bdh的案例列表

这个系统主要是做给医院的，去做心脑磁功能成像与医院数据管理系统（上下位机全含）；从信息录入、数据采集、分类入组、数据清洗质控、数据分析、报告诊断全套均可完成，主语言是QT,C++实现；另外，我们在智慧城市、智慧校园、智慧文旅、智慧交通、小程序设计开发，web端，app端，等其他领域也都可以承接项目，我们自己有团队绝对靠谱，欢迎联系。...

python：舆情管理系统

企业服务-行业细分软件 bdh

这个系统主要是做给需要舆情管理的单位；可实现：舆情监测、舆情研判、网络传播、指挥通讯、联合执法、网评引导、链接核查、新媒体巡查、网络文明媒资库等功能，主语言为python实现；另外，我们在智慧城市、智慧校园、智慧文旅、智慧交通、小程序设计开发，web端，app端，等其他领域也都可以承接项目，我们自己有团队绝对靠谱，欢迎联系。...

Java：生产、物料、售后管理系统

企业服务-行业细分软件 bdh

这个系统主要是做给生产制造型单位；可实现：生产工序管理、设备信息管理、物料出入库管控、售后管理、研发项目管理等等功能，JAVA实现；另外，我们在智慧城市、智慧校园、智慧文旅、智慧交通、小程序设计开发，web端，app端，等其他领域也都可以承接项目，我们自己有团队绝对靠谱，欢迎联系。...

1. 传统机器学习（依赖手工特征）流程：手工提取特征 → 分类器训练。特征提取：基于医学图像的灰度、纹理、形状等设计特征，例如：纹理特征（如灰度共生矩阵 GLCM）：描述肿瘤区域的异质性（如 MRI 脑肿瘤的纹理差异）。形状特征（如周长、面积、圆形度）：用于区分正常与异常结构（如心脏扩大的形态特征）。时序特征（如 ECG 的 QRS 波宽度、RR 间期）：用于心律失常分类。分类器：支持向量机（SVM）、随机森林、AdaBoost 等，适用于简单场景（如 ECG 的正常 / 异常二分类）。局限性：手工特征依赖领域知识，对复杂病变（如多病灶、模糊边界）适应性差。 2....

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bdh的案例列表

bdh

QT、C++：数据采集、成像与诊断系统

python：舆情管理系统

Java：生产、物料、售后管理系统

图像识别算法