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心脏病检测Web应用程序 该存储库包含为此Web应用程序项目开发的所有代码文件。 这是一个作为Web应用程序部署的机器学习项目。 预览： ： 目的：该项目旨在开发一种机器学习模型，该模型可用于根据给定的医学报告数据预测患有心脏病的患者。 编程语言：Python3 图书馆：Sklearn，Pandas，NumPy，Matplotlib，Seaborn等 Web框架：Python中的Flask Web框架 部署：Heroku 使用的技能：编程，数据分析，机器学习算法知识，数据结构和算法知识，Web开发。 该存储库的文件介绍， “ heart.csv”是从UCI机器学习存储库中获取的数据集。 “ model.py”是用于开发机器学习模型的python脚本。 在可用数据集上对“ knn_model.py”进行训练后，将其保存为ML模型。 “ app.py”具有开发Web应

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MATLAB神经网络之单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测.zip

基于PLC的病床呼叫系统 病床呼叫系统控制要求： 1）、共有3个病房，每间病房2个床位。每一病床床头均有紧急呼叫按钮及重置按钮，以利病人不适时紧急呼叫。 2）、设每一层楼有一护士站，每一护士站均有该层楼病人紧急呼叫与处理完毕的重置按钮。 3）、每一病床床头均有一紧急指示灯，一旦病人按下紧急呼叫按钮且未在5s内按下重置按钮时，该病床床头紧急指示灯动作且病房门口紧急指示灯闪烁，同时同楼层的护士站显示病房紧急呼叫并闪烁指示灯。 4）、在护士站的病房紧急呼叫中心，每一病房都有编号，用指示灯显示哪一病房先按下病人紧急呼叫按钮，并要具有优先级判别的能力。 5）、一旦护士看见护士站紧急呼叫闪烁灯后，须先按下护士处理按钮以取消闪烁情况，再依病房紧急呼叫顺序处理病房紧急事故，若事故处理妥当后，病房紧急闪烁指示灯和病床上的紧急指示灯才能被重置。

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