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医疗数据ETL清洗
从HIS/LIS等系统抽取数据并进行去重、异常值处理、缺失值填充等标准化清洗
健康指标异常检测
基于时序数据（心率、血糖等）实时检测异常波动并触发预警
慢病风险预测模型开发
基于智慧城市医疗健康数据，使用逻辑回归、随机森林等算法构建糖尿病、高血压等慢病发病风险预测模型，支持早期干预与健康管理决策。
患者画像构建
基于诊疗记录、体检数据等构建患者多维标签画像，支持精准健康管理
医保欺诈识别规则编写
基于结算数据编写异常就诊、重复开药等欺诈行为的检测规则
医疗资源调度优化分析
分析门诊流量、住院床位使用率，输出排班与资源分配优化建议
医疗报告自动生成
根据分析结果自动生成结构化健康报告或科室运营月报，提升报告产出效率与数据可读性
自适应信号控制算法部署
将SCOOT、SCATS或强化学习模型等自适应信号控制算法部署到路侧单元，实现城市交通信号实时优化
交通仿真模型搭建与校准
使用Vissim或SUMO建立路网模型，并校准参数以匹配实测交通数据，支持智慧城市信号控制优化。
多路口相位方案冲突检测
检查相邻路口相位方案是否存在逻辑冲突或死锁风险，确保城市交通信号协调运行安全。
交通流数据采集与清洗
从地磁、视频、雷达等传感器获取数据，并进行去噪、补全等预处理
干线绿波协调控制方案生成
基于干线交通流数据，设计绿波带，计算相位差和公共周期，生成可落地的协调控制方案
信号控制方案评价报告生成
自动生成包含延误、排队长度、停车次数等指标的评价报告，用于智慧城市交通信号控制方案的评估与优化。
异常事件响应策略生成
检测交通事故或拥堵，自动生成临时信号调整方案，优化交通流
单点信号配时优化
基于韦伯斯特等模型计算最佳周期和绿信比，优化单交叉口延误，适用于智慧城市场景下的单点信号控制
术语一致性检查
检查标准草案中术语使用是否与行业标准一致，确保智慧城市相关标准的专业性和统一性。
利益相关方意见整合
汇总并分类整理各利益相关方对标准草案的反馈意见，形成结构化意见报告，支持标准草案的修订与决策
标准版本差异追踪
自动对比智慧城市标准不同版本间的修改内容，并生成结构化的差异报告，辅助标准制定与修订决策。
国际标准对标分析
对比国内外智慧城市标准，识别差异与可借鉴内容，支撑标准制定与优化。
案例库构建
收集并结构化智慧城市最佳实践案例，支持标准制定参考
技术指标量化
将智慧城市领域的抽象技术要求（如“高效通信”“低延迟响应”）转化为具体、可测量、可验证的性能指标，支撑标准制定与合规评估。
政策法规解读
快速解读并提取智慧城市相关政策及法规中的关键要求，为技术标准制定提供合规依据
标准文档框架生成
自动生成智慧城市标准文档的结构框架与章节大纲，确保内容完整、逻辑清晰、符合行业规范
平台性能监控与日志分析
搭建Prometheus+Grafana监控体系，分析城市物联网平台系统瓶颈并优化性能