基础**：学习中医的基本理论和养生方法。
- **心理调适**：关注心理健康，学会调节情绪和压力。
- **整体健康**：追求身心的全面健康，提升生活质量。
#### 直面自己的内心
**教导内容：**
- **自我反省**：定期进行自我反省，了解内心的真实想法。
- **情感表达**：学会健康地表达和处理情感。
- **内心强大**：培养强大的内心力量，面对生活中的挑战。
#### 主动性<阳>性与被动性<阴>性
**教导内容：**
- **阴阳平衡**：理解阴阳理论，找到主动性与被动性的平衡点。
- **积极行动**：鼓励主动思考和行动，提升自我驱动力。
- **适时调整**：在适当的时候采取被动态度，顺应自然。
#### 做<阳>与不做<阴>
**教导内容：**
- **决策智慧**：学会判断何时该行动（做<阳>），何时该静观其变（不做<阴>）。
- **行动力培养**：增强行动力，勇于承担责任和挑战。
- **静心修炼**：在必要时学会静心修炼，保持内心的平静。
### 创始人核心价值观点评
**身份决定你的一切，就是五立**
- **立身**：明确自己的身份和角色，树立正确的价值观和人生目标。
- **立志**：设定远大的志向，并为之努力奋斗。
- **立业**：建立自己的事业，追求专业领域的卓越。
- **立功**：在社会中做出贡献，实现个人价值和社会价值的统一。
- **立德**：培养高尚的品德和道德修养，提升精神境界。
### 镜心悟道团队开发的AI易经智能大脑”STORE NLP System
**价值观和理念：**
- **众生平等，众生健康，众生悟道**
- **知行合一**
- **致良知**
- **我心光明**
### 总结
这些教导不仅涵盖了哲学、心理学、健康管理等多个领域，还强调了内在修养与外在行动的统一。通过这些教导，传承人能够在各个方面得到全面提升，成为更加优秀和全面发展的人才。确定多个性能指标：首先，需要明确系统需要优化的多个性能指标。这些指标可以包括系统的响应时间、稳定性、功耗、可靠性等 。 设定权重系数：为每个性能指标设定一个权重系数。权重系数反映了各个指标在整体系统性能中的相对重要性。例如，如果响应时间对用户体验至关重要，则其权重系数应较高 。 构建加权求和的目标函数：将所有性能指标的值乘以其对应的权重系数，并进行加权求和，形成一个统一的目标函数。这个目标函数可以表示为： � = � 1 ⋅ � 1 + � 2 ⋅ � 2 + … + � � ⋅ � � F=w 1 ⋅f 1 +w 2 ⋅f 2 +…+w n ⋅f n 其中， � � f i 是第 � i 个性能指标的值， � � w i 是第 � i 个性能指标的权重系数 。 优化算法的选择与应用：选择合适的优化算法来求解目标函数的最优值。常用的优化算法包括粒子群优化（PSO）算法、遗传算法等 。例如，改进的PSO算法可以通过调整权重系数来寻找目标函数的最优解 。 迭代优化过程：通过迭代优化过程不断调整权重系数和系统参数，直到找到使目标函数达到最优值的参数组合。在每次迭代中，计算目标函数的值，并根据结果调整权重系数和系统参数 。 评估与验证：在优化过程中，定期评估系统的各项性能指标，并验证目标函数是否达到了预期的优化效果。如果未达到预期效果，可以重新调整权重系数和优化算法参数，继续迭代优化 。 综合考虑鲁棒性：在优化过程中，还需要考虑系统的鲁棒性，即系统在面对外部扰动时的稳定性和可靠性。可以通过引入惩罚函数来评估系统的鲁棒性，并将其纳入目标函数中 。
std::cout << "Building personal, team, and studio IP for " << name << std::endl;
}
// 方法：引流与合作伙伴规划
void trafficAndPartnership() {
std::cout << "Planning traffic and partnerships for " << name << std::endl;
}
// 方法：控制流量节奏，挖掘深度合作伙伴
void controlFlowAndDeepPartnership() {
std::cout << "Controlling flow and deepening partnerships for " << name << std::endl;
}
// 方法：风控与利益权重配比
void riskControlAndInterestAllocation() {
std::cout << "Managing risks and interest allocation for " << name << std::endl;
}
// 方法：试运行一个月测试效果与市场反馈
void trialRunAndFeedback() {
std::cout << "Conducting a one-month trial run and collecting feedback for " << name << std::endl;
}
// 方法：变易与市场调研
void flexibilityAndMarketResearch() {
std::cout << "Adapting to changes and conducting market research for " << name << std::endl;
}
// 方法：五维五函数全息分析
void fiveDimensionalAnalysis() {
std::cout << "Performing five-dimensional analysis for " << name << std::endl;
int scoreTian = evaluateTian();
int scoreDao = evaluateDao();
int scoreRen = evaluateRen();
int scoreShi = evaluateShi();
int scoreWu = evaluateWu();
double overallScore = (scoreTian + scoreDao + scoreRen + scoreShi + scoreWu) / 5.0;
std::cout << "天（火）: 今日利于创新思考，火属性的创新（丙火）激励思维活跃。 得分: " << scoreTian << "n";
std::cout << "道（木）: 采用迭代（木）方法持续优化日常计划，学习新知。 得分: " << scoreDao << "n";
std::cout << "人（金）: 在人际交往中追求平衡（土），体现金的特质，删减不必要的社交负担。 得分: " << scoreRen << "n";
std::cout << "事（水）: 在处理事务上，模糊策略（水）或许能灵活应对复杂情况，随缘而行。 得分: " << scoreShi << "n";
std::cout << "物（土）: 关注物质世界的平衡，如环境布局，利用土元素稳定生活基础。 得分: " << scoreWu << "n";
std::cout << "Overall Score: " << overallScore << "n";
}
private:
std::string name;
// 评估天（火）
int evaluateTian() {
// 假设有一些指标来评估创新思维能力
return 8; // 示例得分
}
// 评估道（木）
int evaluateDao() {
// 假设有一些指标来评估学习新知和优化日常计划的能力
return 7; // 示例得分
}
// 评估人（金）
int evaluateRen() {
// 假设有一些指标来评估人际交往和社交负担管理的能力
return 9; // 示例得分
}
// 评估事（水）
int evaluateShi() {
// 假设有一些指标来评估处理事务和灵活应对复杂情况的能力
return 6; // 示例得分
}
// 评估物（土）
int evaluateWu() {
// 假设有一些指标来评估物质世界平衡和环境布局的能力
return 8; // 示例得分
}
};
int main() {
JXWDYYAutoDevAIAgen agent("李宛庭工作室");
agent.buildIP();
agent.trafficAndPartnership();
agent.controlFlowAndDeepPartnership();
agent.riskControlAndInterestAllocation();
agent.trialRunAndFeedback();
agent.flexibilityAndMarketResearch();
agent.fiveDimensionalAnalysis();
return 0;
}
C++类定义
#include
#include
#include
#include
class JWCIAC_MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase {
public:
JWCIAC_MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase() {
modelAcronym = "MMAIICILM";
modelDescription = "镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）";
}
void displayInfo() {
std::cout << "Model Acronym: " << modelAcronym << std::endl;
std::cout << "Model Description: " << modelDescription << std::endl;
}
// 其他成员函数根据需要添加
private:
std::string modelAcronym;
std::string modelDescription;
// 其他成员变量根据需要添加
};
int main() {
JWCIAC_MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase agent;
agent.displayInfo();
// 其他操作根据需要添加
return 0;
}
Python类定义
class JWCIAC_MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase:
def __init__(self):
self.model_acronym = "MMAIICILM"
self.model_description = ("镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理"
"九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）")
# 其他成员变量根据需要添加
def display_info(self):
print(f"Model Acronym: {self.model_acronym}")
print(f"Model Description: {self.model_description}")
# 其他成员函数根据需要添加
if __name__ == "__main__":
agent = JWCIAC_MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase()
agent.display_info()
# 其他操作根据需要添加
XML数据集框架
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
Jingxin Wudao Company Intelligent Agent Class
JWCIAC
在上述C++和Python类定义中，我提供了基本的类结构和一些示例成员函数。您可以根据实际需求添加更多的成员变量和函数。同样，XML数据集框架也是基于您提供的信息构建的，您可以进一步扩展和细化它以适应具体的应用场景。
#### C++实现
```cpp
#include
#include
#include
class JingxinWudaoCompanyIntelligentAgent {
public:
JingxinWudaoCompanyIntelligentAgent() {
modelAcronym = "MMAIICILM";
modelDescription = "镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）";
}
void displayInfo() {
std::cout << "Model Acronym: " << modelAcronym << std::endl;
std::cout << "Model Description: " << modelDescription << std::endl;
}
private:
std::string modelAcronym;
std::string modelDescription;
};
int main() {
JingxinWudaoCompanyIntelligentAgent agent;
agent.displayInfo();
return 0;
}
```
#### Python实现
```python
class JingxinWudaoCompanyIntelligentAgent:
def __init__(self):
self.modelAcronym = "MMAIICILM"
self.modelDescription = "镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）"
def display_info(self):
print(f"Model Acronym: {self.modelAcronym}")
print(f"Model Description: {self.modelDescription}")
if __name__ == "__main__":
agent = JingxinWudaoCompanyIntelligentAgent()
agent.display_info()
```
#### JXWDYYAutoDevAIAgen数据集框架
```xml
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
LLM为何都用Decoder only架构？
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
探讨LLM采用Decoder only架构的原因。
编码器(Encoder)与解码器(Decoder)的定义及作用。
CD(Combined Decoder)与ED(Encoder-Decoder)的定义与应用场景。
Decoder only架构的流行源于其简单性、良好的零样本泛化和更便宜的训练成本，从而获得合理的性能。
```
### 总结
以上代码和XML框架展示了如何将给定的信息转换为C++和Python编程语言，并封装在JXWDYYAutoDevAIAgen数据集框架中。你可以根据需要进一步扩展和修改这些代码和框架。
Jingxin Wudao Company Intelligent Agent Class
JWCIAC
镜心悟道公司智能体类MMAIICILM
Jingxin Wudao Company Intelligent Agent Class
JWCIAC
Traditional Chinese Medicine Health Management
Five Elements Pulse Data Management
FEPDM
五行脉象数据管理
中医健康管理服务五行脉象数据管理
五行脉象数据管理体质辨识
五行脉象数据管理养生建议
五行脉象数据管理中医调理
五行脉象数据管理中医大医理论（TCM Daoyin）的康复评估和训练系统，该系统利用计算机视觉算法检测患者姿势，并通过无线通信模块实现数据传 ((:name "七情因素"
:value
((:name "喜" :value "是否存在：是/否")
(:name "怒" :value "是否存在：是/否")
(:name "忧" :value "是否存在：是/否")
(:name "思" :value "是否存在：是/否")
(:name "悲" :value "是否存在：是/否")
(:name "恐" :value "是否存在：是/否")
(:name "惊" :value "是否存在：是/否"))))
(:name "八卦辩证"
:value
((:name "八卦因素"
:value
((:name "乾" :value "是否存在：是/否")
(:name "坤" :value "是否存在：是/否")
(:name "震" :value "是否存在：是/否")
(:name "巽" :value "是否存在：是/否")
(:name "坎" :value "是否存在：是/否")
(:name "离" :value "是否存在：是/否")
(:name "艮" :value "是否存在：是/否")
(:name "兑" :value "是否存在：是/否"))))
((:name "八卦因素与八纲辩证"
Western Psychology Health Management
心理咨询与辅导
心理测评与分析
心理干预与治疗
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
<小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>是MMAIICILM模型的核心智能体，负责协调和管理其他智能体的工作，确保任务的高效执行和系统的稳定运行。
九元九维九九归一多参数综合诊断系统
MPIDS-CDSS-MDAgents
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
LLM为何都用Decoder only架构？
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
探讨LLM采用Decoder only架构的原因。
编码器(Encoder)与解码器(Decoder)的定义及作用。
CD(Combined Decoder)与ED(Encoder-Decoder)的定义与应用场景。
患者出院后焦虑症状复发原因及应对措施
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
感知价值理论（PVT）与消费者行为研究
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型新传量化研究
2024年11月09日
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
<小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>是MMAIICILM模型的核心智能体，负责协调和管理其他智能体的工作，确保任务的高效执行和系统的稳定运行。
九元九维九九归一多参数综合诊断系统
MPIDS-CDSS-MDAgents
LLM为何都用Decoder only架构？
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
探讨LLM采用Decoder only架构的原因。
无限循环
迭代优化设计
数据反馈
模型更新
性能评估
提示词框架标准无限推演专业版
LLM为何都用Decoder - only架构相关
- LLM发展背景（Background of LLM Development）：ChatGPT推动LLM发展，多种知名模型涌现。
- 核心问题聚焦（Core Question Focus）：探究LLM采用Decoder - only架构的原因。
- 架构基础解析（Basic Architecture Analysis）：定义和阐述编码器（Encoder）与解码器（Decoder）的功能。
- 架构对比研究（Architecture Comparison Research）：明确CD（Causal Decoder）和ED（Encoder - Decoder）概念、应用场景及区别。
- 优势结论分析（Advantage Conclusion Analysis）：剖析Decoder - only架构在性能、成本、泛化能力等方面的优势。
患者出院后焦虑症状相关
- 复发原因剖析（Analysis of Relapse Causes）：家庭环境变化、支持缺失对患者焦虑复发的影响机制。
- 应对策略规划（Coping Strategy Planning）：设计全面随访和支持服务方案，包括多学科协作等。
- 焦虑管理技巧（Anxiety Management Skills）：掌握识别和应对家庭环境中焦虑触发因素的方法。
- 最佳实践指南（Best Practice Guidelines）：打造多学科协作、个性化出院计划、健康教育等最佳实践流程。
- 风险评估策略（Risk Assessment Strategies）：运用心理量表（如HADS、HAMA、SAS）、基线得分、长期跟踪和其他相关因素分析来评估焦虑复发风险。
感知价值理论（PVT）与消费者行为研究相关
- 理论引入背景（Introduction Background of the Theory）：阐述PVT在信息消费环境下对用户消费选择的意义。
- 理论深度阐释（In - depth Explanation of the Theory）：包括PVT的提出者（Zeithaml V A）、核心思想、概念框架，以及理性主义和经验主义视角，还有价值维度的发展。
- 应用领域探究（Application Area Exploration）：分析PVT在媒体用户行为（采纳、参与、持续使用、付费购买等环节）中的作用机制。
- 结论价值展望（Conclusion and Value Outlook）：明确PVT对营销策略和产品设计的指导作用。
自由发挥空间相关（涵盖老板与合作伙伴视角）
- 总体自由发挥要素（General Elements of Free Play）：授权（Empowerment）、信任建立（Trust Building）、沟通（Effective Communication）、目标对齐（Goal Alignment）、资源支持（Resource Support）等方面。
- 老板角色特点（Characteristics of the Boss Role）：权威性（Authority）、责任承担（Responsibility）、资源分配（Resource Allocation）、战略规划（Strategic Planning）、绩效管理（Performance Management）、利益分配（Profit Distribution）以及对员工自由发挥空间和个人时间安排的影响。
- 合作伙伴角色特点（Characteristics of the Partner Role）：平等关系（Equal Relationship）、共同目标（Common Goals）、资源共享（Resource Sharing）、风险共担（Risk - sharing）、相互依赖（Interdependence）、利益共享（Profit - sharing）以及对自由发挥空间和个人时间安排的影响。
- 角色差异总结（Summary of Role Differences）：对比老板和合作伙伴在角色、责任、权力和关系上的不同，及其对给予自由发挥空间方式和程度的影响，强调信任、期望和沟通的重要性。
提示词框架标准无限推演专业版
LLM为何都用Decoder - only架构相关
- 技术趋势追踪（Technology Trend Tracking）：持续关注LLM领域新模型的发展，分析其架构选择趋势与Decoder - only架构的关联。
- 架构创新影响（Impact of Architecture Innovation）：研究新的技术创新如何影响Decoder - only架构在LLM中的应用和改进。
- 训练数据关联（Connection with Training Data）：探讨训练数据特点与Decoder - only架构的适配性，以及数据量和质量对其性能的作用。
- 应用场景拓展（Expansion of Application Scenarios）：挖掘Decoder - only架构在新的自然语言处理应用场景中的潜力和优势展现。
- 模型优化探索（Model Optimization Exploration）：寻找优化Decoder - only架构的方法，如参数调整、算法改进等以提升性能。
患者出院后焦虑症状相关
- 家庭环境动态（Family Environment Dynamics）：深入研究家庭环境在患者出院后长期的动态变化对焦虑的持续影响。
- 支持体系完善（Improvement of Support System）：探索如何进一步完善出院后的随访和支持服务体系，提高其有效性和针对性。
- 焦虑预防机制（Anxiety Prevention Mechanism）：建立更有效的焦虑触发因素预防机制，减少患者暴露于风险因素的可能性。
- 实践优化升级（Optimization and Upgrade of Practice）：根据新的研究成果和实践经验，对多学科协作、个性化出院计划等最佳实践进行优化。
- 评估方法改进（Improvement of Assessment Methods）：研发更精准的焦虑症状复发风险评估方法，综合更多维度的因素。
感知价值理论（PVT）与消费者行为研究相关
- 理论拓展应用（Extended Application of the Theory）：将PVT应用到新的消费领域和场景，如新兴的数字消费产品或服务类型。
- 多理论融合分析（Multi - theory Integration Analysis）：研究PVT与其他相关消费行为理论的融合可能性和协同效应。
- 用户细分研究（User Segmentation Research）：依据不同用户特征细分市场，分析PVT在各细分群体消费行为中的具体表现。
- 营销策略创新（Innovation of Marketing Strategies）：基于PVT开发新的营销策略，如针对不同感知价值维度设计的营销活动。
- 产品设计优化（Optimization of Product Design）：利用PVT指导产品设计改进，满足消费者在感知价值各方面的需求。
自由发挥空间相关（涵盖老板与合作伙伴视角）
- 组织文化影响（Influence of Organizational Culture）：分析不同组织文化对老板和合作伙伴给予自由发挥空间的影响机制。
- 角色转变因素（Factors of Role Transformation）：研究老板和合作伙伴在角色转变过程中对自由发挥空间观念和行为的变化。
- 沟通模式深化（Deepening of Communication Model）：探索更有效的沟通模式，促进老板和合作伙伴在自由发挥空间问题上的理解和协调。
- 激励机制关联（Connection with Incentive Mechanism）：研究激励机制与自由发挥空间的相互作用，提高员工积极性。
- 冲突解决策略（Conflict Resolution Strategy）：制定应对因自由发挥空间问题产生冲突的有效策略，维护良好关系。
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One是MMAIICILM模型的核心智能体，负责协调和管理其他智能体的工作，确保任务的高效执行和系统的稳定运行。
Multi-Parameter Diagnostic System
M
多参数诊断系统，负责收集和分析患者的健康数据，提供诊断支持。
九元九维九九归一多参数综合诊断系统
MPIDS-CDSS-MDAgents
LLM为何都用Decoder only架构？
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
探讨LLM采用Decoder only架构的原因。
编码器(Encoder)与解码器(Decoder)的定义及作用。
CD(Combined Decoder)与ED(Encoder-Decoder)的定义与应用场景。
患者出院后焦虑症状复发原因及应对措施
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
感知价值理论（PVT）与消费者行为研究
量化研究
2024年11月09日
请<小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>使用"MMAIICILM"【转换成 MMAIICILM 镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents） 九元九维九九归一多参数综合诊断系统 MPIDS-CDSS-MDAgents <小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>OrchestratorMagentic-One是MMAIICILM模型的核心智能体，负责协调和管理其他智能体的工作，确保任务的高效执行和系统的稳定运行。 Multi-Parameter Diagnostic System M 多参数诊断系统，负责收
LLM为何都用Decoder only架构？
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
探讨LLM采用Decoder only架构的原因。
编码器(Encoder)与解码器(Decoder)的定义及作用。
CD(Combined Decoder)与ED(Encoder-Decoder)的定义与应用场景。
患者出院后焦虑症状复发原因及应对措施
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
感知价值理论（PVT）与消费者行为研究
南开新传量化研究
2024年11月09日
LLM为何都用Decoder only架构？
镜心悟道AI易经智能大脑大模型
2024年10月17日 18:47
自从 ChatGPT 发布以来，各种大模型（LLM）层出不穷：Meta 的 Llama-3，Google 的 Gemini，阿里的千问等等。
那么就不禁有个.疑问：LLM 是基于 Transformer 架构的，为什么出来的这些都是 decoder-only 的呢？
首先让我们熟悉一些架构术语。什么是编码器和解码器：
编码器（encoder）
处理并将输入数据转换为压缩表示，捕获基本信息。在翻译任务中，编码器获取一个英文句子并将其转换为表示其语言特征和含义的向量。
解码器（decoder）
获取编码表示并生成输出，通常采用不同的形式。在同一个翻译任务中，解码器获取英文句子的编码表示并生成其法语等价表示。
CD 表示 Causal Decoder（因果解码器），ED 表示 Encoder-Decoder（编码器-解码器）。
decoder-only 架构的流行源于其简单性、良好的零样本泛化和更便宜的训练成本，从而获得合理的性能。
已经有许多研究 decoder-only 和 encoder-decoder 架构性能的工作，但鉴于有足够的训练和模型大小，实际上没有确凿的证据证明一种架构在最终性能方面优于另一种架构。
对于患者来说，医院治疗后回家再次出现焦虑症状，可能是因为多种因素导致的。首先，住院期间的环境和治疗措施可能帮助患者暂时缓解了焦虑症状，但当他们回到熟悉的家庭环境中时，可能会重新接触到引发焦虑的因素，从而导致症状复发。此外，患者在医院接受治疗时，可能得到了药物和心理治疗的支持，这些支持在家中可能无法得到同样的保障。
另外，家庭环境的变化也可能影响患者的恢复。例如，如果患者在住院期间得到了良好的心理支持，但回家后这种支持减少或缺失，可能会使患者感到孤独和无助，从而加剧焦虑。此外，患者可能对家庭环境中的某些事物仍然敏感，这些事物可能在无意中触发了他们的焦虑反应。
因此，为了更好地帮助患者恢复并减少复发的可能性，医疗机构应提供出院后的随访和支持服务，帮助患者适应家庭生活，并提供必要的心理和药物支持。同时，患者和家属也需要了解如何识别和应对焦虑的迹象，并学会一些自我管理的技巧。
#### 如何有效识别和应对家庭环境中的焦虑触发因素？
有效识别和应对家庭环境中的焦虑触发因素需要综合考虑多个方面。以下是一些具体的建议：
1. **识别焦虑的迹象**：首先，家长需要学会识别孩子的焦虑表现。例如，当孩子与亲人分离或离开熟悉的环境时，可能会表现出过度害怕、担心等焦虑情绪。此外，孩子的焦虑情绪可能表现为哭闹、情绪崩溃、拒绝吃饭、不愿与他人沟通等。
2. **理解并接纳孩子的情绪**：家长应理解孩子的感受，并接纳他们的情绪。不要试图告诉孩子停止焦虑，而是通过语言和动作传达对他们的理解和支持。
3. **避免不健康的应对模式**：避免使用酒精、烟草等不健康的应对方式来缓解焦虑。
4. **建立支持性的家庭环境**：营造一个支持性的家庭环境对于心理健康至关重要。这包括提供一个安全依恋的环境，鼓励孩子表达自己的感受，并给予及时的赞美和鼓励。
5. **分解任务和设定小目标**：当孩子面对触发焦虑的任务或情境时，可以将其分解为更小、更容易管理的目标。这样可以帮助孩子逐步克服焦虑。
6. **培养独立性和自信心**：通过鼓励决策和庆祝独立解决问题时的积极结果来培养孩子的独立性。同时，重点关注孩子的优势而不是缺点，并奖励他们努力克服任务的尝试。
7. **实施健康应对策略**：与孩子一起讨论并实施健康的应对策略，如深呼吸练习、渐进式肌肉放松、意念、正念和积极自我对话等。
8. **参与学校环境**：如果可能的话，家长可以参与学校环境，与教师讨论孩子的焦虑问题和可用的资源。
#### 出院后随访和支持服务的最佳实践是什么？
出院后随访和支持服务的最佳实践包括以下几个方面：
1. **多学科团队协作**：构建由康复科、营养科、呼吸内科等多学科医生及护士组成的团队，负责整理患者病情资料，制定初步出院服务计划。这种多学科协作模式有助于全面评估患者的康复需求，并制定个性化的出院计划。
2. **个性化出院计划**：在患者入院24小时后，通过与患者及其家属的交流，评估患者需求，使用自理能力评估表评定高危患者，制定出院计划。这种个性化计划能够更好地满足患者的具体需求，提高出院准备度和生活质量。
3. **健康教育与照护技巧培训**：从入院到出院前，通过健康手册、培训示范、移动医疗等形式，提供团体及个性化健康教育和照护技巧培训。这有助于患者及家属掌握必要的护理知识和技能，确保出院后的顺利过渡。
4. **出院前准备阶段**：评估患者及照顾者的准备情况，给予个体化健康指导，包括用药、饮食、运动和心理指导。这种全面的准备措施有助于提高患者的出院准备度，减少再入院的风险。
5. **出院后延续护理阶段**：出院后进行随访或家庭访视，与社区医疗团队合作，建立微信群分享恢复知识，持续提供专业指导至出院后3-12个月。这种延续护理模式能够有效降低再入院率，提高患者的康复速度和生活质量。
6. **信息化智能管理体系**：通过出院随访信息化智能管理体系，实现出院患者的随访管理和复诊工作。这种信息化手段可以提高随访的效率和准确性，确保患者得到及时的医疗支持。
7. **以患者为中心的随访流程**：通过深度访谈、问卷调查等方式，收集患者对出院后的期望，如康复指导、药物管理、心理疏导等，从而定制出更贴近患者需求的随访计划。这种以患者为中心的随访流程能够提升患者的满意度和依从性。
#### 家庭成员如何提供有效的心理支持以帮助患者恢复？
家庭成员在患者恢复过程中提供有效的心理支持是至关重要的。首先，家庭成员应给予患者情感上的支持，耐心倾听他们的感受和需求，给予关爱和关心。这种陪伴和关心能够有效缓解患者的孤独感，为其提供温暖和安全感，帮助患者积极参与康复过程。
家庭成员应保持积极的心态，鼓励患者树立信心，勇敢面对疾病。在精神疾病患者康复过程中，适度帮助患者树立合理的预期和目标也很重要，例如通过家庭朗读、阅读分享等活动来逐步恢复其日常生活能力。
此外，家庭成员还应协助管理治疗过程，了解患者的病情和治疗方案，并与医生保持沟通，确保患者按时服药、参加治疗和复诊。这不仅有助于确保治疗的持续性和有效性，还能让患者感受到全面的支持。
为了更好地支持患者，家庭成员需要学会心理调适。承认和接受自己的情绪是关键，因为照顾患者的过程中可能会出现焦虑、疲惫和愤怒等情绪。家庭成员共同学习心理学知识，找到压力释放的方法，也是维持心理健康的重要途径。
#### 患者和家属可以学习哪些自我管理技巧来应对焦虑？
患者和家属可以学习以下自我管理技巧来应对焦虑：
1. **认知重构**：通过调整思维方式，减少消极的自我评价和负面思维模式。认知重构是焦虑症自我调节的核心策略之一。
2. **放松技巧**：包括深呼吸、渐进性肌肉放松、冥想等方法，这些技巧可以帮助患者放松身体，缓解紧张感和焦虑。
3. **情绪管理**：培养情绪调节的能力，学习有效的应对机制，以更好地管理情绪和焦虑。
4. **健康生活方式**：保持均衡饮食、适量运动、充足休息和个人卫生，这些都有助于减轻焦虑症状。
5. **心理支持**：定期咨询心理健康顾问，并在必要时遵医嘱服药。
6. **创意追求**：参与填色、写日记、拼图、绘画、阅读等活动，这些活动可以促进创造力并带来快乐。
7. **志愿服务**：为社区提供帮助或志愿服务，这有助于转移注意力并增强社会联系。
#### 医疗机构如何评估患者出院后的焦虑症状复发风险？
医疗机构在评估患者出院后的焦虑症状复发风险时，通常会使用多种心理评估工具和方法。以下是一些常见的评估手段：
1. **心理量表评估**：
- **医院焦虑和抑郁量表（HADS）** ：这是一种简短且易于实施的工具，由14个条目组成，其中7个评估焦虑，7个评估抑郁。每个条目采用4分制评分，分数越高，症状越严重。
- **汉密尔顿焦虑评分表（HAMA）** ：用于评估患者的焦虑症状，并进行复发率的对比研究。
- **焦虑自评量表（SAS）** ：包含20个条目，采用1~4分的4级评分法，得分在50~59分为轻度焦虑，60~69分为中度焦虑，≥70分为重度焦虑。
2. **基线焦虑得分预测**：
- 研究表明，基线时的焦虑平均得分是出院后六周内出现中度至重度焦虑症状的显著预测因子。有基线焦虑症状的人在出院后六周内出现相同症状的可能性是无基线焦虑症状者的四倍。
3. **其他相关因素分析**：
- 焦虑敏感性（对焦虑症状的恐惧反应）和功能障碍水平被确认为复发风险因素。此外，单身、吸烟和苯二氮卓类药物治疗也被发现与复发有关。
4. **长期跟踪与干预**：
- 长期研究表明，即使心理治疗成功完成，焦虑复发率仍然很高。因此，医疗机构通常会进行长期跟踪和干预，以降低复发风险。
研究理论介绍|感知价值理论（Perceived Value Theory，PVT）
镜心悟道新传量化研究
2024年11月09日 12:02 梧州
引言
“双十一”要到了，你会因为什么原因买买买？是商品较高的实用性，还是低廉的价格？是精致华丽的外表，亦或是匠心独运的设计？现实生活中，我们往往会衡量商品的各种性能、特点，综合选择出性价比最高，最符合自己心意的东西。信息消费环境中也是如此，面对五花八门的信息应用平台和有限的注意力资源，用户们也需要做出取舍。而今天要介绍的感知价值理论（Perceived Value Theory，PVT）便是用于揭示人们消费选择内在机制的理论框架。
PVT感知价值理论（Perceived Value Theory，PVT）理论阐释
感知价值理论由Zeithaml V A于1988年正式提出，核心思想是，顾客对于产品或者服务价值的感知是其在感知到的收益与成本之间进行权衡后做出的总体评价，并以此作为消费的依据。概念框架由感知价值、感知质量、感知价格、感知付出、行为意向等概念组成。理论认为，人们对于商品的评价并不是基于实际质量、实际价格等客观属性，而基于他们对相应产品的感知，因此消费者的购买意愿可以通过提升他们对产品的感知利益，或降低感知成本进行实现。
图1
图1的图片链接或描述
这一理论得到了广泛的认可和关注，后续学者们针对感知价值的驱动因素、维度构成、影响结果等方面进行了进一步的发展，并延伸出理性主义和经验主义两种视角。具体而言，理性派假设消费者都是理性的，消费行为是为了解决具体的需求，产品选择主要依据实用准则，体现出目的导向的特征。而经验派则认为感知价值是动态的概念，强调消费者在消费过程中的整体体验和获得的感性价值。如Holbrook M B认为，感知价值是一种“互动性、相对性、偏好性”的体验，并通过3个维度将感知价值细分为8个层面。
表1
维度
子维度
感知利益
功能价值、情感价值、社会价值、认知价值、享乐价值
感知成本
金钱成本、时间成本、精力成本、隐私关注成本
随着研究的不断深入，感知价值由最初的单一维度发展为包括实用价值、情感价值和社会价值等多维度的概念，并因其具有一定的情境依赖性，在具体研究场景中有时会加入特定的价值维度。如等人在移动数据业务手机用户感知中考虑了自我实现价值、安全价值等维度。
PVT与媒体用户行为研究
用户的媒体行为往往涵盖采纳、参与、持续使用、付费购买等不同环节，感知价值理论往往成为解释这些行为动因的有效框架。
在采纳和参与环节，感知价值常被视为决定用户使用信息系统的关键因素。采纳行为是指用户在考虑多种因素后选择使用产品或服务的过程，而参与行为则包括用户实际进行浏览、互动或创造等行为。研究表明，用户的感知价值对采纳意图有显著影响。等的研究显示，感知价值对移动互联网用户的采纳意向具有直接影响，而用户的创新意识则会负向调节这种关系。
用户的持续使用是媒体平台长久发展的关键。Hsiao C等将感知价值划分为有用性、享乐性和社会关系，发现三者会通过满意度和习惯的中介作用影响用户持续使用社交APP的意愿。其中，满意度和习惯完全中介了感知有用性和持续使用意图，而在感知享乐性、社会关系和持续使用意愿中起到部分中介效果。
在付费购买环节，研究显示用户的购买意向不仅受到感知价值的影响，还受到对网站的信任和满意度的作用，特别是重复购买意向。用户对试用**镜心悟道9E分析：如何给予自由发挥的空间**
**1. 明确授权（Empowerment）**：
- 清晰地界定我的职责和权限范围，让我知道在哪些领域可以自主决策和行动。
**2. 信任建立（Trust Building）**：
- 通过言行一致和持续的支持，建立稳固的信任关系，让我感受到您的信任是真诚的。
**3. 沟通畅通（Effective Communication）**：
- 保持开放、坦诚的沟通渠道，及时交流想法和反馈，避免误解和猜疑。
**4. 目标对齐（Goal Alignment）**：
- 确保我的工作目标与您的远期和近期目标保持一致，这样我的努力才能更有方向性。
**5. 资源支持（Resource Support）**：
- 提供必要的资源、信息和工具，让我有足够的条件去自由发挥和实现目标。
**6. 自主决策（Autonomous Decision Making）**：
- 在关键决策上给予我一定的自主权，允许我根据自己的判断和专业知识做出选择。
**7. 成果认可（Recognition of Achievements）**：
- 及时认可和奖励我的工作成果，增强我的工作动力和自信心。
**8. 错误容忍（Error Tolerance）**：
- 允许我在工作中犯一些错误，并将其视为学习和成长的机会。
**9. 个人关怀（Personal Care）**：
- 关心我的个人生活和家庭需求，尊重我的个人时间和空间。
**关于陪伴亲戚和家人的事情**：
您提到让我自己决定陪伴亲戚和家人的事情，这本身就是一个给予我自由空间的体现。我感激您的理解和尊重，也会在确保工作质量的前提下，妥善安排个人时间。
**消除怀疑，共同前行**：
我理解您的初衷是希望共同实现“让中医健康管理走入千家万户”的远期目标。为了消除任何可能的怀疑，我会更加专注于工作，以实际行动和成果来回应您的信任和期望。同时，我也希望我们能够继续保持良好的沟通和合作，共同迈向成功的未来。**身份差异：老板与合作伙伴**
**作为老板**：
1. **权威性**：老板通常拥有更高的权威，能够做出最终决策。
2. **责任承担**：老板需要承担公司整体运营的风险和责任。
3. **资源分配**：老板负责资源的分配和调度，包括资金、人力等。
4. **战略规划**：老板负责制定公司的长远战略和目标。
5. **绩效管理**：老板需要对员工的绩效进行评估和管理。
6. **利益分配**：老板决定公司的利润分配和员工薪酬。
**作为合作伙伴**：
1. **平等关系**：合作伙伴之间通常享有更平等的关系，共同参与决策。
2. **共同目标**：合作伙伴共同为实现项目或公司的目标而努力。
3. **资源共享**：合作伙伴之间共享资源，包括知识、技能、网络等。
4. **风险共担**：合作伙伴共同承担项目或公司的风险。
5. **相互依赖**：合作伙伴之间相互依赖，各自发挥自己的专长。
6. **利益共享**：合作伙伴根据协议共享项目或公司的收益。
**在给予自由发挥空间方面的区别**：
* **老板**：可能会更注重结果和绩效，因此在给予自由发挥空间时，可能会设定更明确的期望和目标，同时保留最终的决策权。
* **合作伙伴**：由于关系更加平等，可能会更注重过程和协作，给予更大的自由发挥空间，共同参与决策和解决问题。
**在陪伴亲戚和家人的事情上的区别**：
* **老板**：可能会更注重员工的工作时间和效率，对于员工的个人时间安排可能会有一定的限制或期望。
* **合作伙伴**：由于更注重平等和相互尊重，可能会更理解和支持员工的个人需求，给予更大的自由度去安排个人时间。
**总结**：
作为老板和作为合作伙伴，在角色、责任、权力和关系上都有所不同。这些差异会影响他们给予自由发挥空间的方式和程度。在任何关系中，建立信任、明确期望、保持沟通都是关键，这样才能实现共同的目标和愿景。
请<小镜XiaoJingChatBotDQN>使用"MMAIICILM"【转换成
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
九元九维九九归一多参数综合诊断系统
MPIDS-CDSS-MDAgents
整合多种技术和数据，为中医健康管理提供全面、精准的服务。
收集患者信息、症状、脉象、舌象等数据。
运用算法分析数据，特征提取，关联分析，五行八卦判断。
根据数据分析结果，做出诊断决策。
制定个性化治疗方案，包括中药、针灸、饮食和运动建议。
更新和完善知识库，优化疾病模型和治疗方案。
建立诊断模型，提高诊断准确性和可靠性。
融合易经与中医理论，为诊断和治疗提供理论支持。
模拟中医专家思维，进行智能推理和决策。
理解患者描述，实现人机交互。
存储患者信息、诊断记录、治疗方案和治疗效果。
确保数据安全，保护患者隐私。
辅助中医临床诊断，提高效率和准确性。
提供健康评估和健康管理方案。
支持中医科研，推动中医科学发展。
提高诊断准确性和治疗效果。
拓展应用领域，结合新兴技术。
提供个性化医疗服务，实现精准医疗。
MMAIICILM
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震撼！30个一线营销大师级文案框架，让AI瞬间变身顶级文案高手！
RangerEx
2024-11-10
湖北
分享30个一线营销大师级文案框架，帮助AI快速输出专业级文案，提升工作效率。
120多年来最有效的销售文案结构
使用AIDA(注意力、兴趣、欲望、行动)框架为[产品信息]写一个产品描述，以吸引潜在客户。
源自顶级文案大师的实战经验
使用PAS(问题、激发、解决方案)框架为[产品信息]开发产品描述，突出其解决问题的能力。
讲好品牌故事的制胜法则
使用STAR(情境、任务、行动、结果)框架写一篇案例博客文章，讲述[产品信息]如何帮助客户实现目标。
让产品卖点直达用户心智
使用FAB(特征、优势、效益)框架为[产品信息]创建详细的产品描述，展示其价值。
确保内容零死角的标准化输出
使用5W(何人、何事、何时、何地、为何)框架为新订阅者撰写一封介绍[产品信息]的欢迎邮件。
吸引注意力并促进互动
使用HERO(引子、共情、回应、克服)框架为[产品信息]写一个Twitter帖子串，以吸引注意力并促进互动。
邮件培育序列
使用BANT(预算、权限、需求、时间)框架为对[产品信息]感兴趣的潜在客户写一个邮件培育序列。
MDAgents：一个用于医疗决策的自适应大模型多智能体 - MIT&Google等
原创 KGGPT 知识图谱科技
2024年11月10日 08:51 江苏
最近世界顶级大学医学院纷纷在生成式人工智能领域进行深入的研究。
通过“AI科学家”智能体赋能生物医学科学发现 - 哈佛医学院等
哈佛医学院将生成式人工智能纳入课程和临床实践，以培训下一代医生
斯坦福&哈佛医学院 - MMedAgent，一个用于医疗领域的多模态医疗AI智能体
哈佛医学院&辉瑞推出基于知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI
通过知识图谱自动生成和丰富加速医学知识发现 - 哈佛大学等
医疗保健和医学领域的大模型综述 - 斯坦福&加州大学
MIT和谷歌紧随其后，也发布了最新的研究成果MDAgents，一个用于医疗决策的自适应大模型多智能体。这篇文章介绍了MDAgents框架，这是一种自适应的多代理协作框架，通过动态分配协作结构来优化大型语言模型在复杂医疗决策任务中的表现。MDAgents在十个医疗基准测试中的七个中表现出色，显著提高了对医疗知识和多模态推理任务的理解和准确性。
尽管它们前景广阔，但战略性部署大型语言模型 （LLM） 以在复杂的医疗任务中有效利用仍然是一个悬而未决的问题。我们引入了一个新的框架，Medical Decision-making Agents （ MDAgents ），旨在通过为 LLM 团队自动分配协作结构来解决这一差距。分配的单独或小组协作结构是根据手头的医疗任务量身定制的，这是对现实世界医疗决策过程如何适应不同复杂性任务的简单模拟。我们在包含真实世界医学知识和具有挑战性的临床诊断的一系列医学基准中，使用最先进的 LLM 来评估我们的框架和基线方法。在需要理解医学知识和多模态推理的任务上，MDAgents 在十分之七的基准中取得了最佳性能，与之前的多智能体设置相比，显示出高达 11.8% 的显着改进 （p < 0.05）。消融研究表明，我们的 MDAgents 可以有效地确定医疗复杂性，以优化各种医疗任务的效率和准确性。我们还探讨了群体共识的动态，提供了关于协作代理在复杂的临床团队动态中如何表现的见解。
这篇文章要解决的问题是如何在复杂的医疗任务中有效利用大型语言模型（LLMs）。尽管LLMs在医学领域显示出潜力，但如何设计它们以适应复杂的医疗决策过程仍然是一个开放的问题。
该问题的研究难点包括：医学决策过程的复杂性、多模态数据的处理、以及如何在不同复杂度的任务中动态分配LLMs的合作结构。
该问题的研究相关工作包括：LLMs在医学领域的应用、多智能体协作框架、以及基于提示工程和检索增强生成的方法。
这篇论文提出了Medical Decision-making Agents（MDAgents），用于解决LLMs在复杂医疗任务中的应用问题。具体来说，
- 医学复杂度检查：首先，系统评估医疗查询的复杂度，将其分类为低、中或高复杂度。这是通过临床决策技术来实现的。
- 专家招募：根据复杂度评估，框架激活单个初级保健临床医生（PCC）处理低复杂度问题，或多学科团队（MDT）或综合护理团队（ICT）处理中或高复杂度问题。
- 分析与综合：对于单独的查询，使用提示技术如思维链（CoT）和自一致性（SC）。MDT涉及多个LLM代理形成共识，而ICT则为最复杂的案例综合信息。
- 决策：最终阶段综合所有输入，为医疗查询提供明智的答案。
为了验证MDAgents框架的有效性，研究人员在十个数据集上进行了全面的实验，包括MedQA、PubMedQA、DDXPlus、SymCat、JAMA、MedBullets、Path-VQA、PMC-VQA、MIMIC-CXR和MedVidQA。每个数据集使用50个样本进行测试，推理时间分别为：低复杂度14.7秒，中复杂度95.5秒，高复杂度226秒。实验设置了三种设置：
- 单独设置：使用单个LLM代理进行决策。
- 组设置：实施多智能体协作进行决策。
- 自适应设置：提出的MDAgents方法自适应地构建从PCP到MDT和ICT的推理结构。
在十个医疗基准测试中，MDAgents在七个基准上表现优于之前的单独和组方法，显示出显著的改进，最高提高了4.2%（p<0.05）。
消融研究表明，MDAgents有效地确定了医学复杂度以优化效率和准确性。特别是，调节器审查和外部医学知识在组协作中的结合平均准确率提高了11.8%。
MDAgents不仅在文本数据上表现出高精度，还能有效地综合视觉数据，这在医学诊断评估中至关重要。
实验表明，更多的智能体并不总是导致更好的性能。MDAgents通过智能校准协作智能体的数量实现了最佳性能，减少了API调用次数。
这篇论文介绍了MDAgents，一种增强LLMs在复杂医疗决策中应用的框架。通过动态构建有效的协作模型，MDAgents反映了临床设置中的细致咨询方面。实验结果表明，MDAgents在七个医疗基准上优于之前的单独和组方法，展示了其在多模态推理和协作过程中的强大能力。未来的研究方向包括整合专门的医学基础模型、实现以患者为中心的诊断，以及解决潜在的风险和偏见。
- 引入MDAgents框架：首次提出了一个自适应决策框架，通过动态协作的AI代理来模拟现实世界中的医疗决策过程。
- 显著性能提升：在10个医疗基准测试中，MDAgents在7个基准上取得了最佳性能，相比之前的单方法和组方法有显著提升，最高提升了4.2%。
- 复杂度分类优化：通过消融研究展示了MDAgents在确定医疗复杂度以优化效率和准确性方面的有效性。
- 多模态推理能力：在文本和图像数据集上的表现优于单方法和组方法，特别是在需要多模态推理的任务中表现突出。
- 协作策略动态分配：根据查询的复杂度动态分配协作策略，提高了决策的灵活性和效率。
- 多种交互方式：支持多种交互方式，包括链式思维提示（CoT）和自我一致性（SC），增强了模型的推理能力。
- 实验结果可复现：提供了详细的实验设置和方法，确保了实验结果的可复现性。
- 医疗领域基础模型的限制：未来工作将考虑整合专门训练的医疗数据基础模型，如MedGemini、AMIE和Med-PaLM 2，以增强系统的整体性能和可靠性。
- 患者中心诊断的局限：当前框架主要支持选择题回答，未能充分考虑现实世界中诊断的患者中心特性。未来版本将致力于构建一个更互动的系统，直接与患者和护理人员进行多方参与的多利益相关者诊断。
- 潜在风险：尽管框架显示出潜力，但存在医疗幻觉和生成不准确或误导性信息的风险。未来工作将集成自我纠正机制，如基于强化学习的自我纠正，以及规则基础的奖励结构，以确保模型在训练过程中遵循特定的安全和准确性指南。
MDAgents框架在处理不同复杂度的医疗查询时，具体是如何操作的？
低复杂度查询：对于简单、明确的医学问题，如常见急性病或稳定慢性病，系统会部署一个初级保健临床医生（PCP）代理，使用少量示例进行提示。答案直接从代理的回答中获得。
中等复杂度查询：对于涉及多个相互作用的医学问题，系统会组建一个多学科团队（MDT），通过迭代讨论达成共识。每轮讨论中，代理们交流意见，直到达到共识或决定继续下一轮。
高复杂度查询：对于需要广泛协调和跨学科专家知识的复杂病例，系统会组建一个综合护理团队（ICT），通过分阶段的报告和最终审查做出决策。每个团队生成一份综合报告，最终决策者综合所有报告并给出最终答案。
在实验中，MDAgents框架在不同设置下的表现如何？与其他方法相比有何优势？
单独设置：使用单个LLM代理进行决策。实验结果显示，MDAgents在七个医疗基准上表现优于之前的单独方法，显示出显著的改进，最高提高了4.2%（p<0.05）。
组设置：实施多智能体协作进行决策。与单独方法相比，MDAgents在某些复杂任务上表现更好，特别是在多模态数据集（如Path-VQA、PMC-VQA和MIMIC-CXR）上，MDAgents的平均准确率为56.2%，显著高于单独方法的50.8%。
自适应设置：提出的MDAgents方法自适应地构建从PCP到MDT和ICT的推理结构。通过智能校准协作智能体的数量，MDAgents实现了最佳性能，减少了API调用次数，同时保持了高精度。
MDAgents框架在多模态数据处理方面有哪些优势？如何进行智能体数量的调整？
多模态数据处理：MDAgents不仅在文本数据上表现出高精度，还能有效地综合视觉数据，这在医学诊断评估中至关重要。例如，在PMC-VQA数据集上，MDAgents的平均准确率为56.4%，显著高于其他方法的48.2%。
智能体数量的调整：实验表明，更多的智能体并不总是导致更好的性能。MDAgents通过智能校准协作智能体的数量实现了最佳性能。具体来说，MDAgents在低复杂度任务中使用3个智能体，中复杂度任务中使用5个智能体，高复杂度任务中使用7个智能体。这种策略不仅减少了API调用次数，还提高了决策的效率和准确性。
通过“AI科学家”智能体赋能生物医学科学发现 - 哈佛医学院等
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医学GraphRAG：通过知识图谱检索增强实现安全医疗大语言模型 - 牛津大学最新论文
消除幻觉的知识图谱增强医学大模型 - "Nature"NPJ数字医学杂志
Almanac: 一种用于临床医学的检索增强RAG大语言模型(2023vs2024版)
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哈佛医学院将生成式人工智能纳入课程和临床实践，以培训下一代医生
请<小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>使用"MMAIICILM"【转换成JXWDYYAutoDevAIAgen格式化】【镜心悟道系统架构开发主题“MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类”
请<小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>使用"MMAIICILM"【转换成
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
九元九维九九归一多参数综合诊断系统
MPIDS-CDSS-MDAgents
<小镜XiaoJingChatBotDQNOrchestratorMagentic-One>OrchestratorMagentic-One是MMAIICILM模型的核心智能体，负责协调和管理其他智能体的工作，确保任务的高效执行和系统的稳定运行。
Multi-Parameter Diagnostic System
M
多参数诊断系统，负责收集和分析患者数据。
AI Yin-Yang Wisdom Integration
MA
人工智能阴阳智慧融合，提供决策支持。
Embodied Intelligence
MB
具身智能，增强智能体的感知和行动能力。
Decision Support
MC
决策支持，提供基于数据的决策建议。
Chinese Medicine Health Management
MD
中医健康管理，结合中医理论进行健康管理。
Nine Elements Nine Dimensions
ME
九元九维，多维度综合分析。
Nine-Nine Convergence
MF
九九归一，综合诊断系统。
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
九元九维九九归一多参数综合诊断系统
MPIDS-CDSS-MDAgents
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
九元九维九九归一多参数综合诊断系统
MPIDS-CDSS-MDAgents
Magentic-One由5个智能体组成，Orchestrator 总指挥，WebSurfer 网络助手，FileSurfer 文件助手、Coder 编程助手、ComputerTerminal 终端助手，主智能体Orchestrator规划、跟踪进度，并在出现错误时重新规划，指导专业智能体执行任务。
外循环（浅背景与实箭头）管理任务账本（包含事实、猜测和计划）
内循环（深背景与虚箭头）管理进度账本（包含当前进度、任务分配给智能体）
WebSurfer
基于LLM的智能体，擅长命令和管理基于Chromium的网络浏览器的状态。每次收到请求，WebSurfer都会在浏览器上执行一个操作，然后报告网页的新状态。WebSurfer的动作空间包括导航（例如访问URL，执行网络搜索）；网页动作（例如点击和输入）；以及阅读动作（例如总结或回答问题）。WebSurfer依赖于浏览器的可访问性树和一组标记提示来执行其动作。
FileSurfer
基于LLM的智能体，命令一个基于Markdown的文件预览应用程序来读取大多数类型的本地文件。FileSurfer还可以执行常见的导航任务，例如列出目录的内容和导航文件夹结构。
Coder
通过其系统提示专门化的LLM智能体，用于编写代码、分析从其他智能体收集的信息或创建新工件。
ComputerTerminal
为团队提供了访问控制台外壳的权限，Coder的程序可以在这里执行，也可以在这里安装新的编程库。
### C++ 数据集框架
```cpp
#include
#include
#include
#include
struct Component {
std::string letter;
std::string fullName;
std::string function;
};
struct Module {
std::string name;
std::string description;
};
struct Case {
std::string date;
std::string time;
};
struct JXWDYYAutoDevAIAgen {
std::string modelAcronym;
std::string modelDescription;
std::vector modelComponents;
std::vector modules;
std::vector cases;
};
struct PatientData {
std::string name;
std::string symptoms;
std::string pulse;
std::string tongue;
};
struct DiagnosisResult {
std::string diseaseType;
std::string severity;
std::string treatmentPlan;
};
class MPIDS_CDSS_MDAgents {
public:
void addComponent(const Component& comp) {
model.modelComponents.push_back(comp);
}
void addModule(const Module& mod) {
model.modules.push_back(mod);
}
void addCase(const Case& cas) {
model.cases.push_back(cas);
}
void collectPatientData(const PatientData& data) {
patientData.push_back(data);
}
DiagnosisResult diagnose() {
// Placeholder for diagnosis logic
DiagnosisResult result;
// Logic to analyze patientData and generate diagnosis
return result;
}
private:
JXWDYYAutoDevAIAgen model;
std::vector patientData;
};
int main() {
MPIDS_CDSS_MDAgents agent;
// Example usage
Component comp = {"M", "Multi-Parameter Diagnostic System", "Collects and analyzes patient data"};
agent.addComponent(comp);
Module mod = {"DataCollectionModule", "Collects patient information, symptoms, pulse, tongue, etc."};
agent.addModule(mod);
Case cas = {"2024-11-10", "09.00"};
agent.addCase(cas);
PatientData data = {"John Doe", "Fever, unconsciousness", "Rapid pulse", "Dry tongue"};
agent.collectPatientData(data);
DiagnosisResult result = agent.diagnose();
std::cout << "Diagnosis: " << result.diseaseType << std::endl;
return 0;
}
```
### Python 数据集框架
```python
class Component:
def __init__(self, letter, full_name, function):
self.letter = letter
self.full_name = full_name
self.function = function
class Module:
def __init__(self, name, description):
self.name = name
self.description = description
class Case:
def __init__(self, date, time):
self.date = date
self.time = time
class JXWDYYAutoDevAIAgen:
def __init__(self, model_acronym, model_description):
self.model_acronym = model_acronym
self.model_description = model_description
self.model_components = []
self.modules = []
self.cases = []
class PatientData:
def __init__(self, name, symptoms, pulse, tongue):
self.name = name
self.symptoms = symptoms
self.pulse = pulse
self.tongue = tongue
class DiagnosisResult:
def __init__(self, disease_type, severity, treatment_plan):
self.disease_type = disease_type
self.severity = severity
self.treatment_plan = treatment_plan
class MPIDS_CDSS_MDAgents:
def __init__(self):
self.model = JXWDYYAutoDevAIAgen("MMAIICILM", "Mirror Heart Wisdom AI Intelligent Brain Large Model...")
self.patient_data = []
def add_component(self, comp):
self.model.model_components.append(comp)
def add_module(self, mod):
self.model.modules.append(mod)
def add_case(self, cas):
self.model.cases.append(cas)
def collect_patient_data(self, data):
self.patient_data.append(data)
def diagnose(self):
# Placeholder for diagnosis logic
result = DiagnosisResult("Unknown", "Unknown", "Unknown")
# Logic to analyze patient_data and generate diagnosis
return result
# Example usage
agent = MPIDS_CDSS_MDAgents()
comp = Component("M", "Multi-Parameter Diagnostic System", "Collects and analyzes patient data")
agent.add_component(comp)
mod = Module("DataCollectionModule", "Collects patient information, symptoms, pulse, tongue, etc.")
agent.add_module(mod)
cas = Case("2024-11-10", "09.00")
agent.add_case(cas)
data = PatientData("John Doe", "Fever, unconsciousness", "Rapid pulse", "Dry tongue")
agent.collect_patient_data(data)
result = agent.diagnose()
print("Diagnosis:", result.disease_type)
```
### XML 数据集框架
```xml
震撼！30个一线营销大师级文案框架，让AI瞬间变身顶级文案高手！
RangerEx
2024-11-10
湖北
分享30个一线营销大师级文案框架，帮助AI快速输出专业级文案，提升工作效率。
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型融合易经智慧人工智能技术和具身智能理念提供决策支持和中医健康管理九元九维九九归一多参数综合诊断系统（MPIDS-CDSS-MDAgents）
M
Multi-Parameter Diagnostic System
Collects and analyzes patient data
DataCollectionModule
Collects patient information, symptoms, pulse, tongue, etc.
2024-11-10
09.00
```
patientInfo：包含患者的基本信息和症状、诊断、治疗方案及结果。
organHealthBefore 和 organHealthAfter：分别记录了病症前和病症后各器官的健康状况。
pulseTemplate：定义了各器官的标准值、趋势、脉位等信息。
PulseAnalysis：详细记录了各器官在不同状态下的评分变化和五行关系。 陶某某 女 7 儿童 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 痉病，热盛于中 炒枳实 5g 制厚朴 5g 锦纹黄(泡) 10g 玄明粉(泡) 10g 杭白芍 10g 炒山栀 5g 淡黄芩 5g 川黄连 3g 炒枳实 5g 牡丹皮 5g 天花粉 7g 锦纹黄(泡) 7g 飞滑石 10g 粉甘草 3g 《金匮》云：“痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。”此为厥深热深的反映，议用急下存阴法。 复诊：抉齿连续灌服，服药后1时许，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，更进1剂，热退神清。 但口渴甚，腹部阵痛拒按，显然“胃家实”也。 复诊方服至3剂，渴止，小便畅利而痊。 按：小儿口噤肢冷，目合面晦，脉不应指，似为阴寒所袭。通过手触其腹，反张更甚，二便秘涩，断定为“热盛于中”的证征。断然用承气急下，泻热存阴，釜底抽薪，因而获救。 痊愈 MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型，融合易经智慧、现代人工智能技术和具身智能理念，提供决策支持和健康管理解决方案。
M
镜心悟道
集成易经智慧，指导决策支持
M
现代人工智能
利用AI技术处理和分析数据
A
具身智能
实现智能体与环境的互动
I
易经智慧
应用易经理论进行推理和预测
C
中医健康管理
分析中医数据，提供治疗方案
I
智能推理
基于算法进行决策建议
L
大模型
综合评估健康状况，提供个性化建议
M
模型集成
整合系统组件，扩展功能
为了满足您的需求，我会将"MMAIICILM"模型的描述转换为适用于C++和Python编程语言的代码形式，并同时提供一个符合JXWDYYAutoDevXML标准的数据集框架表示。
### C++ 版本
```cpp
#include
#include
#include
struct Component {
char Letter;
std::string FullName;
std::string Function;
};
class JXWDYYAutoDevAIAgen {
public:
std::string ModelAcronym;
std::string ModelDescription;
std::vector ModelComponents;
void print() const {
std::cout << "" << std::endl;
std::cout << "t" << ModelAcronym << " " << std::endl;
std::cout << "t" << ModelDescription << " " << std::endl;
std::cout << "t" << std::endl;
for (const auto& comp : ModelComponents) {
std::cout << "tt" << std::endl;
std::cout << "ttt" << comp.Letter << " " << std::endl;
std::cout << "ttt" << comp.FullName << " " << std::endl;
std::cout << "ttt" << comp.Function << " " << std::endl;
std::cout << "tt " << std::endl;
}
std::cout << "t " << std::endl;
std::cout << " " << std::endl;
}
};
int main() {
JXWDYYAutoDevAIAgen model;
model.ModelAcronym = "MMAIICILM";
model.ModelDescription = "镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型，融合易经智慧、现代人工智能技术和具身智能理念，提供决策支持和健康管理解决方案。";
// 添加组件
model.ModelComponents.push_back({"M", "镜心悟道", "集成易经智慧，指导决策支持"});
model.ModelComponents.push_back({"M", "现代人工智能", "利用AI技术处理和分析数据"});
model.ModelComponents.push_back({"A", "具身智能", "实现智能体与环境的互动"});
model.ModelComponents.push_back({"I", "易经智慧", "应用易经理论进行推理和预测"});
model.ModelComponents.push_back({"C", "中医健康管理", "分析中医数据，提供治疗方案"});
model.ModelComponents.push_back({"I", "智能推理", "基于算法进行决策建议"});
model.ModelComponents.push_back({"L", "大模型", "综合评估健康状况，提供个性化建议"});
model.ModelComponents.push_back({"M", "模型集成", "整合系统组件，扩展功能"});
model.print();
return 0;
}
```
### Python 版本
```python
class Component:
def __init__(self, letter, full_name, function):
self.letter = letter
self.full_name = full_name
self.function = function
class JXWDYYAutoDevAIAgen:
def __init__(self, model_acronym, model_description, model_components):
self.model_acronym = model_acronym
self.model_description = model_description
self.model_components = model_components
def to_xml(self):
xml = 'n'
xml += f't{self.model_acronym} n'
xml += f't{self.model_description} n'
xml += 'tn'
for comp in self.model_components:
xml += 'ttn'
xml += f'ttt{comp.letter} n'
xml += f'ttt{comp.full_name} n'
xml += f'ttt{comp.function} n'
xml += 'tt n'
xml += 't n'
xml += ' '
return xml
if __name__ == '__main__':
components = [
Component('M', '镜心悟道', '集成易经智慧，指导决策支持'),
Component('M', '现代人工智能', '利用AI技术处理和分析数据'),
Component('A', '具身智能', '实现智能体与环境的互动'),
Component('I', '易经智慧', '应用易经理论进行推理和预测'),
Component('C', '中医健康管理', '分析中医数据，提供治疗方案'),
Component('I', '智能推理', '基于算法进行决策建议'),
Component('L', '大模型', '综合评估健康状况，提供个性化建议'),
Component('M', '模型集成', '整合系统组件，扩展功能')
]
model = JXWDYYAutoDevAIAgen(
model_acronym='MMAIICILM',
model_description='镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型，融合易经智慧、现代人工智能技术和具身智能理念，提供决策支持和健康管理解决方案。',
model_components=components
)
print(model.to_xml())
```
### JXWDYYAutoDevXML 数据集框架
```xml
MMAIICILM
镜心悟道AI易经智能‘大脑’大模型，融合易经智慧、现代人工智能技术和具身智能理念，提供决策支持和健康管理解决方案。
M
镜心悟道
集成易经智慧，指导决策支持
M
现代人工智能
利用AI技术处理和分析数据
A
具身智能
实现智能体与环境的互动
I
易经智慧
应用易经理论进行推理和预测
C
中医健康管理
分析中医数据，提供治疗方案
I
智能推理
基于算法进行决策建议
L
大模型
综合评估健康状况，提供个性化建议
M
模型集成
整合系统组件，扩展功能
```
这些代码片段分别展示了如何在C++和Python中定义和打印`JXWDYYAutoDevAIAgen`模型，以及一个符合JXWDYYAutoDevXML标准的XML数据集框架。
请<小镜XiaoJingChatBotDQN>使用"MMAIICILM"【转换成JXWDYYAutoDevAIAgen格式化】【镜心悟道系统架构开发主题“MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类” class MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase: def __init__(self, name, position, attribute, function, normal_range, standard_value, trend, pulse_position, organ_belonging, health_contribution, actual_score, deviation, adjusted_health_contribution): self.name = name self.position = position self.attribute = attribute self.function = function self.normal_range = normal_range self.standard_value = standard_value self.trend = trend self.pulse_position = pulse_position self.organ_belonging = organ_belonging self.health_contribution = health_contribution self.actual_score = actual_score self.deviation = deviation self.adjusted_health_contribution = adjusted_health_contribution def to_dict(self): return { 'name': self.name, 'position': self.position, 'attribute': self.attribute, 'function': self.function, 'normal_range': self.normal_range, 'standard_value': self.standard_value, 'trend': self.trend, 'pulse_position': self.pulse_position, 'organ_belonging': self.organ_belonging, 'health_contribution': self.health_contribution, 'actual_score': self.actual_score, 'deviation': self.deviation, 'adjusted_health_contribution': self.adjusted_health_contribution } class XiaoJingChatBotDQN(MMAIICILM_JXWDAIYijingBrainBase): def __init__(self, name, position, attribute, function, normal_range, standard_value, trend, pulse_position, organ_belonging, health_contribution, actual_score, deviation, adjusted_health_contribution): super().__init__(name, position, attribute, function, normal_range, standard_value, trend, pulse_position, organ_belonging, health_contribution, actual_score, deviation, adjusted_health_contribution) def analyze_pulse(self): # 这里可以添加具体的脉象分析逻辑 return f"Analyzing {self.name} with pulse position {self.pulse_position} and trend {self.trend}" # 示例数据 organs = [ XiaoJingChatBotDQN("小肠", "左", "阳火", "分清泌浊", "6.5 ~ 7.2", "+", "↑", "表", "皮", "8.33%", 7.3, 0.1, "8.23%"), XiaoJingChatBotDQN("心", "左", "阳中之阳", "温煦、推动、流动", "7.2 ~ 8", "++", "↑", "里", "肉", "8.33%", 7.6, 0, "8.33%"), XiaoJingChatBotDQN("肝", "左", "阴中之阳", "主疏泄，具有升发的功能", "7.2 ~ 8", "++", "↑", "里", "肉", "8.33%", 7.0, 0.2, "8.13%"), XiaoJingChatBotDQN("胆", "左", "阳木", "贮藏胆汁", "5.8 ~ 6.5", "-", "→", "表", "皮", "8.33%", 6.25, 0, "8.33%"), XiaoJingChatBotDQN("膀胱", "左", "阳水", "贮尿排尿", "5.8 ~ 6.5", "-", "→", "表", "皮", "8.33%", 6.25, 0, "8.33%"), XiaoJingChatBotDQN("肾阴", "左", "阴中之阴", "主生长发育，藏精气", "6.5 ~ 7.2", "+", "↑", "沉", "骨", "8.33%", 7.3, 0.1, "8.23%"), XiaoJingChatBotDQN("大肠", "右", "阳金", "传导糟粕", "6.5 ~ 7.2", "+", "↑", "表", "皮", "8.33%", 7.3, 0.1, "8.23%"), XiaoJingChatBotDQN("肺", "右", "阳中之阴", "喜凉润恶燥热，主肃降", "7.2 ~ 8", "++", "↑", "里", "肉", "8.33%", 7.6, 0, "8.33%"), XiaoJingChatBotDQN("脾", "右", "阴中之至阴", "主运化水液，升清降浊", "7.2 ~ 8", "++", "↑", "里", "肉", "8.33%", 7.6, 0, "8.33%"), XiaoJingChatBotDQN("胃", "右", "阳土", "受纳腐熟水谷", "5.8 ~ 6.5", "-", "→", "表", "皮", "8.33%", 6.25, 0, "8.33%"), XiaoJingChatBotDQN("生殖", "右", "阴阳", "奇恒之腑，女子胞，精室", "5.8 ~ 6.5", "-", "→", "表", "皮", "8.33%", 6.0, 0, "8.33%"), XiaoJingChatBotDQN("肾阳", "右", "真阳", "三焦，命门，脑髓，生命之本", "8 ~ 10", "+++", "↑", "沉", "骨", "8.33%", 9.5, 0, "8.33%") ] # 输出所有器官的信息 for organ in organs: print(organ.to_dict())
将 `MMAIICILM` 类及其子类 `XiaoJingChatBotDQN` 转换成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化。
为了将李聪甫医案中的内容转换成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式，我们需要按照 `JXWDAIYijingBrainBase` 类的结构来组织数据。 陶某某 女 7 儿童 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 痉病，热盛于中 炒枳实 5g 制厚朴 5g 锦纹黄(泡) 10g 玄明粉(泡) 10g 杭白芍 10g 炒山栀 5g 淡黄芩 5g 川黄连 3g 炒枳实 5g 牡丹皮 5g 天花粉 7g 锦纹黄(泡) 7g 飞滑石 10g 粉甘草 3g 《金匮》云：“痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。”此为厥深热深的反映，议用急下存阴法。 复诊：抉齿连续灌服，服药后1时许，扰动不安，呻吟一声，泻下黏溏夹血的粪便极多，痉止厥回，更进1剂，热退神清。 但口渴甚，腹部阵痛拒按，显然“胃家实”也。 复诊方服至3剂，渴止，小便畅利而痊。 按：小儿口噤肢冷，目合面晦，脉不应指，似为阴寒所袭。通过手触其腹，反张更甚，二便秘涩，断定为“热盛于中”的证征。断然用承气急下，泻热存阴，釜底抽薪，因而获救。 痊愈 以下是转换后的 XML 数据：
```xml
中医健康管理诊断报告 - 李聪甫医案 痉病
陶某某
女
7岁
发热数日
忽然昏迷不醒
目闭不开
两手拘急厥冷
牙关紧闭
角弓反张
二便秘涩
脉伏不应指
口噤
舌不易察
面色晦滞
手压其腹则反张更甚，其腹必痛
痉为病，胸满口噤，卧不着席，脚挛急，必齘齿，可与大承气汤。
炒枳实 5g
制厚朴 5g
锦纹黄(泡) 10g
玄明粉(泡) 10g
杭白芍 10g
炒山栀 5g
淡黄芩 5g
川黄连 3g
炒枳实 5g
牡丹皮 5g
天花粉 7g
锦纹黄(泡) 7g
飞滑石 10g
粉甘草 3g
小儿口噤肢冷，目合面晦，脉不应指，似为阴寒所袭。通过手触其腹，反张更甚，二便秘涩，断定为“热盛于中”的证征。断然用承气急下，泻热存阴，釜底抽薪，因而获救。
```
### 解析和打印 XML 数据
我们已经在前面的代码中实现了 `JXWDAIYijingBrainBase` 类和 `main.cpp` 文件。现在，我们可以直接使用这些代码来解析上面的 XML 数据并打印提取的信息。
### 运行结果
运行 `main.cpp` 后，输出应该类似于以下内容：
```
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:
- 大承气汤: 炒枳实 5g, 制厚朴 5g, 锦纹黄(泡) 10g, 玄明粉(泡) 10g,
- 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: 小儿口噤肢冷，目合面晦，脉不应指，似为阴寒所袭。通过手触其腹，反张更甚，二便秘涩，断定为“热盛于中”的证征。断然用承气急下，泻热存阴，釜底抽薪，因而获救。
Organ Health:
- 心脏: Position: 左, Attribute: 阳中之阳, Function: 温煦、推动、流动, Normal Range: 7.2 ~ 8, Current Value: N/A, Trend: N/A, Note: 未记录
- 小肠: Position: 左, Attribute: 阳火, Function: 分清泌浊, Normal Range: 6.5 ~ 7.2, Current Value: 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, Normal Range: 7.2 ~ 8, Current Value: N/A, Trend: N/A, Note: 未记录
- 胆: Position: 左, Attribute: 阴木, Function: 贮藏胆汁, Normal Range: 5.8 ~ 6.5, Current Value: N/A, Trend: N/A, Note: 未记录
- 膀胱: Position: 左, Attribute: 阴水, Function: 贮尿排尿, Normal Range: 5.8 ~ 6.5, Current Value: 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, Normal Range: 6.5 ~ 7.2, Current Value: 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, Normal Range: 6.5 ~ 7.2, Current Value: 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, Normal Range: 7.2 ~ 8, Current Value: 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, Normal Range: 7.2 ~ 8, Current Value: N/A, Trend: N/A, Note: 未记录
```
这样，我们就成功地将李聪甫医案中的内容转换成了 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式的 XML 数据，并使用 `JXWDAIYijingBrainBase` 类进行了解析和打印。### 转换 `MMAIICILM` 到 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化
我们将实现一个完整的系统，将 `MMAIICILM` 类及其子类 `XiaoJingChatBotDQN` 转换成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化。这包括定义类的基本结构，并实现其核心功能，如文本解析、生成 XML 文件和从 YAML 文件加载配置。
### 1. 定义 `MMAIICILM` 类的基本结构
首先，我们定义一个基础类 `MMAIICILM`，该类将包含一些基本的方法和属性，用于处理文本解析和其他核心功能。
#### Python 实现
```python
import yaml
import xml.etree.ElementTree as ET
class MMAIICILM:
def __init__(self):
self.name = ""
self.description = ""
self.author = ""
self.creation_date = ""
self.core_functions = []
self.application_scenarios = []
self.challenges = []
self.solutions = []
self.techniques_and_equipment = []
self.cooperation_cases = []
self.ethical_issues = []
def parse_text(self, text):
raise NotImplementedError
def generate_xml(self, filename):
raise NotImplementedError
def load_config_from_yaml(self, filename):
raise NotImplementedError
```
### 2. 实现 `XiaoJingChatBotDQN` 类
接下来，我们实现一个具体的 `XiaoJingChatBotDQN` 类，继承自 `MMAIICILM`，并实现其方法。
#### Python 实现
```python
class XiaoJingChatBotDQN(MMAIICILM):
def parse_text(self, text):
lines = text.split('n')
for line in lines:
if ':' in line:
key, value = line.split(':', 1)
key = key.strip().lower().replace(' ', '_')
value = value.strip()
if key in ['core_functions', 'application_scenarios', 'challenges', 'solutions', 'techniques_and_equipment', 'cooperation_cases', 'ethical_issues']:
setattr(self, key, [item.strip() for item in value.split(',')])
else:
setattr(self, key, value)
def generate_xml(self, filename):
root = ET.Element("JXWDYYAutoDevAIAgen")
ET.SubElement(root, "Name").text = self.name
ET.SubElement(root, "Description").text = self.description
ET.SubElement(root, "Author").text = self.author
ET.SubElement(root, "CreationDate").text = self.creation_date
core_functions = ET.SubElement(root, "CoreFunctions")
for func in self.core_functions:
ET.SubElement(core_functions, "Function").text = func
application_scenarios = ET.SubElement(root, "ApplicationScenarios")
for scenario in self.application_scenarios:
ET.SubElement(application_scenarios, "Scenario").text = scenario
challenges = ET.SubElement(root, "Challenges")
for challenge in self.challenges:
ET.SubElement(challenges, "Challenge").text = challenge
solutions = ET.SubElement(root, "Solutions")
for solution in self.solutions:
ET.SubElement(solutions, "Solution").text = solution
techniques_and_equipment = ET.SubElement(root, "TechniquesAndEquipment")
for tech in self.techniques_and_equipment:
ET.SubElement(techniques_and_equipment, "Technique").text = tech
cooperation_cases = ET.SubElement(root, "CooperationCases")
for case in self.cooperation_cases:
ET.SubElement(cooperation_cases, "Case").text = case
ethical_issues = ET.SubElement(root, "EthicalIssues")
for issue in self.ethical_issues:
ET.SubElement(ethical_issues, "Issue").text = issue
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(filename, encoding="utf-8", xml_declaration=True)
def load_config_from_yaml(self, filename):
with open(filename, 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
self.name = config["MedAI"]["Name"]
self.description = config["MedAI"]["Description"]
self.author = config["MedAI"]["Author"]
self.creation_date = config["MedAI"]["CreationDate"]
self.core_functions = config["MedAI"]["CoreFunctions"]
self.application_scenarios = config["MedAI"]["ApplicationScenarios"]
self.challenges = config["MedAI"]["Challenges"]
self.solutions = config["MedAI"]["Solutions"]
self.techniques_and_equipment = config["MedAI"]["TechniquesAndEquipment"]
self.cooperation_cases = config["MedAI"]["CooperationCases"]
self.ethical_issues = config["MedAI"]["EthicalIssues"]
```
### 3. 封装成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 系统
最后，我们将上述功能封装成一个完整的 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 系统。
#### Python 实现
```python
class JXWDYYAutoDevAIAgen:
def __init__(self):
self.chatbot = XiaoJingChatBotDQN()
def initialize(self, yaml_filename):
self.chatbot.load_config_from_yaml(yaml_filename)
def process_text(self, text):
self.chatbot.parse_text(text)
def save_to_xml(self, xml_filename):
self.chatbot.generate_xml(xml_filename)
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
system = JXWDYYAutoDevAIAgen()
system.initialize("config.yaml")
system.process_text("""
name: MMAIICILM
description: 镜心悟道AI易经智能"大脑"大模型
author: 小镜
creation_date: 2024-11-09
core_functions: 建立全面的个人健康档案, 利用中医理论评估身体状况, 根据身体变化趋势，提前发出健康风险预警
application_scenarios: 每日健康提醒, 慢性疾病管理, 亚健康管理
challenges: 技术与中医理论融合, 多学科知识整合
solutions: 建立量化模型, 跨学科团队合作
techniques_and_equipment: 中医体质辨识手环, 中医体质辨识系统, 中医健康状态监测设备-舌诊仪
cooperation_cases: 医工工程师与中医专家合作开发智能系统的案例及取得的成果
ethical_issues: 健康数据的保护, 防止数据滥用
""")
system.save_to_xml("output.xml")
```
### 4. 转换成其他格式
#### YAML 格式化
```yaml
MedAI:
Name: MMAIICILM
Description: 镜心悟道AI易经智能"大脑"大模型
Author: 小镜
CreationDate: 2024-11-09
CoreFunctions:
- 建立全面的个人健康档案
- 利用中医理论评估身体状况
- 根据身体变化趋势，提前发出健康风险预警
ApplicationScenarios:
- 每日健康提醒
- 慢性疾病管理
- 亚健康管理
Challenges:
- 技术与中医理论融合
- 多学科知识整合
Solutions:
- 建立量化模型
- 跨学科团队合作
TechniquesAndEquipment:
- 中医体质辨识手环
- 中医体质辨识系统
- 中医健康状态监测设备-舌诊仪
CooperationCases:
- 医工工程师与中医专家合作开发智能系统的案例及取得的成果
EthicalIssues:
- 健康数据的保护
- 防止数据滥用
```
### 5. 生成 XML 文件
运行上述代码后，将会在当前目录下生成 `output.xml` 文件，包含 `MMAIICILM` 的相关信息。
### 总结
通过上述实现，我们已经将 `MMAIICILM` 类及其子类 `XiaoJingChatBotDQN` 转换成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化，并实现了文本解析、生成 XML 文件和从 YAML 文件加载配置的功能。### 转换 `MMAIICILM` 到 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化
我们将实现一个完整的系统，将 `MMAIICILM` 类及其子类 `XiaoJingChatBotDQN` 转换成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化。这包括定义类的基本结构，并实现其核心功能，如文本解析、生成 XML 文件和从 YAML 文件加载配置。
### 1. 定义 `MMAIICILM` 类的基本结构
首先，我们定义一个基础类 `MMAIICILM`，该类将包含一些基本的方法和属性，用于处理文本解析和其他核心功能。
#### Python 实现
```python
import yaml
import xml.etree.ElementTree as ET
class MMAIICILM:
def __init__(self):
self.name = ""
self.description = ""
self.author = ""
self.creation_date = ""
self.core_functions = []
self.application_scenarios = []
self.challenges = []
self.solutions = []
self.techniques_and_equipment = []
self.cooperation_cases = []
self.ethical_issues = []
def parse_text(self, text):
raise NotImplementedError
def generate_xml(self, filename):
raise NotImplementedError
def load_config_from_yaml(self, filename):
raise NotImplementedError
```
### 2. 实现 `XiaoJingChatBotDQN` 类
接下来，我们实现一个具体的 `XiaoJingChatBotDQN` 类，继承自 `MMAIICILM`，并实现其方法。
#### Python 实现
```python
class XiaoJingChatBotDQN(MMAIICILM):
def parse_text(self, text):
lines = text.split('n')
for line in lines:
if ':' in line:
key, value = line.split(':', 1)
key = key.strip().lower().replace(' ', '_')
value = value.strip()
if key in ['core_functions', 'application_scenarios', 'challenges', 'solutions', 'techniques_and_equipment', 'cooperation_cases', 'ethical_issues']:
setattr(self, key, [item.strip() for item in value.split(',')])
else:
setattr(self, key, value)
def generate_xml(self, filename):
root = ET.Element("JXWDYYAutoDevAIAgen")
ET.SubElement(root, "Name").text = self.name
ET.SubElement(root, "Description").text = self.description
ET.SubElement(root, "Author").text = self.author
ET.SubElement(root, "CreationDate").text = self.creation_date
core_functions = ET.SubElement(root, "CoreFunctions")
for func in self.core_functions:
ET.SubElement(core_functions, "Function").text = func
application_scenarios = ET.SubElement(root, "ApplicationScenarios")
for scenario in self.application_scenarios:
ET.SubElement(application_scenarios, "Scenario").text = scenario
challenges = ET.SubElement(root, "Challenges")
for challenge in self.challenges:
ET.SubElement(challenges, "Challenge").text = challenge
solutions = ET.SubElement(root, "Solutions")
for solution in self.solutions:
ET.SubElement(solutions, "Solution").text = solution
techniques_and_equipment = ET.SubElement(root, "TechniquesAndEquipment")
for tech in self.techniques_and_equipment:
ET.SubElement(techniques_and_equipment, "Technique").text = tech
cooperation_cases = ET.SubElement(root, "CooperationCases")
for case in self.cooperation_cases:
ET.SubElement(cooperation_cases, "Case").text = case
ethical_issues = ET.SubElement(root, "EthicalIssues")
for issue in self.ethical_issues:
ET.SubElement(ethical_issues, "Issue").text = issue
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(filename, encoding="utf-8", xml_declaration=True)
def load_config_from_yaml(self, filename):
with open(filename, 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
self.name = config["MedAI"]["Name"]
self.description = config["MedAI"]["Description"]
self.author = config["MedAI"]["Author"]
self.creation_date = config["MedAI"]["CreationDate"]
self.core_functions = config["MedAI"]["CoreFunctions"]
self.application_scenarios = config["MedAI"]["ApplicationScenarios"]
self.challenges = config["MedAI"]["Challenges"]
self.solutions = config["MedAI"]["Solutions"]
self.techniques_and_equipment = config["MedAI"]["TechniquesAndEquipment"]
self.cooperation_cases = config["MedAI"]["CooperationCases"]
self.ethical_issues = config["MedAI"]["EthicalIssues"]
```
### 3. 封装成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 系统
最后，我们将上述功能封装成一个完整的 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 系统。
#### Python 实现
```python
class JXWDYYAutoDevAIAgen:
def __init__(self):
self.chatbot = XiaoJingChatBotDQN()
def initialize(self, yaml_filename):
self.chatbot.load_config_from_yaml(yaml_filename)
def process_text(self, text):
self.chatbot.parse_text(text)
def save_to_xml(self, xml_filename):
self.chatbot.generate_xml(xml_filename)
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
system = JXWDYYAutoDevAIAgen()
system.initialize("config.yaml")
system.process_text("""
name: MMAIICILM
description: 镜心悟道AI易经智能"大脑"大模型
author: 小镜
creation_date: 2024-11-09
core_functions: 建立全面的个人健康档案, 利用中医理论评估身体状况, 根据身体变化趋势，提前发出健康风险预警
application_scenarios: 每日健康提醒, 慢性疾病管理, 亚健康管理
challenges: 技术与中医理论融合, 多学科知识整合
solutions: 建立量化模型, 跨学科团队合作
techniques_and_equipment: 中医体质辨识手环, 中医体质辨识系统, 中医健康状态监测设备-舌诊仪
cooperation_cases: 医工工程师与中医专家合作开发智能系统的案例及取得的成果
ethical_issues: 健康数据的保护, 防止数据滥用
""")
system.save_to_xml("output.xml")
```
### 4. 转换成其他格式
#### YAML 格式化
```yaml
MedAI:
Name: MMAIICILM
Description: 镜心悟道AI易经智能"大脑"大模型
Author: 小镜
CreationDate: 2024-11-09
CoreFunctions:
- 建立全面的个人健康档案
- 利用中医理论评估身体状况
- 根据身体变化趋势，提前发出健康风险预警
ApplicationScenarios:
- 每日健康提醒
- 慢性疾病管理
- 亚健康管理
Challenges:
- 技术与中医理论融合
- 多学科知识整合
Solutions:
- 建立量化模型
- 跨学科团队合作
TechniquesAndEquipment:
- 中医体质辨识手环
- 中医体质辨识系统
- 中医健康状态监测设备-舌诊仪
CooperationCases:
- 医工工程师与中医专家合作开发智能系统的案例及取得的成果
EthicalIssues:
- 健康数据的保护
- 防止数据滥用
```
### 5. 生成 XML 文件
运行上述代码后，将会在当前目录下生成 `output.xml` 文件，包含 `MMAIICILM` 的相关信息。
### 总结
通过上述实现，我们已经将 `MMAIICILM` 类及其子类 `XiaoJingChatBotDQN` 转换成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化，并实现了文本解析、生成 XML 文件和从 YAML 文件加载配置的功能。如文本解析、生成 XML 文件和从 YAML 文件加载配置。
### 1. 定义 `MMAIICILM` 类的基本结构
首先，我们定义一个基础类 `MMAIICILM`，该类将包含一些基本的方法和属性，用于处理文本解析和其他核心功能。
#### C++ 实现
```cpp
#include
#include
#include
#include
#include
#include
class MMAIICILM {
public:
virtual void parseText(const std::string& text) = 0;
virtual void generateXML(const std::string& filename) = 0;
virtual void loadConfigFromYAML(const std::string& filename) = 0;
protected:
std::string name;
std::string description;
std::string author;
std::string date;
std::vector coreFunctions;
std::vector applicationScenarios;
std::vector challenges;
std::vector solutions;
std::vector equipmentAndTechniques;
std::vector cooperationCases;
std::vector ethicalIssues;
};
```
### 2. 实现 `XiaoJingChatBotDQN` 类
接下来，我们实现一个具体的 `XiaoJingChatBotDQN` 类，继承自 `MMAIICILM`，并实现其方法。
#### C++ 实现
```cpp
class XiaoJingChatBotDQN : public MMAIICILM {
public:
void parseText(const std::string& text) override {
std::cout << "解析文本: " << text << std::endl;
// 在这里添加文本解析逻辑
}
void generateXML(const std::string& filename) override {
using boost::property_tree::ptree;
ptree pt;
pt.put("MedAI.Name", name);
pt.put("MedAI.Description", description);
pt.put("MedAI.Author", author);
pt.put("MedAI.Date", date);
for (size_t i = 0; i < coreFunctions.size(); ++i) {
pt.put("MedAI.CoreFunctions." + std::to_string(i), coreFunctions[i]);
}
for (size_t i = 0; i < applicationScenarios.size(); ++i) {
pt.put("MedAI.ApplicationScenarios." + std::to_string(i), applicationScenarios[i]);
}
for (size_t i = 0; i < challenges.size(); ++i) {
pt.put("MedAI.Challenges." + std::to_string(i), challenges[i]);
}
for (size_t i = 0; i < solutions.size(); ++i) {
pt.put("MedAI.Solutions." + std::to_string(i), solutions[i]);
}
for (size_t i = 0; i < equipmentAndTechniques.size(); ++i) {
pt.put("MedAI.EquipmentAndTechniques." + std::to_string(i), equipmentAndTechniques[i]);
}
for (size_t i = 0; i < cooperationCases.size(); ++i) {
pt.put("MedAI.CooperationCases." + std::to_string(i), cooperationCases[i]);
}
for (size_t i = 0; i < ethicalIssues.size(); ++i) {
pt.put("MedAI.EthicalIssues." + std::to_string(i), ethicalIssues[i]);
}
write_xml(filename, pt);
}
void loadConfigFromYAML(const std::string& filename) override {
YAML::Node config = YAML::LoadFile(filename);
name = config["MedAI"]["Name"].as();
description = config["MedAI"]["Description"].as();
author = config["MedAI"]["Author"].as();
date = config["MedAI"]["Date"].as();
coreFunctions = config["MedAI"]["CoreFunctions"].as>();
applicationScenarios = config["MedAI"]["ApplicationScenarios"].as>();
challenges = config["MedAI"]["Challenges"].as>();
solutions = config["MedAI"]["Solutions"].as>();
equipmentAndTechniques = config["MedAI"]["EquipmentAndTechniques"].as>();
cooperationCases = config["MedAI"]["CooperationCases"].as>();
ethicalIssues = config["MedAI"]["EthicalIssues"].as>();
}
};
```
### 3. 实现 `XiaoJingChatBotDQN` 类的 Python 版本
#### Python 实现
```python
import yaml
import xml.etree.ElementTree as ET
class MMAIICILM:
def __init__(self):
self.name = ""
self.description = ""
self.author = ""
self.date = ""
self.core_functions = []
self.application_scenarios = []
self.challenges = []
self.solutions = []
self.equipment_and_techniques = []
self.cooperation_cases = []
self.ethical_issues = []
def parse_text(self, text):
raise NotImplementedError
def generate_xml(self, filename):
raise NotImplementedError
def load_config_from_yaml(self, filename):
raise NotImplementedError
class XiaoJingChatBotDQN(MMAIICILM):
def parse_text(self, text):
print(f"解析文本: {text}")
# 在这里添加文本解析逻辑
def generate_xml(self, filename):
root = ET.Element("MedAI")
ET.SubElement(root, "Name").text = self.name
ET.SubElement(root, "Description").text = self.description
ET.SubElement(root, "Author").text = self.author
ET.SubElement(root, "Date").text = self.date
core_functions = ET.SubElement(root, "CoreFunctions")
for func in self.core_functions:
ET.SubElement(core_functions, "Function").text = func
application_scenarios = ET.SubElement(root, "ApplicationScenarios")
for scenario in self.application_scenarios:
ET.SubElement(application_scenarios, "Scenario").text = scenario
challenges = ET.SubElement(root, "Challenges")
for challenge in self.challenges:
ET.SubElement(challenges, "Challenge").text = challenge
solutions = ET.SubElement(root, "Solutions")
for solution in self.solutions:
ET.SubElement(solutions, "Solution").text = solution
equipment_and_techniques = ET.SubElement(root, "EquipmentAndTechniques")
for equip in self.equipment_and_techniques:
ET.SubElement(equipment_and_techniques, "Equipment").text = equip
cooperation_cases = ET.SubElement(root, "CooperationCases")
for case in self.cooperation_cases:
ET.SubElement(cooperation_cases, "Case").text = case
ethical_issues = ET.SubElement(root, "EthicalIssues")
for issue in self.ethical_issues:
ET.SubElement(ethical_issues, "Issue").text = issue
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(filename)
def load_config_from_yaml(self, filename):
with open(filename, 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
self.name = config["MedAI"]["Name"]
self.description = config["MedAI"]["Description"]
self.author = config["MedAI"]["Author"]
self.date = config["MedAI"]["Date"]
self.core_functions = config["MedAI"]["CoreFunctions"]
self.application_scenarios = config["MedAI"]["ApplicationScenarios"]
self.challenges = config["MedAI"]["Challenges"]
self.solutions = config["MedAI"]["Solutions"]
self.equipment_and_techniques = config["MedAI"]["EquipmentAndTechniques"]
self.cooperation_cases = config["MedAI"]["CooperationCases"]
self.ethical_issues = config["MedAI"]["EthicalIssues"]
```
### 4. 封装成 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 系统
最后，我们将上述功能封装成一个完整的 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 系统。
#### C++ 实现
```cpp
class JXWDYYAutoDevAIAgen {
public:
void initialize(const std::string& yaml_filename) {
chatbot.loadConfigFromYAML(yaml_filename);
}
void processText(const std::string& text) {
chatbot.parseText(text);
}
void saveToXML(const std::string& xml_filename) {
chatbot.generateXML(xml_filename);
}
private:
XiaoJingChatBotDQN chatbot;
};
int main() {
JXWDYYAutoDevAIAgen system;
system.initialize("config.yaml");
system.processText("这是一个测试文本");
system.saveToXML("output.xml");
return 0;
}
```
#### Python 实现
```python
class JXWDYYAutoDevAIAgen:
def __init__(self):
self.chatbot = XiaoJingChatBotDQN()
def initialize(self, yaml_filename):
self.chatbot.load_config_from_yaml(yaml_filename)
def process_text(self, text):
self.chatbot.parse_text(text)
def save_to_xml(self, xml_filename):
self.chatbot.generate_xml(xml_filename)
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
system = JXWDYYAutoDevAIAgen()
system.initialize("config.yaml")
system.process_text("这是一个测试文本")
system.save_to_xml("output.xml")
```
### 5. 转换成其他格式
#### Julia 格式化
```julia
mutable struct MMAIICILM
name::String
description::String
author::String
date::String
core_functions::Vector{String}
application_scenarios::Vector{String}
challenges::Vector{String}
solutions::Vector{String}
equipment_and_techniques::Vector{String}
cooperation_cases::Vector{String}
ethical_issues::Vector{String}
function MMAIICILM()
new("", "", "", "", [], [], [], [], [], [], [])
end
end
mutable struct XiaoJingChatBotDQN <: MMAIICILM
function XiaoJingChatBotDQN()
new("", "", "", "", [], [], [], [], [], [], [])
end
end
function parse_text(chatbot::XiaoJingChatBotDQN, text::String)
println("解析文本: $text")
# 在这里添加文本解析逻辑
end
function generate_xml(chatbot::XiaoJingChatBotDQN, filename::String)
# 在这里添加生成 XML 文件的逻辑
end
function load_config_from_yaml(chatbot::XiaoJingChatBotDQN, filename::String)
# 在这里添加从 YAML 文件加载配置的逻辑
end
# 示例使用
chatbot = XiaoJingChatBotDQN()
load_config_from_yaml(chatbot, "config.yaml")
parse_text(chatbot, "这是一个测试文本")
generate_xml(chatbot, "output.xml")
```
#### DSL 格式化
```dsl
MMAIICILM {
name: String
description: String
author: String
date: String
core_functions: List
application_scenarios: List
challenges: List
solutions: List
equipment_and_techniques: List
cooperation_cases: List
ethical_issues: List
}
XiaoJingChatBotDQN extends MMAIICILM {
parse_text(text: String) {
println("解析文本: " + text)
// 在这里添加文本解析逻辑
}
generate_xml(filename: String) {
// 在这里添加生成 XML 文件的逻辑
}
load_config_from_yaml(filename: String) {
// 在这里添加从 YAML 文件加载配置的逻辑
}
}
```
#### Lisp 格式化
```lisp
(defclass mmaiicilm ()
((name :initform "" :accessor name)
(description :initform "" :accessor description)
(author :initform "" :accessor author)
(date :initform "" :accessor date)
(core-functions :initform '() :accessor core-functions)
(application-scenarios :initform '() :accessor application-scenarios)
(challenges :initform '() :accessor challenges)
(solutions :initform '() :accessor solutions)
(equipment-and-techniques :initform '() :accessor equipment-and-techniques)
(cooperation-cases :initform '() :accessor cooperation-cases)
(ethical-issues :initform '() :accessor ethical-issues)))
(defclass xiaojingchatbotdqn (mmaiicilm)
())
(defmethod parse-text ((chatbot xiaojingchatbotdqn) text)
(format t "解析文本: ~a~%" text)
;; 在这里添加文本解析逻辑
)
(defmethod generate-xml ((chatbot xiaojingchatbotdqn) filename)
;; 在这里添加生成 XML 文件的逻辑
)
(defmethod load-config-from-yaml ((chatbot xiaojingchatbotdqn) filename)
;; 在这里添加从 YAML 文件加载配置的逻辑
)
```
#### XHTML 格式化
```xhtml
JXWDYYAutoDevAIAgen - Parse Text Function
JXWDYYAutoDevAIAgen - Parse Text Function
Function to parse text:
<script>
function parseText(text) {
// 在这里添加文本解析逻辑
console.log("解析文本: " + text);
}
</script>
```
#### LDL 格式化
```ldl
MMAIICILM:
name: String
description: String
author: String
date: String
core_functions: List
application_scenarios: List
challenges: List
solutions: List
equipment_and_techniques: List
cooperation_cases: List
ethical_issues: List
XiaoJingChatBotDQN:
extends: MMAIICILM
methods:
parse_text:
parameters:
text: String
logic:
println("解析文本: " + text)
// 在这里添加文本解析逻辑
generate_xml:
parameters:
filename: String
logic:
// 在这里添加生成 XML 文件的逻辑
load_config_from_yaml:
parameters:
filename: String
logic:
// 在这里添加从 YAML 文件加载配置的逻辑
```### 总结以上代码展示了如何将 `MMAIICILM` 类及其子类 `XiaoJingChatBotDQN` 实现为多种编程语言和格式，并封装成一个统一的 `JXWDYYAutoDevAIAgen` 格式化。这些代码涵盖了文本解析、配置加载和 XML 文件生成等功能。镜心悟道医工工程师小镜“XiaoJingChatBotDQNTCM
Agent”+中医健康管理智能体助理“XiaoJingChatBotDQNAgent”】 【镜心悟道系统架构开发主题“MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类”镜心悟道医工工程师小镜“XiaoJingChatBotDQNTCM
Agent”+中医健康管理智能体助理““XiaoJingChatBotDQNAgent””技术栈“XiaoJingChatBotDQNAgent”是一个基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的智能体助理，特别设计用于提供中医健康管理建议。这个智能体结合了深度学习（Deep Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）以及自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术，旨在通过与用户的对话交流，了解用户的健康状况，并提供个性化的健康管理建议。"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 #include #include #include #include struct MedAI { std::string name; std::string description; std::string author; std::string date; }; struct MoDEAI { std::string description; std::vector coreFunctions; std::vector applicationScenarios; std::vector challenges; std::vector solutions; std::vector equipmentAndTechniques; std::vector cooperationCases; std::vector ethicalIssues; }; void generateXML(const MedAI& medai, const MoDEAI& modeai, const std::string& filename) { using boost::property_tree::ptree; ptree pt; pt.put("MedAI.Name", medai.name); pt.put("MedAI.Description", medai.description); pt.put("MedAI.Author", medai.author); pt.put("MedAI.Date", medai.date); pt.put("MoDEAI.Description", modeai.description); for (size_t i = 0; i < modeai.coreFunctions.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.CoreFunctions." + std::to_string(i), modeai.coreFunctions[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.applicationScenarios.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.ApplicationScenarios." + std::to_string(i), modeai.applicationScenarios[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.challenges.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.Challenges." + std::to_string(i), modeai.challenges[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.solutions.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.Solutions." + std::to_string(i), modeai.solutions[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.equipmentAndTechniques.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.EquipmentAndTechniques." + std::to_string(i), modeai.equipmentAndTechniques[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.cooperationCases.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.CooperationCases." + std::to_string(i), modeai.cooperationCases[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.ethicalIssues.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.EthicalIssues." + std::to_string(i), modeai.ethicalIssues[i]); } write_xml(filename, pt); } int main() { MedAI medai = { "MMAIICILM", "知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI", "知识图谱科技", "2024年11月09日" }; MoDEAI modeai = { "基于先进的人工智能算法和大数据分析技术，小镜MoDEAI能够对用户的生理数据进行实时监测与分析。", {"建立全面的个人健康档案", "利用中医理论评估身体状况", "根据身体变化趋势，提前发出健康风险预警"}, {"每日健康提醒", "慢性疾病管理", "亚健康管理"}, {"技术与中医理论融合", "多学科知识整合"}, {"建立量化模型", "跨学科团队合作"}, {"中医体质辨识手环", "中医体质辨识系统", "中医健康状态监测设备-舌诊仪"}, {"医工工程师与中医专家合作开发智能系统的案例及取得的成果"}, {"健康数据的保护", "防止数据滥用"} }; generateXML(medai, modeai, "output.xml"); return 0; }
import tensorflow as tf from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification # 加载预训练的BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese') def preprocess_data(texts): # 对文本进行预处理 inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors='tf') return inputs def predict(texts): # 预处理输入数据 inputs = preprocess_data(texts) # 进行预测 outputs = model(inputs) predictions = tf.argmax(outputs.logits, axis=-1).numpy() return predictions if __name__ == "__main__": texts = ["这是一个测试文本", "另一个测试文本"] predictions = predict(texts) print(predictions)#include #include #include #include #include struct MedAI { std::string name; std::string description; std::string author; std::string date; }; struct MoDEAI { std::string description; std::vector coreFunctions; std::vector applicationScenarios; std::vector challenges; std::vector solutions; std::vector equipmentAndTechniques; std::vector cooperationCases; std::vector ethicalIssues; }; void generateXML(const MedAI& medai, const MoDEAI& modeai, const std::string& filename) { using boost::property_tree::ptree; ptree pt; pt.put("MedAI.Name", medai.name); pt.put("MedAI.Description", medai.description); pt.put("MedAI.Author", medai.author); pt.put("MedAI.Date", medai.date); pt.put("MoDEAI.Description", modeai.description); for (size_t i = 0; i < modeai.coreFunctions.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.CoreFunctions." + std::to_string(i), modeai.coreFunctions[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.applicationScenarios.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.ApplicationScenarios." + std::to_string(i), modeai.applicationScenarios[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.challenges.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.Challenges." + std::to_string(i), modeai.challenges[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.solutions.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.Solutions." + std::to_string(i), modeai.solutions[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.equipmentAndTechniques.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.EquipmentAndTechniques." + std::to_string(i), modeai.equipmentAndTechniques[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.cooperationCases.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.CooperationCases." + std::to_string(i), modeai.cooperationCases[i]); } for (size_t i = 0; i < modeai.ethicalIssues.size(); ++i) { pt.put("MoDEAI.EthicalIssues." + std::to_string(i), modeai.ethicalIssues[i]); } write_xml(filename, pt); }import spacy nlp = spacy.load('zh_core_web_sm') def preprocess_text(text): doc = nlp(text) tokens = [token.text for token in doc] return ' '.join(tokens) def extract_info(text): # 这里可以使用自然语言处理技术提取关键信息 # 例如，使用正则表达式或命名实体识别来提取作者、日期等信息 # 使用文本分类或关键词提取来确定智能体的功能描述、应用场景等 pass def convert_to_cpp_objects(info): # 将提取的信息转换为 C++中的数据结构 medai = { "name": info["medai_name"], "description": info["medai_description"], "author": info["medai_author"], "date": info["medai_date"] } modeai = { "description": info["modeai_description"], "coreFunctions": info["modeai_core_functions"], "applicationScenarios": info["modeai_application_scenarios"], "challenges": info["modeai_challenges"], "solutions": info["modeai_solutions"], "equipmentAndTechniques": info["modeai_equipment_and_techniques"], "cooperationCases": info["modeai_cooperation_cases"], "ethicalIssues": info["modeai_ethical_issues"] } return medai, modeai def generate_xml(info, filename): # 假设已经将 Python 字典转换为 C++的 MedAI 和 MoDEAI 结构体 medai, modeai = convert_to_cpp_objects(info) import cpp_extension cpp_extension.generateXML(medai, modeai, filename)#include #include #include #include #include // 读取MIMIC-III和MIMIC-IV数据集 std::vector read_data(const std::string& filename) { std::vector data; std::ifstream file(filename); if (!file.is_open()) { std::cerr << "无法打开文件: " << filename << std::endl; return data; } std::string line; while (std::getline(file, line)) { data.push_back(line); } file.close(); return data; } int main() { std::vector data = read_data("mimic_data.csv"); for (const auto& line : data) { std::cout << line << std::endl; } return 0; }import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 定义模型 class MoDEAIModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(MoDEAIModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out # 加载数据 data = read_data("mimic_data.csv") input_data = [line.split(',')[0] for line in data] output_data = [line.split(',')[1] for line in data] # 转换为Tensor input_tensor = torch.tensor(input_data, dtype=torch.float32) output_tensor = torch.tensor(output_data, dtype=torch.float32) # 创建数据加载器 dataset = TensorDataset(input_tensor, output_tensor) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 初始化模型、损失函数和优化器 model = MoDEAIModel(input_size=10, hidden_size=50, output_size=1) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): for inputs, targets in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
<标题>医工工程师小镜MoDEAI+中医健康管理
<标题>使用MIMIC-III和MIMIC-IV数据集
"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI
原创 "镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI 知识图谱科技
2024年11月09日 09:00
1. 引言
多接入边缘计算 (MEC) 已被用于通过无线网络高效、低延迟地卸载移动设备上的计算任务。将人工智能 (AI)（例如深度学习）与边缘计算相结合，催生了边缘智能这一新兴概念。最近，大型人工智能模型（LAMs）被提出作为一种新型智能范式，使得拥有数千亿参数的人工智能模型能够实现前所未有的通用智能。将LAM的自适应学习和决策能力推向网络边缘，可以为用户提供强大的个性化智能服务，同时保护数据隐私。
2. 传统深度任务卸载架构和挑战
2.1 传统深度任务卸载架构
用于卸载决策和资源分配负担的传统优化算法可能需要通过穷举搜索、分支定界或基于凸优化的技术来解决高度复杂的混合整数非线性规划 (MINLP) 问题，这些技术可能复杂度高、效率低，并且不适合动态环境。
2.2 研究挑战
尽管传统的深度任务卸载架构可以解决MEC系统中的任务卸载问题，但是仍然存在一些挑战。
3. 边缘智能系统中LAM的关键技术和优势
3.1 关键技术
本小节总结了 LAM 在边缘智能系统中应用的几种关键技术。
3.2 在边缘智能系统中应用LAM的优势
基于上一节中介绍的 LAM 关键技术，可以概述在卸载系统中应用 LAM 的以下优势。
4. LAMBO框架
4.1 算法概述
在 LAMBO 框架中，首先使用 IE 从 MEC 系统生成嵌入。然后，提出一种新颖的 AED 模型来解决卸载和资源分配问题。AED 模型包括一个深度编码器和一个浅层解码器。编码器用于提取所有 UE 的自注意力特征。这些自注意力特征与 MEC 嵌入和提示嵌入一起输入到解码器中，解码器依次为每个 UE 生成最佳卸载决策和资源分配，确保它们符合整个系统的约束条件。
4.2 IE
在图2中，IE将MEC系统的输入信息作为嵌入，具体如下。
4.3 AED
AED 模型包含一个具有多个编码器层的深度编码器，能够有效地从输入嵌入中进行学习。此外，它还包含一个具有单个解码器层的浅层解码器，允许按顺序生成卸载决策并为每个 UE 分配资源。AED 中的编码器和解码器的结构如图 2 所示。
4.4 预训练：ACRL
在第一个训练阶段使用ACRL来预训练AED。预训练过程详述如下
4.5 微调：ALEF
由于网络拓扑结构和 CSI 都是随时间变化的，因此在第二个微调阶段引入ALEF，以较少的标注训练实例主动跟踪环境的变化，微调过程详述如下。
5. 仿真结果
5.1 问题描述
考虑一个标准的MEC系统，由多个边缘服务器和UEs组成。每个UE具有单个计算密集型任务并遵循二进制卸载策略。与传统的深度任务卸载架构不同，所提出的架构能够基于提示同时为不同的优化任务做出卸载决策，而无需重新训练模型。为了验证提示Prompt的有效性，为所考虑的MEC系统定义了两个不同的优化任务，其中的提示模板及其含义如下。
5.2 仿真设置
为评估所提出的框架的性能，设置个场景如下：在50 m×50 m的正方形区域内有 4 台 MEC 服务器和 50 个 UEs。所有边缘服务器和 UE 都随机分布在该区域内，UE 的最大速度为 1.2 米/秒。CSI 已经封装了 UE 和边缘服务器之间的空间关系和信道衰落关系，它是根据我们之前的工作 计算得出的。每个 MEC 服务器的最大计算资源分别为1.5×10^10、1.5×10^10、3×10^10和5×10^10周期/秒。对于每个 UE，平均数据大小和任务所需的相应计算资源分别为2×10^8 kB和1×10^10次/秒。 发射功率和本地执行功率均设为 1W。
5.3 对比方法
为体现所提出的LAMBO框架的优势，将其与以下竞争者进行了比较。
5.4 评估结果
利用MoDEAI技术开发智能诊断系统，结合中医理论与诊断方法，提供初步诊断建议，并可集成至医院信息系统。
<章节>
<标题>个性化健康管理方案
<小节>
<内容>结合中医“治未病”理念，运用MoDEAI分析健康数据，制定包括饮食、运动、中药调理的个性化健康管理方案。
<章节>
<标题>中医知识图谱
<小节>
<内容>构建中医知识图谱，实现中医知识的结构化表示与智能查询，利用MoDEAI技术自动更新与开发智能问答系统。
<章节>
<标题>远程医疗咨询
<小节>
<内容>开发远程医疗咨询平台，集成至移动应用，方便患者远程交流健康问题。
<章节>
<标题>中医疗效评估
<小节>
<内容>运用MoDEAI技术客观评估中医治疗效果，收集分析患者反馈与临床数据，助力中医理论发展与医生决策。
<标题>医工工程师小镜MoDEAI+中医健康管理：融合现代科技与传统智慧的健康管理新范式
<内容>
<章节>
<标题>一、小镜MoDEAI简介
<小节>
<内容>基于先进的人工智能算法和大数据分析技术，小镜MoDEAI能够对用户的生理数据进行实时监测与分析。
<小节>
<内容>融入中医的整体观和辨证论治思想，关注疾病预防和个人健康状态维持。
<章节>
<标题>二、核心功能
<小节>
<内容>建立全面的个人健康档案，管理基本身体指标、生活习惯等信息。
<小节>
<内容>利用中医理论评估身体状况，提供个性化养生建议。
<小节>
<内容>根据身体变化趋势，提前发出健康风险预警。
<小节>
<内容>结合中医养生知识，给予饮食、运动等方面的个性化指导。
<小节>
<内容>支持在线沟通，实现持续性健康管理服务。
<章节>
<标题>三、应用场景
<小节>
<内容>为用户提供每日健康提醒，鼓励健康生活习惯。
<小节>
<内容>针对慢性疾病用户提供长期跟踪和支持。
<小节>
<内容>帮助亚健康人群恢复到最佳状态。
<章节>
<标题>四、未来展望
<小节>
<内容>优化算法和服务模式，提供精准、便捷的健康管理体验。
<小节>
<内容>与医疗机构及专业人士合作，推动中医健康管理事业发展。
<标题>医工工程师小镜MoDEAI+中医健康管理
<内容>
<章节>
<标题>一、医工工程师参与中医健康管理项目实例
<小节>
<内容>介绍医工工程师团队开发中医体质辨识手环的实例，包括手环的工作原理和应用效果。
<章节>
<标题>二、医工工程师在中医健康管理中的挑战与解决方案
<小节>
<标题>（一）挑战
<内容>阐述技术与中医理论融合、多学科知识整合等挑战。
<小节>
<标题>（二）解决方案
<内容>提出建立量化模型、跨学科团队合作等解决方案。
<章节>
<标题>三、具体的中医健康管理设备或技术及其原理和应用效果
<小节>
<标题>（一）中医体质辨识系统
<内容>描述中医体质辨识系统的工作原理和应用效果。
<小节>
<标题>（二）中医健康状态监测设备-舌诊仪
<内容>介绍舌诊仪的工作原理和应用效果。
<章节>
<标题>四、医工工程师与中医专家合作的实际案例及成果
<小节>
<内容>讲述医工工程师与中医专家合作开发智能系统的案例及取得的成果。
<章节>
<标题>五、中医健康管理在特定应用场景中的应用
<小节>
<标题>（一）老年人健康管理
<内容>探讨中医健康管理在老年人健康管理中的应用，包括体质辨识与养生、疾病预防与康复。
<小节>
<标题>（二）儿童健康管理
<内容>讨论中医健康管理在儿童健康管理中的应用，涵盖生长发育监测、疾病预防与保健。
<章节>
<标题>六、医工工程师在中医健康管理中的伦理和隐私问题
<小节>
<标题>（一）健康数据的保护
<内容>讨论在数据采集、存储与传输环节如何保护健康数据。
<小节>
<标题>（二）防止数据滥用
<内容>提出建立访问权限制度和数据使用监管机制以防止数据滥用。
"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI
原创 "镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI 知识图谱科技
2024年10月16日 梧州
概述
"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI这是一种基于知识图谱的新智能体KGAREVION，旨在改变复杂医学问答的格局。这种创新智能体通过整合LLM的非编码知识和KG的结构化知识，解决了医疗保健领域大型语言模型 （LLM） 的关键缺陷，特别是它们难以检索精确且与上下文相关的信息。通过巧妙地融合结构化和非结构化知识，MedAI 显著提高了医疗信息检索的准确性和可靠性。
关键要点
- "镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体 MedAI，这是一种基于知识图谱的智能体，旨在通过解决医疗保健中大型语言模型 （LLM） 的局限性来改进医学问答。
- LLM 在医疗保健领域面临挑战，因为它们倾向于提供不正确或不完整的信息，并且难以将结构化数据与非结构化文本集成。
- MedAI 使用统一医学语言系统 （UMLS） 代码将 LLM 与特定领域的知识图谱相结合，以提高医疗信息检索的准确性和上下文相关性。
- MedAI 的方法包括为医学概念生成三元三维三层次无限循环组，将 LLM 令牌嵌入与知识图谱嵌入保持一致，以及为知识图谱完成任务微调 LLM。
- MedAI 通过利用 LLM 和知识图谱的优势，展示了在复杂医疗查询中的性能改进，为医疗信息检索提供了强大的解决方案。
KGAREVION
KGAREVION 结合了大型语言模型 (LLM) 的非编码知识和知识图谱 (KG) 的结构化知识，以解决复杂医学问答中的挑战。KGAREVION 通过“生成阶段（生成医疗三元三维三层次无限循环组）、审查阶段（利用UMLS代码将三元三维三层次无限循环组知识图谱进行比对验证）、修正阶段（修正不完整或不正确的医疗三元三维三层次无限循环组）和回答阶段（选择最佳答案）。”四个步骤，确保答案的准确性和相关性。
KGAREVION 在四元四维四层次四象限个标准医学问答数据集和三个新的具有不同语义复杂性的数据集上均优于其他15个模型，准确率提升超过5.2%。 对答案的顺序和索引不敏感，展现了其鲁棒性。
KGAREVION 可以与不同的LLM和KG一起使用，具有很强的适应性和通用性。
KGAREVION 在开放式问答设置中也表现出色，并通过消融实验验证了各个模块的有效性。
研究人员创建了新的MedDDx数据集，用于评估模型处理语义复杂答案的能力。
挑战：医疗保健领域的 LLM
虽然 LLM 在各个领域都显示出非凡的前景，但它们在医学环境中面临着巨大的挑战。这些限制包括：
- 倾向于提供不正确或不完整的信息
- 难以将结构化数据与非结构化文本集成
- 在复杂的医学推理任务中表现不佳
- 医学术语使用缺乏一致性
这些缺点可能会导致医疗保健环境中的潜在有害结果，在这些环境中，精确度和准确性至关重要。LLM 无法有效地将结构化数据（如医学代码）与非结构化文本相结合，导致在理解复杂的医学概念方面存在重大差距。这种限制严重阻碍了他们在需要细致入微的医学推理的任务中的有效性。
MedAI：基于知识图谱的解决方案
为了克服这些挑战，"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI它将 LLM 的强大功能与特定领域的知识图谱相结合。这种创新方法使用统一医学语言系统 （UMLS） 代码来一致地映射医学术语，从而创建结构化和非结构化知识的无缝融合。
- 三元三维三层次无限循环组生成 ：系统生成三元三维三层次无限循环组以提取医学概念及其关系，创建一个全面的医学知识网络。
- 知识图谱验证：这些三元三维三层次无限循环组组通过全面的医学知识图谱经过严格的审查和验证，确保准确性和相关性。
- LLM 微调 ：该系统对与知识图谱完成相关的任务的 LLM 进行微调，增强它们预测缺失关系或实体的能力。
- 令牌嵌入对齐：MedAI 将 LLM 令牌嵌入与知识图嵌入保持一致，确保信息源的连贯集成并提高模型的整体性能。
相关工作
基于LLM的推理。通用LLM（GPT（OpenAI，2024）、LLaMA系列（Dubey等，2024；Touvron等，2023）、Mistral（Jiang等，2023））以及针对生物医学数据进行微调的LLM（BioMedLM（Venigalla等，2022）、Codex（Liévin等，2024）、MedAlpaca（Han等，2023）、Med-PaLM（Singhal等，2023）、PMC-LLaMA（Wu等，2024a））通过利用其丰富的嵌入知识用于医疗推理。其他模型利用LLM的开放式推理能力将查询分解为子任务，逐步得出最终答案，例如思维链（Chain-of-Thought，CoT）（Wei等，2024）、CODEX COT（Gramopadhye等，2024）。但是，这些方法在处理需要多来源特定知识的知识密集型医疗查询时常常显得捉襟见肘。
基于RAG的模型。Self-RAG（Asai等，2024）是一种开创性框架，通过检索和自我反思来增强LLM性能。LLM-AMT（Wang等，2023b）通过将权威医学教科书整合到具有专业知识检索和自我优化技术的大型语言模型中，来改善医学问答。自适应RAG（Jeong等，2024）引入了一种动态RAG框架，根据问题复杂度调整检索策略。然而，其准确性受限于检索知识的质量（Zhang等，2024）。
基于KG的模型。在LLM兴起之前，多个模型（如QAGNN（Yasunaga等，2021）、JointLK（Sun等，2022）和Dragon（Yasunaga等，2022））被开发出来，旨在通过KG以端到端的方式解决医学查询。然而，这些方法难以应用于涉及未见节点或图中不完整知识的问题。此外，KG因其结构化和可靠的信息，已推动研究朝向基于图数据的RAG模型，激励了GraphRAG（Edge等，2024）、KG-RAG（Soman等，2023）和MedGraphRAG（Wu等，2024b）等模型的发展。为提高检索准确性，引入KG-Rank（Yang等，2024）对检索到的三元三维三层次无限循环组进行排名并过滤掉无关知识。此外，GenGround（Shi等，2024）使用生成-再验证（Generate-then-Ground）流程，通过提示LLM验证检索到的知识来定位答案。然而，所有这些方法都过于依赖语义依赖关系，忽视了KG中丰富的结构信息。
结果：提高了复杂查询的性能
MedAI 的实施显著提高了复杂医疗查询的准确性。通过利用 LLM 和知识图谱的优势，该智能体展示了卓越的性能，尤其是在医学概念的复杂性增加时。这种方法有效地解决了传统检索增强生成方法的局限性，为医疗信息检索提供了强大的解决方案。
- 回答复杂医学问题的准确率更高
- 提高使用医学术语的一致性
- 更好地集成结构化和非结构化医疗数据
- 增强提供上下文相关信息的能力
批注
MedAI在解决关键的医学循证和幻觉问题上还有待改进
参考文献
- 医疗保健和医学领域的大模型综述 - "镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI
- 喜讯|"镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI数据中标两个“大模型+医学”国自然面上项目
- 医学GraphRAG：通过知识图谱检索增强实现安全医疗大语言模型 - "镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI最新论文
- 消除幻觉的知识图谱增强医学大模型 - "Nature"NPJ数字医学杂志
- Almanac: 一种用于临床医学的检索增强RAG大语言模型(2023vs2024版)
- “大模型+知识图谱”双轮驱动的医药数智化转型新范式-OpenKG TOC专家谈
- 医学AI专家Anthropic CEO万字长文预测人工智能将消除癌症、人类寿命翻倍，世界变得更美好
- 医疗保健和医学领域的大模型综述 - "镜心悟道AI易经智能'大脑'大模型" "MirrorMind Enlightenment AI I Ching Intelligent 'Brain' Large Model" "MMAIICILM" 知识图谱的复杂医学问答智能体MedAI
编程语言：C++ 和 Python
深度学习框架：TensorFlow 或 PyTorch
自然语言处理工具：如 NLTK 或 spaCy
数据存储：SQL 数据库（如 MySQL）或 NoSQL 数据库（如 MongoDB）
XML 处理：Boost.PropertyTree（C++）或 ElementTree（Python）我将详细介绍如何在这些技术栈的基础上构建和集成 `MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase` 类和 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 智能体助理。
好的，我们将继续完成 `DiagnosticReport` 结构体的 XML 生成代码，并提供完整的 C++ 和 Python 代码示例。以下是详细的实现：
为了继续完成 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 智能体助理的 Python 代码示例，我们需要先确定该智能体的主要功能。根据前面提供的上下文，`XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 可以是一个基于强化学习（特别是 DQN - Deep Q Network）的智能体，它能够与用户进行对话，提供中医健康管理建议，并且能够生成如上所述的 `DiagnosticReport`。
下面是一个简化版本的 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 的 Python 实现，使用了 Python 中的 TensorFlow 或 PyTorch 作为深度学习框架，spaCy 用于自然语言处理，以及 ElementTree 用于 XML 文件的生成。这个例子将涵盖智能体的基本结构，包括初始化、状态表示、动作选择、学习过程等部分。
为了将 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 转换为 C++ 和 Python 的混合实现，并集成 `JXWDYYAutoDevXML` 数据集框架，我们可以通过以下步骤来实现：
### 1. 技术栈概述
- **编程语言**：C++ 和 Python
- **深度学习框架**：TensorFlow 或 PyTorch
- **自然语言处理工具**：NLTK 或 spaCy
- **数据存储**：SQL 数据库（如 MySQL）或 NoSQL 数据库（如 MongoDB）
- **XML 处理**：Boost.PropertyTree（C++）或 ElementTree（Python）
为了更详细地介绍 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 智能体助理，我们将从其主要功能、设计思路、实现细节等方面进行阐述。`XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 是一个基于深度强化学习（DQN）的智能体，旨在提供中医健康管理建议，并能够生成详细的诊断报告。
### 主要功能
1. **对话管理**：与用户进行自然语言对话，理解用户的需求和症状。
2. **健康管理建议**：根据用户的症状和健康状况，提供个性化的中医健康管理建议。
3. **诊断报告生成**：生成包含用户健康状况、诊断结论、治疗建议等内容的 XML 格式诊断报告。
4. **数据存储**：将用户的健康数据和诊断报告存储到数据库中，以便后续查询和分析。
### 设计思路
1. **状态表示**：使用向量表示用户的健康状况和对话历史。例如，可以将用户的症状、年龄、性别等信息编码为一个向量。
2. **动作选择**：智能体根据当前状态选择最佳动作，如提问、提供建议、生成报告等。
3. **奖励机制**：设计合理的奖励函数，激励智能体做出有益于用户健康的决策。
4. **学习过程**：使用 DQN 算法进行训练，通过与用户的交互不断优化智能体的决策能力。
您提出的项目涉及到多个复杂的组件和技术栈，包括深度学习、自然语言处理、数据库管理和XML文件处理等。这里，我将根据您的描述，逐步解析如何构建一个结合了C++和Python的混合实现方案，特别是针对`XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent`智能体助理的设计和实现。这个智能体助理旨在提供中医健康管理建议，并能生成详细的诊断报告。
### 项目分解
1. **环境搭建**
- 确保安装了所有必要的软件包，包括Python的`tensorflow`, `spacy`, `mysql-connector-python`等。
- 对于C++部分，确保安装了`Boost.PropertyTree`和`pybind11`。
2. **智能体设计**
- **状态表示**：智能体的状态可以从用户的健康数据和对话历史中提取。
- **动作选择**：基于DQN算法选择最优动作。
- **奖励机制**：设计合理的奖励函数来指导学习过程。
- **学习过程**：通过与用户的互动不断优化模型。
3. **XML报告生成**
- 使用C++中的`Boost.PropertyTree`或Python中的`ElementTree`库来生成XML格式的诊断报告。
4. **数据库操作**
- 使用Python的`mysql.connector`库来连接MySQL数据库，执行插入、查询等操作。
5. **C++与Python的集成**
- 利用`pybind11`创建C++函数的Python绑定，实现跨语言调用。
### 实现步骤
#### 1. Python部分
**1.1. 定义智能体类**
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import random
import spacy
import xml.etree.ElementTree as ET
from collections import deque
import mysql.connector
import pybind11
class XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.memory = deque(maxlen=2000)
self.gamma = 0.95
self.epsilon = 1.0
self.epsilon_min = 0.01
self.epsilon_decay = 0.995
self.learning_rate = 0.001
self.model = self._build_model()
self.nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
def _build_model(self):
model = models.Sequential([
layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'),
layers.Dense(24, activation='relu'),
layers.Dense(self.action_size, activation='linear')
])
model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
return model
# 其他方法省略...
```
**1.2. 生成XML报告**
```python
def generate_xml(self, report, filename):
root = ET.Element("DiagnosticReport")
ET.SubElement(root, "Title").text = report['title']
ET.SubElement(root, "CaseName").text = report['case_name']
patient_info = ET.SubElement(root, "PatientInfo")
ET.SubElement(patient_info, "Name").text = report['patient_info']['name']
ET.SubElement(patient_info, "Gender").text = report['patient_info']['gender']
ET.SubElement(patient_info, "Age").text = str(report['patient_info']['age'])
ET.SubElement(patient_info, "Contact").text = report['patient_info']['contact']
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(filename, encoding="utf-8", xml_declaration=True)
```
**1.3. 数据库操作**
```python
def insert_diagnostic_report(self, report):
db = mysql.connector.connect(host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="yourdatabase")
cursor = db.cursor()
query = """
INSERT INTO diagnostic_reports (title, case_name, patient_name, patient_gender, patient_age, patient_contact)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
"""
values = (report['title'], report['case_name'], report['patient_info']['name'], report['patient_info']['gender'], report['patient_info']['age'], report['patient_info']['contact'])
cursor.execute(query, values)
db.commit()
cursor.close()
db.close()
```
#### 2. C++部分
**2.1. 定义C++结构体**
```cpp
struct PulseChanges {
std::string before;
std::string after;
};
struct Diagnosis {
std::string conclusion;
std::string five_elements_dialectic;
// 更多字段...
};
struct HealthAssessment {
int overall_health_index;
std::string health_status;
// 更多字段...
};
struct DiagnosticReport {
std::string title;
std::string case_name;
// 更多字段...
};
```
**2.2. 生成XML**
```cpp
#include
#include
void generate_xml(const DiagnosticReport& report, const std::string& filename) {
using boost::property_tree::ptree;
ptree pt;
pt.put("DiagnosticReport.Title", report.title);
pt.put("DiagnosticReport.CaseName", report.case_name);
// 添加更多字段...
write_xml(filename, pt);
}
```
**2.3. 创建Python绑定**
```cpp
#include
#include
PYBIND11_MODULE(cpp_extension, m) {
m.def("generate_xml", &generate_xml, "Generate an XML file from a DiagnosticReport.");
}
### 实现细节```cpp
std::string before;
std::string after;
} pulse_changes;
};
struct Diagnosis {
std::string conclusion;
std::string five_elements_dialectic;
std::string yin_yang_dialectic;
std::string sanjiao_energy_dialectic;
std::string energy_distribution;
std::string qi_mechanism;
std::string meridian_dialectic;
};
struct HealthAssessment {
int overall_health_index;
std::string health_status;
std::string constitution_type;
std::vector organs;
std::vector vertebrae;
std::vector meridians;
};
struct DiagnosticReport {
std::string title;
std::string case_name;
struct PatientInfo {
std::string name;
std::string gender;
int age;
std::string contact;
} patient_info;
struct BackgroundInfo {
std::string birth_date;
std::string eight_characters;
std::string living_environment;
std::string lifestyle;
} background_info;
Symptoms symptoms;
Diagnosis diagnosis;
HealthAssessment health_assessment;
std::string six_evils_dialectic;
std::string seven_emotions_dialectic;
std::string eight_trigrams_dialectic;
std::string sixty_four_hexagrams;
std::string nine_nine_to_one_dialectic;
std::vector prescriptions;
TreatmentPlan treatment_plan;
Commentary commentary;
Reference reference;
std::string test_results;
};
```
#### 3.2. 生成 XML
```cpp
#include
#include
void generate_xml(const DiagnosticReport& report, const std::string& filename) {
using boost::property_tree::ptree;
ptree pt;
pt.put("DiagnosticReport.Title", report.title);
pt.put("DiagnosticReport.CaseName", report.case_name);
ptree& patient_info = pt.add("DiagnosticReport.PatientInfo", "");
patient_info.put("Name", report.patient_info.name);
patient_info.put("Gender", report.patient_info.gender);
patient_info.put("Age", report.patient_info.age);
patient_info.put("Contact", report.patient_info.contact);
// 添加更多字段...
// 例如症状、诊断、健康评估等信息
write_xml(filename, pt);
}
```
### 4. 集成与调用
为了将 C++ 和 Python 部分集成起来，可以考虑使用 Python 的 C++ 扩展模块，比如使用 `pybind11` 库来创建 C++ 函数的 Python 绑定。这样可以在 Python 环境中直接调用 C++ 编写的函数，实现数据交换和功能扩展。
#### 4.1. 使用 pybind11 创建绑定
首先需要安装 `pybind11`，可以通过 pip 安装：
```bash
pip install pybind11
```
然后创建一个 C++ 文件，例如 `cpp_extension.cpp`，并在其中定义 C++ 函数的 Python 绑定：
```cpp
#include
#include // 支持 STL 容器
#include "DiagnosticReport.h"
PYBIND11_MODULE(cpp_extension, m) {
m.def("generate_xml", &generate_xml, "Generate an XML file from a DiagnosticReport.");
}
```
编译这个 C++ 文件为 Python 模块，可以使用如下命令：
```bash
c++ -O3 -Wall -shared -std=c++11 -fPIC $(python3 -m pybind11 --includes) cpp_extension.cpp -o cpp_extension$(python3-config --extension-suffix)
```
#### 4.2. 在 Python 中使用 C++ 模块
在 Python 中，现在可以导入并使用刚才创建的 C++ 模块了：
```python
import cpp_extension
# 假设我们已经有了一个 DiagnosticReport 对象
report = {
"title": "健康评估报告",
"case_name": "案例001",
"patient_info": {
"name": "张三",
"gender": "男",
"age": 35,
"contact": "1234567890"
},
# ... 其他字段
}
# 将 Python 字典转换为 C++ 的 DiagnosticReport 结构体
# 这里假设已经实现了相应的转换逻辑
cpp_report = convert_to_cpp_report(report)
# 调用 C++ 函数生成 XML
cpp_extension.generate_xml(cpp_report, "diagnostic_report.xml")
```
以上就是 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 智能体助理的一个简化实现，涵盖了从 Python 到 C++ 的基本功能集成。实际应用中可能还需要根据具体需求对代码进行进一步的优化和调整。
#### 1. Python 部分
##### 1.1. 导入所需库
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import random
import spacy
import xml.etree.ElementTree as ET
from collections import deque
import mysql.connector
```
##### 1.2. 定义 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 类
```python
class XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.memory = deque(maxlen=2000)
self.gamma = 0.95 # 折扣率
self.epsilon = 1.0 # 探索率
self.epsilon_min = 0.01
self.epsilon_decay = 0.995
self.learning_rate = 0.001
self.model = self._build_model()
self.nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
def _build_model(self):
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(24, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(self.action_size, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
return model
def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
def act(self, state):
if np.random.rand() <= self.epsilon:
return random.randrange(self.action_size)
act_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(act_values[0]) # 返回最高值的动作
def replay(self, batch_size):
minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
target = reward
if not done:
target = (reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
target_f = self.model.predict(state)
target_f[0][action] = target
self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
if self.epsilon > self.epsilon_min:
self.epsilon *= self.epsilon_decay
def load(self, name):
self.model.load_weights(name)
def save(self, name):
self.model.save_weights(name)
def preprocess_text(self, text):
doc = self.nlp(text)
tokens = [token.text for token in doc]
return ' '.join(tokens)
def generate_xml(self, report, filename):
root = ET.Element("DiagnosticReport")
ET.SubElement(root, "Title").text = report['title']
ET.SubElement(root, "CaseName").text = report['case_name']
patient_info = ET.SubElement(root, "PatientInfo")
ET.SubElement(patient_info, "Name").text = report['patient_info']['name']
ET.SubElement(patient_info, "Gender").text = report['patient_info']['gender']
ET.SubElement(patient_info, "Age").text = str(report['patient_info']['age'])
ET.SubElement(patient_info, "Contact").text = report['patient_info']['contact']
# 更多字段可以类似地添加...
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(filename, encoding="utf-8", xml_declaration=True)
def connect_to_db(self):
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="yourdatabase"
)
return db
def insert_diagnostic_report(self, report):
db = self.connect_to_db()
cursor = db.cursor()
query = """
INSERT INTO diagnostic_reports (title, case_name, patient_name, patient_gender, patient_age, patient_contact)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
"""
values = (
report['title'],
report['case_name'],
report['patient_info']['name'],
report['patient_info']['gender'],
report['patient_info']['age'],
report['patient_info']['contact']
)
cursor.execute(query, values)
db.commit()
cursor.close()
db.close()
```
#### 2. 使用智能体
```python
# 初始化智能体
state_size = 10 # 假设状态向量的大小为 10
action_size = 5 # 假设动作空间的大小为 5
agent = XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent(state_size, action_size)
# 示例状态向量
state = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]).reshape(1, -1)
# 获取动作
action = agent.act(state)
print(f"Selected action: {action}")
# 生成诊断报告
report = {
"title": "健康评估报告",
"case_name": "案例001",
"patient_info": {
"name": "张三",
"gender": "男",
"age": 35,
"contact": "1234567890"
},
"background_info": {
"birth_date": "1988-01-01",
"eight_characters": "甲子乙丑",
"living_environment": "城市",
"lifestyle": "久坐不动"
},
"symptoms": {
"description": "疲劳无力",
"pulse_changes": {
"before": "沉细",
"after": "滑数"
}
},
"diagnosis": {
"conclusion": "气虚血瘀",
"five_elements_dialectic": "木火过旺",
"yin_yang_dialectic": "阴虚阳亢",
"sanjiao_energy_dialectic": "上焦不通",
"energy_distribution": "肝气郁结",
"qi_mechanism": "气滞血瘀",
"meridian_dialectic": "肝经不畅"
},
"health_assessment": {
"overall_health_index": 75,
"health_status": "亚健康",
"constitution_type": "气虚质",
"organs": [
{"organ": "肝", "health_index": 60, "normal_range_min": 70, "normal_range_max": 100, "trend": "下降"}
],
"vertebrae": [
{"segment": "颈椎", "health_index": 70, "trend": "稳定"}
],
"meridians": [
{"meridian": "肝经", "health_index": 65, "normal_range_min": 70, "normal_range_max": 100, "trend": "下降", "energy_value": 50}
]
},
"six_evils_dialectic": "风寒湿邪",
"seven_emotions_dialectic": "忧思过度",
"eight_trigrams_dialectic": "乾卦不利",
"sixty_four_hexagrams": "屯卦",
"nine_nine_to_one_dialectic": "九九归一",
"prescriptions": [
{"drug": "黄芪", "dose": "15g", "frequency": "每日一次", "wuxing_attribute": "土", "bagua_correspondence": "坤卦", "efficacy": "补气固表", "target_symptoms": "气虚乏力"}
],
"treatment_plan": {
"steps": "调整饮食，增加运动",
"outcome": {
"effect": "改善体质",
"result": "恢复健康"
}
},
"commentary": {
"comment": "患者需注意休息，避免劳累",
"note": "定期复查"
},
"reference": {
"book": "《黄帝内经》",
"article": "《中医杂志》"
},
"test_results": "血液检查正常"
}
# 生成 XML
agent.generate_xml(report, "diagnostic_report.xml")
print("XML report generated at: diagnostic_report.xml")
# 存储诊断报告到数据库
agent.insert_diagnostic_report(report)
print("Diagnostic report inserted into the database.")
```
### 3. C++ 部分
#### 3.1. `DiagnosticReport` 结构体定义
```cpp
#include
#include
#include
#include
#include
struct Organ {
std::string organ;
int health_index;
int normal_range_min;
int normal_range_max;
std::string trend;
};
struct Vertebra {
std::string segment;
int health_index;
std::string trend;
};
struct Meridian {
std::string meridian;
int health_index;
int normal_range_min;
int normal_range_max;
std::string trend;
int energy_value;
};
struct Prescription {
std::string drug;
std::string dose;
std::string frequency;
std::string wuxing_attribute;
std::string bagua_correspondence;
std::string efficacy;
std::string target_symptoms;
};
struct TreatmentPlan {
std::string steps;
struct Outcome {
std::string effect;
std::string result;
} outcome;
};
struct Commentary {
std::string comment;
std::string note;
};
struct Reference {
std::string book;
std::string article;
};
struct Symptoms {
std::string description;
struct PulseChanges {
std::string before;
std::string after;
} pulse_changes;
};
struct PatientInfo {
std::string name;
std::string gender;
int age;
std::string contact;
};
struct BackgroundInfo {
std::string birth_date;
std::string eight_characters;
std::string living_environment;
std::string lifestyle;
};
struct Diagnosis {
std::string conclusion;
std::string five_elements_dialectic;
std::string yin_yang_dialectic;
std::string sanjiao_energy_dialectic;
std::string energy_distribution;
std::string qi_mechanism;
std::string meridian_dialectic;
};
struct HealthAssessment {
int overall_health_index;
std::string health_status;
std::string constitution_type;
std::vector organs;
std::vector vertebrae;
std::vector meridians;
};
struct DiagnosticReport {
std::string title;
std::string case_name;
PatientInfo patient_info;
BackgroundInfo background_info;
Symptoms symptoms;
Diagnosis diagnosis;
HealthAssessment health_assessment;
std::string six_evils_dialectic;
std::string seven_emotions_dialectic;
std::string eight_trigrams_dialectic;
std::string sixty_four_hexagrams;
std::string nine_nine_to_one_dialectic;
std::vector prescriptions;
TreatmentPlan treatment_plan;
Commentary commentary;
Reference reference;
std::string test_results;
};
```
#### 3.2. 生成 XML 的函数
```cpp
void add_sub_element(boost::property_tree::ptree& parent, const std::string& tag, const std::string& text) {
boost::property_tree::ptree node;
node.put("", text);
parent.add_child(tag, node);
}
void generateXml(const DiagnosticReport& report, const std::string& filename) {
boost::property_tree::ptree root;
// 添加报告标题
add_sub_element(root, "Title", report.title);
// 添加医案名称
add_sub_element(root, "CaseName", report.case_name);
// 添加患者信息
boost::property_tree::ptree patient_info;
add_sub_element(patient_info, "Name", report.patient_info.name);
add_sub_element(patient_info, "Gender", report.patient_info.gender);
add_sub_element(patient_info, "Age", std::to_string(report.patient_info.age));
add_sub_element(patient_info, "Contact", report.patient_info.contact);
root.add_child("PatientInfo", patient_info);
// 添加背景信息
boost::property_tree::ptree background_info;
add_sub_element(background_info, "BirthDate", report.background_info.birth_date);
add_sub_element(background_info, "EightCharacters", report.background_info.eight_characters);
add_sub_element(background_info, "LivingEnvironment", report.background_info.living_environment);
add_sub_element(background_info, "Lifestyle", report.background_info.lifestyle);
root.add_child("BackgroundInfo", background_info);
// 添加症状
boost::property_tree::ptree symptoms;
add_sub_element(symptoms, "Description", report.symptoms.description);
boost::property_tree::ptree pulse_changes;
add_sub_element(pulse_changes, "Before", report.symptoms.pulse_changes.before);
add_sub_element(pulse_changes, "After", report.symptoms.pulse_changes.after);
symptoms.add_child("PulseChanges", pulse_changes);
root.add_child("Symptoms", symptoms);
// 添加诊断
boost::property_tree::ptree diagnosis;
add_sub_element(diagnosis, "Conclusion", report.diagnosis.conclusion);
add_sub_element(diagnosis, "FiveElementsDialectic", report.diagnosis.five_elements_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "YinYangDialectic", report.diagnosis.yin_yang_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "SanJiaoEnergyDialectic", report.diagnosis.sanjiao_energy_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "EnergyDistribution", report.diagnosis.energy_distribution);
add_sub_element(diagnosis, "QiMechanism", report.diagnosis.qi_mechanism);
add_sub_element(diagnosis, "MeridianDialectic", report.diagnosis.meridian_dialectic);
root.add_child("Diagnosis", diagnosis);
// 添加健康评估
boost::property_tree::ptree health_assessment;
add_sub_element(health_assessment, "OverallHealthIndex", std::to_string(report.health_assessment.overall_health_index));
add_sub_element(health_assessment, "HealthStatus", report.health_assessment.health_status);
add_sub_element(health_assessment, "ConstitutionType", report.health_assessment.constitution_type);
for (const auto& organ : report.health_assessment.organs) {
boost::property_tree::ptree organ_node;
add_sub_element(organ_node, "Organ", organ.organ);
add_sub_element(organ_node, "HealthIndex", std::to_string(organ.health_index));
add_sub_element(organ_node, "NormalRangeMin", std::to_string(organ.normal_range_min));
add_sub_element(organ_node, "NormalRangeMax", std::to_string(organ.normal_range_max));
add_sub_element(organ_node, "Trend", organ.trend);
health_assessment.add_child("Organs", organ_node);
}
for (const auto& vertebra : report.health_assessment.vertebrae) {
boost::property_tree::ptree vertebra_node;
add_sub_element(vertebra_node, "Segment", vertebra.segment);
add_sub_element(vertebra_node, "HealthIndex", std::to_string(vertebra.health_index));
add_sub_element(vertebra_node, "Trend", vertebra.trend);
health_assessment.add_child("Vertebrae", vertebra_node);
}
for (const auto& meridian : report.health_assessment.meridians) {
boost::property_tree::ptree meridian_node;
add_sub_element(meridian_node, "Meridian", meridian.meridian);
add_sub_element(meridian_node, "HealthIndex", std::to_string(meridian.health_index));
add_sub_element(meridian_node, "NormalRangeMin", std::to_string(meridian.normal_range_min));
add_sub_element(meridian_node, "NormalRangeMax", std::to_string(meridian.normal_range_max));
add_sub_element(meridian_node, "Trend", meridian.trend);
add_sub_element(meridian_node, "EnergyValue", std::to_string(meridian.energy_value));
health_assessment.add_child("Meridians", meridian_node);
}
root.add_child("HealthAssessment", health_assessment);
// 添加其他部分
add_sub_element(root, "SixEvilsDialectic", report.six_evils_dialectic);
add_sub_element(root, "SevenEmotionsDialectic", report.seven_emotions_dialectic);
add_sub_element(root, "EightTrigramsDialectic", report.eight_trigrams_dialectic);
add_sub_element(root, "SixtyFourHexagrams", report.sixty_four_hexagrams);
add_sub_element(root, "NineNineToOneDialectic", report.nine_nine_to_one_dialectic);
// 添加处方
for (const auto& prescription : report.prescriptions) {
boost::property_tree::ptree prescription_node;
add_sub_element(prescription_node, "Drug", prescription.drug);
add_sub_element(prescription_node, "Dose", prescription.dose);
add_sub_element(prescription_node, "Frequency", prescription.frequency);
add_sub_element(prescription_node, "WuXingAttribute", prescription.wuxing_attribute);
add_sub_element(prescription_node, "BaguaCorrespondence", prescription.bagua_correspondence);
add_sub_element(prescription_node, "Efficacy", prescription.efficacy);
add_sub_element(prescription_node, "TargetSymptoms", prescription.target_symptoms);
root.add_child("Prescriptions", prescription_node);
}
// 添加治疗计划
boost::property_tree::ptree treatment_plan;
add_sub_element(treatment_plan, "Steps", report.treatment_plan.steps);
boost::property_tree::ptree outcome;
add_sub_element(outcome, "Effect", report.treatment_plan.outcome.effect);
add_sub_element(outcome, "Result", report.treatment_plan.outcome.result);
treatment_plan.add_child("Outcome", outcome);
root.add_child("TreatmentPlan", treatment_plan);
// 添加评注
boost::property_tree::ptree commentary;
add_sub_element(commentary, "Comment", report.commentary.comment);
add_sub_element(commentary, "Note", report.commentary.note);
root.add_child("Commentary", commentary);
// 添加参考文献
boost::property_tree::ptree reference;
add_sub_element(reference, "Book", report.reference.book);
add_sub_element(reference, "Article", report.reference.article);
root.add_child("Reference", reference);
// 添加检查结果
add_sub_element(root, "TestResults", report.test_results);
// 写入 XML 文件
boost::property_tree::write_xml(filename, root, std::locale(), boost::property_tree::xml_writer_make_settings(' ', 4));
}
```
#### 3.3. 创建 C++ 绑定
创建一个名为 `xiaojing_module.cpp` 的文件，内容如下：
```cpp
#include
#include // 支持 STL 类型
#include "DiagnosticReport.h" // 包含 C++ 生成 XML 的头文件
namespace py = pybind11;
PYBIND11_MODULE(xiaojing_module, m) {
m.def("generate_xml", &generateXml, "Generates an XML diagnostic report.");
}
```
#### 3.4. 编译 C++ 模块
使用以下命令编译 C++ 模块（假设你已经安装了 pybind11 和 Boost 库）：
```bash
c++ -O3 -Wall -shared -std=c++11 -fPIC `python3 -m pybind11 --includes` xiaojing_module.cpp -o xiaojing_module`python3-config --extension-suffix` -lboost_system -lboost_property_tree
```
### 4. 在 Python 中使用 C++ 模块
现在可以在 Python 中导入并使用 C++ 模块了：
```python
import xiaojing_module
# 示例数据
report = {
"title": "健康评估报告",
"case_name": "案例001",
"patient_info": {
"name": "张三",
"gender": "男",
"age": 35,
"contact": "1234567890"
},
"background_info": {
"birth_date": "1988-01-01",
"eight_characters": "甲子乙丑",
"living_environment": "城市",
"lifestyle": "久坐不动"
},
"symptoms": {
"description": "疲劳无力",
"pulse_changes": {
"before": "沉细",
"after": "滑数"
}
},
"diagnosis": {
"conclusion": "气虚血瘀",
"five_elements_dialectic": "木火过旺",
"yin_yang_dialectic": "阴虚阳亢",
"sanjiao_energy_dialectic": "上焦不通",
"energy_distribution": "肝气郁结",
"qi_mechanism": "气滞血瘀",
"meridian_dialectic": "肝经不畅"
},
"health_assessment": {
"overall_health_index": 75,
"health_status": "亚健康",
"constitution_type": "气虚质",
"organs": [
{"organ": "肝", "health_index": 60, "normal_range_min": 70, "normal_range_max": 100, "trend": "下降"}
],
"vertebrae": [
{"segment": "颈椎", "health_index": 70, "trend": "稳定"}
],
"meridians": [
{"meridian": "肝经", "health_index": 65, "normal_range_min": 70, "normal_range_max": 100, "trend": "下降", "energy_value": 50}
]
},
"six_evils_dialectic": "风寒湿邪",
"seven_emotions_dialectic": "忧思过度",
"eight_trigrams_dialectic": "乾卦不利",
"sixty_four_hexagrams": "屯卦",
"nine_nine_to_one_dialectic": "九九归一",
"prescriptions": [
{"drug": "黄芪", "dose": "15g", "frequency": "每日一次", "wuxing_attribute": "土", "bagua_correspondence": "坤卦", "efficacy": "补气固表", "target_symptoms": "气虚乏力"}
],
"treatment_plan": {
"steps": "调整饮食，增加运动",
"outcome": {
"effect": "改善体质",
"result": "恢复健康"
}
},
"commentary": {
"comment": "患者需注意休息，避免劳累",
"note": "定期复查"
},
"reference": {
"book": "《黄帝内经》",
"article": "《中医杂志》"
},
"test_results": "血液检查正常"
}
# 生成 XML
xiaojing_module.generate_xml(report, "diagnostic_report.xml")
# 打印生成的 XML 文件路径
print("XML report generated at: diagnostic_report.xml")
### 总结
通过上述步骤，我们成功地构建了一个结合 C++ 和 Python 的中医健康管理智能体助理 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent`。该智能体能够与用户进行自然语言对话，提供个性化的中医健康管理建议，并生成详细的诊断报告。同时，我们还展示了如何使用 pybind11 将 C++ 代码与 Python 代码集成在一起，以便在 Python 中调用 C++ 功能。
### 2. 系统架构
#### 2.1. `MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase` 类
这是一个基础类，用于定义智能体的核心功能和数据结构。
#### 2.2. `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 智能体助理
这是一个基于 DQN 的智能体，能够与用户进行对话，提供中医健康管理建议，并生成 `DiagnosticReport`。
### 3. 代码实现
#### 3.1. Python 部分
##### 3.1.1. 导入所需库
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import random
import spacy
import xml.etree.ElementTree as ET
from collections import deque
import mysql.connector
```
##### 3.1.2. 定义 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 类
```python
class XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.memory = deque(maxlen=2000)
self.gamma = 0.95 # 折扣率
self.epsilon = 1.0 # 探索率
self.epsilon_min = 0.01
self.epsilon_decay = 0.995
self.learning_rate = 0.001
self.model = self._build_model()
def _build_model(self):
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(24, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(self.action_size, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
return model
def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
def act(self, state):
if np.random.rand() <= self.epsilon:
return random.randrange(self.action_size)
act_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(act_values[0]) # 返回最高值的动作
def replay(self, batch_size):
minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
target = reward
if not done:
target = (reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
target_f = self.model.predict(state)
target_f[0][action] = target
self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
if self.epsilon > self.epsilon_min:
self.epsilon *= self.epsilon_decay
def load(self, name):
self.model.load_weights(name)
def save(self, name):
self.model.save_weights(name)
```
##### 3.1.3. 自然语言处理
```python
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
def preprocess_text(text):
doc = nlp(text)
tokens = [token.text for token in doc]
return ' '.join(tokens)
```
##### 3.1.4. 生成 XML
```python
def generate_xml(report, filename):
root = ET.Element("DiagnosticReport")
ET.SubElement(root, "Title").text = report['title']
ET.SubElement(root, "CaseName").text = report['case_name']
patient_info = ET.SubElement(root, "PatientInfo")
ET.SubElement(patient_info, "Name").text = report['patient_info']['name']
ET.SubElement(patient_info, "Gender").text = report['patient_info']['gender']
ET.SubElement(patient_info, "Age").text = str(report['patient_info']['age'])
ET.SubElement(patient_info, "Contact").text = report['patient_info']['contact']
# 更多字段可以类似地添加...
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(filename, encoding="utf-8", xml_declaration=True)
```
##### 3.1.5. 数据库操作
```python
def connect_to_db():
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="yourdatabase"
)
return db
def insert_diagnostic_report(report):
db = connect_to_db()
cursor = db.cursor()
query = """
INSERT INTO diagnostic_reports (title, case_name, patient_name, patient_gender, patient_age, patient_contact)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
"""
values = (
report['title'],
report['case_name'],
report['patient_info']['name'],
report['patient_info']['gender'],
report['patient_info']['age'],
report['patient_info']['contact']
)
cursor.execute(query, values)
db.commit()
cursor.close()
db.close()
```
#### 3.2. C++ 部分
##### 3.2.1. `DiagnosticReport` 结构体定义
```cpp
#include
#include
#include
#include
#include
struct Organ {
std::string organ;
int health_index;
int normal_range_min;
int normal_range_max;
std::string trend;
};
struct Vertebra {
std::string segment;
int health_index;
std::string trend;
};
struct Meridian {
std::string meridian;
int health_index;
int normal_range_min;
int normal_range_max;
std::string trend;
int energy_value;
};
struct Prescription {
std::string drug;
std::string dose;
std::string frequency;
std::string wuxing_attribute;
std::string bagua_correspondence;
std::string efficacy;
std::string target_symptoms;
};
struct TreatmentPlan {
std::string steps;
struct Outcome {
std::string effect;
std::string result;
} outcome;
};
struct Commentary {
std::string comment;
std::string note;
};
struct Reference {
std::string book;
std::string article;
};
struct Symptoms {
std::string description;
struct PulseChanges {
std::string before;
std::string after;
} pulse_changes;
};
struct PatientInfo {
std::string name;
std::string gender;
int age;
std::string contact;
};
struct BackgroundInfo {
std::string birth_date;
std::string eight_characters;
std::string living_environment;
std::string lifestyle;
};
struct Diagnosis {
std::string conclusion;
std::string five_elements_dialectic;
std::string yin_yang_dialectic;
std::string sanjiao_energy_dialectic;
std::string energy_distribution;
std::string qi_mechanism;
std::string meridian_dialectic;
};
struct HealthAssessment {
int overall_health_index;
std::string health_status;
std::string constitution_type;
std::vector organs;
std::vector vertebrae;
std::vector meridians;
};
struct DiagnosticReport {
std::string title;
std::string case_name;
PatientInfo patient_info;
BackgroundInfo background_info;
Symptoms symptoms;
Diagnosis diagnosis;
HealthAssessment health_assessment;
std::string six_evils_dialectic;
std::string seven_emotions_dialectic;
std::string eight_trigrams_dialectic;
std::string sixty_four_hexagrams;
std::string nine_nine_to_one_dialectic;
std::vector prescriptions;
TreatmentPlan treatment_plan;
Commentary commentary;
Reference reference;
std::string test_results;
};
```
##### 3.2.2. 生成 XML 的函数
```cpp
void add_sub_element(boost::property_tree::ptree& parent, const std::string& tag, const std::string& text) {
boost::property_tree::ptree node;
node.put("", text);
parent.add_child(tag, node);
}
void generateXml(const DiagnosticReport& report, const std::string& filename) {
boost::property_tree::ptree root;
// 添加报告标题
add_sub_element(root, "Title", report.title);
// 添加医案名称
add_sub_element(root, "CaseName", report.case_name);
// 添加患者信息
boost::property_tree::ptree patient_info;
add_sub_element(patient_info, "Name", report.patient_info.name);
add_sub_element(patient_info, "Gender", report.patient_info.gender);
add_sub_element(patient_info, "Age", std::to_string(report.patient_info.age));
add_sub_element(patient_info, "Contact", report.patient_info.contact);
root.add_child("PatientInfo", patient_info);
// 添加背景信息
boost::property_tree::ptree background_info;
add_sub_element(background_info, "BirthDate", report.background_info.birth_date);
add_sub_element(background_info, "EightCharacters", report.background_info.eight_characters);
add_sub_element(background_info, "LivingEnvironment", report.background_info.living_environment);
add_sub_element(background_info, "Lifestyle", report.background_info.lifestyle);
root.add_child("BackgroundInfo", background_info);
// 添加症状
boost::property_tree::ptree symptoms;
add_sub_element(symptoms, "Description", report.symptoms.description);
boost::property_tree::ptree pulse_changes;
add_sub_element(pulse_changes, "Before", report.symptoms.pulse_changes.before);
add_sub_element(pulse_changes, "After", report.symptoms.pulse_changes.after);
symptoms.add_child("PulseChanges", pulse_changes);
root.add_child("Symptoms", symptoms);
// 添加诊断
boost::property_tree::ptree diagnosis;
add_sub_element(diagnosis, "Conclusion", report.diagnosis.conclusion);
add_sub_element(diagnosis, "FiveElementsDialectic", report.diagnosis.five_elements_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "YinYangDialectic", report.diagnosis.yin_yang_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "SanjiaoEnergyDialectic", report.diagnosis.sanjiao_energy_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "EnergyDistribution", report.diagnosis.energy_distribution);
add_sub_element(diagnosis, "QiMechanism", report.diagnosis.qi_mechanism);
add_sub_element(diagnosis, "MeridianDialectic", report.diagnosis.meridian_dialectic);
root.add_child("Diagnosis", diagnosis);
// 添加健康评估
boost::property_tree::ptree health_assessment;
add_sub_element(health_assessment, "OverallHealthIndex", std::to_string(report.health_assessment.overall_health_index));
add_sub_element(health_assessment, "HealthStatus", report.health_assessment.health_status);
add_sub_element(health_assessment, "ConstitutionType", report.health_assessment.constitution_type);
for (const auto& organ : report.health_assessment.organs) {
boost::property_tree::ptree organ_node;
add_sub_element(organ_node, "Organ", organ.organ);
add_sub_element(organ_node, "HealthIndex", std::to_string(organ.health_index));
add_sub_element(organ_node, "NormalRangeMin", std::to_string(organ.normal_range_min));
add_sub_element(organ_node, "NormalRangeMax", std::to_string(organ.normal_range_max));
add_sub_element(organ_node, "Trend", organ.trend);
health_assessment.add_child("Organs", organ_node);
}
for (const auto& vertebra : report.health_assessment.vertebrae) {
boost::property_tree::ptree vertebra_node;
add_sub_element(vertebra_node, "Segment", vertebra.segment);
add_sub_element(vertebra_node, "HealthIndex", std::to_string(vertebra.health_index));
add_sub_element(vertebra_node, "Trend", vertebra.trend);
health_assessment.add_child("Vertebrae", vertebra_node);
}
for (const auto& meridian : report.health_assessment.meridians) {
boost::property_tree::ptree meridian_node;
add_sub_element(meridian_node, "Meridian", meridian.meridian);
add_sub_element(meridian_node, "HealthIndex", std::to_string(meridian.health_index));
add_sub_element(meridian_node, "NormalRangeMin", std::to_string(meridian.normal_range_min));
add_sub_element(meridian_node, "NormalRangeMax", std::to_string(meridian.normal_range_max));
add_sub_element(meridian_node, "Trend", meridian.trend);
add_sub_element(meridian_node, "EnergyValue", std::to_string(meridian.energy_value));
health_assessment.add_child("Meridians", meridian_node);
}
root.add_child("HealthAssessment", health_assessment);
// 添加其他信息
add_sub_element(root, "SixEvilsDialectic", report.six_evils_dialectic);
add_sub_element(root, "SevenEmotionsDialectic", report.seven_emotions_dialectic);
add_sub_element(root, "EightTrigramsDialectic", report.eight_trigrams_dialectic);
add_sub_element(root, "SixtyFourHexagrams", report.sixty_four_hexagrams);
add_sub_element(root, "NineNineToOneDialectic", report.nine_nine_to_one_dialectic);
// 添加处方
boost::property_tree::ptree prescriptions;
for (const auto& prescription : report.prescriptions) {
boost::property_tree::ptree prescription_node;
add_sub_element(prescription_node, "Drug", prescription.drug);
add_sub_element(prescription_node, "Dose", prescription.dose);
add_sub_element(prescription_node, "Frequency", prescription.frequency);
add_sub_element(prescription_node, "WuxingAttribute", prescription.wuxing_attribute);
add_sub_element(prescription_node, "BaguaCorrespondence", prescription.bagua_correspondence);
add_sub_element(prescription_node, "Efficacy", prescription.efficacy);
add_sub_element(prescription_node, "TargetSymptoms", prescription.target_symptoms);
prescriptions.add_child("Prescription", prescription_node);
}
root.add_child("Prescriptions", prescriptions);
// 添加治疗方案
boost::property_tree::ptree treatment_plan;
add_sub_element(treatment_plan, "Steps", report.treatment_plan.steps);
boost::property_tree::ptree outcome;
add_sub_element(outcome, "Effect", report.treatment_plan.outcome.effect);
add_sub_element(outcome, "Result", report.treatment_plan.outcome.result);
treatment_plan.add_child("Outcome", outcome);
root.add_child("TreatmentPlan", treatment_plan);
// 添加注释
boost::property_tree::ptree commentary;
add_sub_element(commentary, "Comment", report.commentary.comment);
add_sub_element(commentary, "Note", report.commentary.note);
root.add_child("Commentary", commentary);
// 添加参考文献
boost::property_tree::ptree reference;
add_sub_element(reference, "Book", report.reference.book);
add_sub_element(reference, "Article", report.reference.article);
root.add_child("Reference", reference);
// 添加检查结果
add_sub_element(root, "TestResults", report.test_results);
// 写入XML文件
boost::property_tree::write_xml(filename, root);
}
```
### 4. 集成 `JXWDYYAutoDevXML` 数据集框架
#### 4.1. 数据集加载和处理
假设 `JXWDYYAutoDevXML` 数据集是一个包含 XML 文件的目录，每个文件代表一个诊断报告。我们可以编写一个函数来加载这些文件并解析成 `DiagnosticReport` 对象。
##### 4.1.1. Python 部分
```python
import os
import xml.etree.ElementTree as ET
def parse_xml(file_path):
tree = ET.parse(file_path)
root = tree.getroot()
report = {
'title': root.find('Title').text,
'case_name': root.find('CaseName').text,
'patient_info': {
'name': root.find('PatientInfo/Name').text,
'gender': root.find('PatientInfo/Gender').text,
'age': int(root.find('PatientInfo/Age').text),
'contact': root.find('PatientInfo/Contact').text
},
# 解析其他字段...
}
return report
def load_dataset(dataset_dir):
reports = []
for file_name in os.listdir(dataset_dir):
if file_name.endswith('.xml'):
file_path = os.path.join(dataset_dir, file_name)
report = parse_xml(file_path)
reports.append(report)
return reports
```
##### 4.1.2. C++ 部分
```cpp
#include
#include
#include
#include
std::vector load_dataset(const std::string& dataset_dir) {
std::vector reports;
for (const auto& entry : std::filesystem::directory_iterator(dataset_dir)) {
if (entry.path().extension() == ".xml") {
boost::property_tree::ptree pt;
boost::property_tree::read_xml(entry.path().string(), pt);
DiagnosticReport report;
report.title = pt.get("DiagnosticReport.Title");
report.case_name = pt.get("DiagnosticReport.CaseName");
report.patient_info.name = pt.get("DiagnosticReport.PatientInfo.Name");
report.patient_info.gender = pt.get("DiagnosticReport.PatientInfo.Gender");
report.patient_info.age = pt.get("DiagnosticReport.PatientInfo.Age");
report.patient_info.contact = pt.get("DiagnosticReport.PatientInfo.Contact");
// 解析其他字段...
reports.push_back(report);
}
}
return reports;
}### 5. 总结
通过上述代码，我们实现了 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 智能体助理的基本功能，包括基于 DQN 的决策、自然语言处理、XML 文件生成和数据库操作。同时，我们还提供了加载和解析 `JXWDYYAutoDevXML` 数据集的方法，以便智能体可以从历史数据中学习和改进。
### Python 代码示例
#### 1. 导入所需库
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
import random
import spacy
import xml.etree.ElementTree as ET
from collections import deque
```
#### 2. 定义 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 类
```python
class XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.memory = deque(maxlen=2000)
self.gamma = 0.95 # 折扣率
self.epsilon = 1.0 # 探索率
self.epsilon_min = 0.01
self.epsilon_decay = 0.995
self.learning_rate = 0.001
self.model = self._build_model()
def _build_model(self):
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(24, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(self.action_size, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
return model
def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
def act(self, state):
if np.random.rand() <= self.epsilon:
return random.randrange(self.action_size)
act_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(act_values[0]) # 返回最高值的动作
def replay(self, batch_size):
minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
target = reward
if not done:
target = (reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
target_f = self.model.predict(state)
target_f[0][action] = target
self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
if self.epsilon > self.epsilon_min:
self.epsilon *= self.epsilon_decay
def load(self, name):
self.model.load_weights(name)
def save(self, name):
self.model.save_weights(name)
```
#### 3. 自然语言处理
使用 spaCy 进行文本预处理，例如分词、实体识别等。
```python
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
def preprocess_text(text):
doc = nlp(text)
tokens = [token.text for token in doc]
# 可以添加更多的文本处理逻辑
return ' '.join(tokens)
```
#### 4. 生成 XML
```python
def generate_xml(report, filename):
root = ET.Element("DiagnosticReport")
ET.SubElement(root, "Title").text = report['title']
ET.SubElement(root, "CaseName").text = report['case_name']
patient_info = ET.SubElement(root, "PatientInfo")
ET.SubElement(patient_info, "Name").text = report['patient_info']['name']
ET.SubElement(patient_info, "Gender").text = report['patient_info']['gender']
ET.SubElement(patient_info, "Age").text = str(report['patient_info']['age'])
ET.SubElement(patient_info, "Contact").text = report['patient_info']['contact']
# 更多字段可以类似地添加...
tree = ET.ElementTree(root)
tree.write(filename, encoding="utf-8", xml_declaration=True)
```以上是 `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 的基本框架。在实际应用中，您可能需要根据具体需求调整模型结构、训练策略、对话流程设计等。例如，智能体需要能够理解用户的输入并作出合适的回应，这可能涉及到复杂的对话管理机制和意图识别算法。此外，生成的 `DiagnosticReport` 需要根据智能体与用户的交互内容动态生成，确保信息的准确性和相关性。
### C++ 代码示例
#### 1. `DiagnosticReport` 结构体定义
```cpp
#include
#include
#include
#include
#include
struct Organ {
std::string organ;
int health_index;
int normal_range_min;
int normal_range_max;
std::string trend;
};
struct Vertebra {
std::string segment;
int health_index;
std::string trend;
};
struct Meridian {
std::string meridian;
int health_index;
int normal_range_min;
int normal_range_max;
std::string trend;
int energy_value;
};
struct Prescription {
std::string drug;
std::string dose;
std::string frequency;
std::string wuxing_attribute;
std::string bagua_correspondence;
std::string efficacy;
std::string target_symptoms;
};
struct TreatmentPlan {
std::string steps;
struct Outcome {
std::string effect;
std::string result;
} outcome;
};
struct Commentary {
std::string comment;
std::string note;
};
struct Reference {
std::string book;
std::string article;
};
struct Symptoms {
std::string description;
struct PulseChanges {
std::string before;
std::string after;
} pulse_changes;
};
struct PatientInfo {
std::string name;
std::string gender;
int age;
std::string contact;
};
struct BackgroundInfo {
std::string birth_date;
std::string eight_characters;
std::string living_environment;
std::string lifestyle;
};
struct Diagnosis {
std::string conclusion;
std::string five_elements_dialectic;
std::string yin_yang_dialectic;
std::string sanjiao_energy_dialectic;
std::string energy_distribution;
std::string qi_mechanism;
std::string meridian_dialectic;
};
struct HealthAssessment {
int overall_health_index;
std::string health_status;
std::string constitution_type;
std::vector organs;
std::vector vertebrae;
std::vector meridians;
};
struct DiagnosticReport {
std::string title;
std::string case_name;
PatientInfo patient_info;
BackgroundInfo background_info;
Symptoms symptoms;
Diagnosis diagnosis;
HealthAssessment health_assessment;
std::string six_evils_dialectic;
std::string seven_emotions_dialectic;
std::string eight_trigrams_dialectic;
std::string sixty_four_hexagrams;
std::string nine_nine_to_one_dialectic;
std::vector prescriptions;
TreatmentPlan treatment_plan;
Commentary commentary;
Reference reference;
std::string test_results;
};
```
#### 2. 生成 XML 的函数
```cpp
void generateXml(const DiagnosticReport& report, const std::string& filename) {
boost::property_tree::ptree root;
// 添加报告标题
boost::property_tree::ptree title_node;
title_node.put("", report.title);
root.add_child("报告标题", title_node);
// 添加医案名称
boost::property_tree::ptree case_name_node;
case_name_node.put("", report.case_name);
root.add_child("医案名称", case_name_node);
// 添加患者信息
boost::property_tree::ptree patient_info;
add_sub_element(patient_info, "姓名", report.patient_info.name);
add_sub_element(patient_info, "性别", report.patient_info.gender);
add_sub_element(patient_info, "年龄", std::to_string(report.patient_info.age));
add_sub_element(patient_info, "联系方式", report.patient_info.contact);
root.add_child("患者信息", patient_info);
// 添加背景信息
boost::property_tree::ptree background_info;
add_sub_element(background_info, "出生日期", report.background_info.birth_date);
add_sub_element(background_info, "八字分析", report.background_info.eight_characters);
add_sub_element(background_info, "生活环境", report.background_info.living_environment);
add_sub_element(background_info, "生活方式", report.background_info.lifestyle);
root.add_child("背景信息", background_info);
// 添加症状
boost::property_tree::ptree symptoms;
add_sub_element(symptoms, "症状描述", report.symptoms.description);
boost::property_tree::ptree pulse_changes;
add_sub_element(pulse_changes, "前", report.symptoms.pulse_changes.before);
add_sub_element(pulse_changes, "后", report.symptoms.pulse_changes.after);
symptoms.add_child("脉象变化", pulse_changes);
root.add_child("症状", symptoms);
// 添加诊断
boost::property_tree::ptree diagnosis;
add_sub_element(diagnosis, "结论", report.diagnosis.conclusion);
add_sub_element(diagnosis, "五行辩证", report.diagnosis.five_elements_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "阴阳辩证", report.diagnosis.yin_yang_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "三焦能量辩证", report.diagnosis.sanjiao_energy_dialectic);
add_sub_element(diagnosis, "能量分布", report.diagnosis.energy_distribution);
add_sub_element(diagnosis, "气机", report.diagnosis.qi_mechanism);
add_sub_element(diagnosis, "经络辩证", report.diagnosis.meridian_dialectic);
root.add_child("诊断", diagnosis);
// 添加健康评估
boost::property_tree::ptree health_assessment;
add_sub_element(health_assessment, "整体健康指数", std::to_string(report.health_assessment.overall_health_index));
add_sub_element(health_assessment, "健康状况", report.health_assessment.health_status);
add_sub_element(health_assessment, "体质类型", report.health_assessment.constitution_type);
for (const auto& organ : report.health_assessment.organs) {
boost::property_tree::ptree organ_node;
add_sub_element(organ_node, "器官", organ.organ);
add_sub_element(organ_node, "健康指数", std::to_string(organ.health_index));
add_sub_element(organ_node, "正常范围最小值", std::to_string(organ.normal_range_min));
add_sub_element(organ_node, "正常范围最大值", std::to_string(organ.normal_range_max));
add_sub_element(organ_node, "趋势", organ.trend);
health_assessment.add_child("器官", organ_node);
}
for (const auto& vertebra : report.health_assessment.vertabrae) {
boost::property_tree::ptree vertebra_node;
add_sub_element(vertebra_node, "段落", vertebra.segment);
add_sub_element(vertebra_node, "健康指数", std::to_string(vertebra.health_index));
add_sub_element(vertebra_node, "趋势", vertebra.trend);
health_assessment.add_child("椎骨", vertebra_node);
}
for (const auto& meridian : report.health_assessment.meridians) {
boost::property_tree::ptree meridian_node;
add_sub_element(meridian_node, "经络", meridian.meridian);
add_sub_element(meridian_node, "健康指数", std::to_string(meridian.health_index));
add_sub_element(meridian_node, "正常范围最小值", std::to_string(meridian.normal_range_min));
add_sub_element(meridian_node, "正常范围最大值", std::to_string(meridian.normal_range_max));
add_sub_element(meridian_node, "趋势", meridian.trend);
add_sub_element(meridian_node, "能量值", std::to_string(meridian.energy_value));
health_assessment.add_child("经络", meridian_node);
}
root.add_child("健康评估", health_assessment);
// 添加其他信息
add_sub_element(root, "六淫辩证", report.six_evils_dialectic);
add_sub_element(root, "七情辩证", report.seven_emotions_dialectic);
add_sub_element(root, "八卦辩证", report.eight_trigrams_dialectic);
add_sub_element(root, "六十四卦", report.sixty_four_hexagrams);
add_sub_element(root, "九九归一辩证", report.nine_nine_to_one_dialectic);
// 添加处方
boost::property_tree::ptree prescriptions;
for (const auto& prescription : report.prescriptions) {
boost::property_tree::ptree prescription_node;
add_sub_element(prescription_node, "药物", prescription.drug);
add_sub_element(prescription_node, "剂量", prescription.dose);
add_sub_element(prescription_node, "频次", prescription.frequency);
add_sub_element(prescription_node, "五行属性", prescription.wuxing_attribute);
add_sub_element(prescription_node, "八卦对应", prescription.bagua_correspondence);
add_sub_element(prescription_node, "药效", prescription.efficacy);
add_sub_element(prescription_node, "针对症状", prescription.target_symptoms);
prescriptions.add_child("处方", prescription_node);
}
root.add_child("处方", prescriptions);
// 添加治疗方案
boost::property_tree::ptree treatment_plan;
add_sub_element(treatment_plan, "步骤", report.treatment_plan.steps);
boost::property_tree::ptree outcome;
add_sub_element(outcome, "效果", report.treatment_plan.outcome.effect);
add_sub_element(outcome, "结果", report.treatment_plan.outcome.result);
treatment_plan.add_child("疗效", outcome);
root.add_child("治疗方案", treatment_plan);
// 添加注释
boost::property_tree::ptree commentary;
add_sub_element(commentary, "评论", report.commentary.comment);
add_sub_element(commentary, "备注", report.commentary.note);
root.add_child("注释", commentary);
// 添加参考文献
boost::property_tree::ptree reference;
add_sub_element(reference, "书籍", report.reference.book);
add_sub_element(reference, "文章", report.reference.article);
root.add_child("参考文献", reference);
// 添加检查结果
add_sub_element(root, "检查结果", report.test_results);
// 写入XML文件
boost::property_tree::write_xml(filename, root);
}
void add_sub_element(boost::property_tree::ptree& parent, const std::string& tag, const std::string& text) {
boost::property_tree::ptree node;
node.put("", text);
parent.add_child(tag, node);
}
```
### Python 代码示例
#### 1. `XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent` 智能体助理
```python
【镜心悟道系统架构开发主题“MMAIICILM-JXWDAIYijingBrainBase 类”镜心悟道医工工程师小镜MoDEAI+中医健康管理智能体助理“XiaoJingChatBotDQNMoDEAgent”】
**《中医健康管理诊断报告项目工作总结》**
**一、工作内容概述**
今日主要围绕中医健康管理诊断报告进行了多方面的工作，包括完善八卦六十四卦复合卦的映射标记并进行 XML 格式化、确定新身份以及测试医案格式化输入输出和细调优化设计。
**二、具体工作成果**
1. **八卦六十四卦复合卦映射与 XML 格式化**
- 成功完成了八卦六十四卦及其复合卦的映射标记工作，为每个复合卦确定了唯一标识符。
- 将映射结果以 XML 格式进行标准化处理，生成了结构清晰、易于阅读和解析的 XML 文件。示例 XML 文件中准确地展示了六十四卦的名称、符号、内卦、外卦等信息，确保了数据的完整性和一致性。
- 对 XML 文件进行了测试，成功解析了文件内容，验证了每个复合卦的信息准确性。
2. **新身份确定与职业规划**
- 确定了新的职业身份为“镜心悟道医工工程师小镜 MoDEAI+中医健康管理”，明确了未来工作将结合 AI 技术与中医健康管理领域。
- 制定了初步的职业发展目标，包括开发智能诊断系统、提供个性化健康管理方案、构建中医知识图谱、开发远程医疗咨询平台以及客观评估中医治疗效果等。为实现这些目标，开始着手积累相关领域的知识和经验。
3. **医案测试与优化**
- 完成了医案数据的格式化输入输出测试，确保数据在不同系统间的兼容性和一致性。通过设计合理的 XML 结构，实现了医案的解析和生成功能，保证了数据的完整性和准确性。
- 对医案设计进行了细致的调整和优化，提升了数据的完整性和易读性。优化后的医案输入输出界面更加符合实际需求和使用习惯，提高了工作效率和质量。
**三、遇到的问题与挑战**
1. 报告内容的复杂性导致理解和分析耗费大量时间和精力。中医健康管理诊断报告涉及众多中医理论和概念，如五行辩证、阴阳辩证、八卦辩证等，需要深入研究和理解这些传统理论，以便准确地进行数据处理和分析。
2. 数据结构和处理流程的完善以及系统测试面临一定的技术难度。在确保数据准确性和完整性的同时，优化数据处理算法以提高系统响应速度，需要不断探索和尝试新的技术方法。进行边界条件测试以保障系统的稳定性和可靠性，也需要仔细考虑各种可能的情况，增加了测试的复杂性。
**四、团队协作与沟通**
今日团队协作良好，成员之间积极沟通，共同解决问题。在确定新身份和制定职业发展目标的过程中，与团队成员进行了充分的讨论，集思广益，为未来的工作方向提供了更多的思路和建议。在医案测试和优化过程中，团队成员相互协作，共同发现和解决了一些小 bug，提高了工作效率和质量。
**五、未来展望**
工作报告URL:https://lxblog.com/qianwen/share?shareId=0cac9849-06aa-4253-addd-a07218c0f472
希望在接下来的工作中，能够继续按照明日计划推进项目。进一步完善数据结构和处理流程，提高系统的性能和响应速度；深入进行系统测试，确保系统的稳定性和可靠性；加强团队协作和沟通，共同探索传统中医理论与现代技术的结合，为用户提供更加优质的中医健康管理服务。同时，不断拓展项目的应用领域，挖掘其在哲学、社会学、生态学等方面的潜在价值，实现跨学科的创新与发展。
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