通过心电云平台，可以从任何地方采集和提交数据后，传输给最有经验的医疗人员，从而诊断反馈。
采用智能诊断算法，帮助医生进行初步诊断，让医生从大量重复性的劳动中解放出来，实现心电图初步筛查。
该系统使用前后端分离的架构，后台采用微服务架构，对外提供第三方的 RESEful API 数据访问接口。
使用了 Spring Boot实现了一个交互体验良好、数据存储安全、性能高效的云端诊断平台。
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以用户为核心，提供了一个界面友好、高可用、高并发的病理标注云平台。
基于微服务架构设计，将后台服务拆分为独立的微服务，采用前后端分离的设计思想，并实现了云平台的安全机制。
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本系统提供基于人工智能的目标产物生物合成途径设计
以及产量预测功能协助代谢工程师寻找生产有价值的化学品的新途径。
用户可以十分便捷的完成参数填写以及历史回顾避免不必要的尝试实验。
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基于软件即服务的思想开发完成，
前端采用WebGL技术实现了一套能够以3D方式展示代谢网络的功能界面；
后台选择广泛应用于当今互联网网站的Linux和Apache组合， 以及用Python语言实现的开源框架Django。
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该平台基于Tornado框架实现，内置了自研的骨髓细胞定位分割方法和骨髓细胞分类模型，
可以实时对用户上传的骨髓细胞图像中的单个细胞进行精准的定位分割，并对结果进行可视化展示。
该平台具有上传图像、定位细胞、识别细胞、计数可视化等功能，为医生提供了一个简单、可用、方便的自动化平台。
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平台后端整体采用微服务架构，使用Spring Cloud 作为主开发框架，具有高可用、高性能以及高可扩展等特性。
依据不同角色将平台前端划分为管理平台、医院平台以及开放平台，实现了按角色的功能划分。
各子平台操作界面皆基于Vue.js 实现，提供全范围、多尺度的病理图像展示。
配套提供病理图像云存储功能，实现了病理图像的高效共享。
开放平台：在线访问
医院平台：在线访问