本技术公开了一种自动售卖热毛巾的售卖机，涉及毛巾机技术领域，包括售卖机主体和固定块，所述售卖机主体的内部顶端安装有一号伸缩机，所述一号伸缩机的下端活动安装有一号伸缩杆，所述一号伸缩杆的下端固定安装有长块，所述长块的前端表面贯穿开设有长孔，所述长块的内部左右侧壁均安装有微型伸缩机，所述微型伸缩机的右侧活动安装有微型伸缩杆。该自动售卖热毛巾的售卖机，能够便于人们在旅行过程中能够通过自动售卖机，取用热毛巾对脸部和手部进行清理，能够解决在旅行时自带的毛巾带有水分很难风干，不方便带在身上的问题，能够便于热毛巾的多次重复回收利用，能够对热毛巾加持得更加固定，并避免毛巾被人取走，造成不必要的损失。

 本技术公开了一种建设工程施工用雾化降尘装置,涉及雾化降尘技术领域，其技术方案包括移动底座，移动底座内部设置有水箱以及水泵，移动底座底部设置有四个减震车轮，移动底座上部固定连接有转动机构，转动机构可带动上部设置的支撑架发生转动，支撑架上部对称设置有第一调节机构，本发明中，雾化喷头内部设置有震荡腔，雾化喷头能够利用高压水通过震荡腔产生的振荡效应，将水细化成更微小的雾滴，从而有效提高雾化效果，而且在雾化喷头的一侧还设置有第二调节机构，通过第二调节机构可带动雾化喷头转动，从而调节雾化喷头的喷雾角度以形成锥形水雾将粉尘包围，达到高效抑制粉尘的目的。

 本技术公开了一种汽车A柱空间滚弯短流程制造工艺及装置，该制造工艺包括以下步骤:挤出型材；施加振动力；型材穿入第一道次三辊弯曲机构内；型材在继续向前送进完成中部段的水平弯曲；型材的前端转移至第二道次三辊弯曲机构的入口侧方，型材端部进入第二道次三辊弯曲机构内；后续挤出的型材直行通过第一道次三辊弯曲机构；第二道次三辊弯曲机构完成型材预定段的垂向弯曲；旋切装置将型材尾端切断，而后进行喷淋淬火及下料；型材送入时效炉中进行时效强化处理。本发明设计了完整的连续生产线将型材的挤出、弯曲成形、冷却、旋切、下料和热处理同步进行，缩短了生产工艺流程，有效提升了型材的质量和稳定性，提高了生产的工作效效率。

 本技术公开了一种糖尿病预测和可解释性分析方法以及计算机程序产品，属于医疗信息学技术领域，包括:构建样本数据集；构建特征自注意力模块的数学模型；构建融合特征自注意力模块的改进残差网络模型；利用改进残差网络模型对样本数据进行糖尿病风险预测；使用SHAP模型计算每个输入特征向量的SHAP值，评估输入特征向量对模型输出的边际贡献；生成SHAP值的可视化摘要图，展示各个特征对预测结果的具体影响。本发明融合自注意力机制和深度残差思想，显著提升了RAC模型的预测性能。通过引入SHAP特征分析，量化各特征对预测的贡献，增强了模型的可解释性，能够为糖尿病预测提供系统性评估。

 本技术提供一种肌少症辅助诊疗方法及系统，涉及医疗数据处理领域，其中，该方法包括:基于待诊断患者的基础信息和多个样本肌少症患者的基础信息、运动测试信息及肌少症状态，确定待诊断患者的多个目标肌少症诊断运动；根据多个样本肌少症患者的四肢骨骼肌含量，获取待诊断患者的四肢骨骼肌含量；根据待诊断患者的基础代谢率、握力、四肢骨骼肌含量以及在每个目标肌少症诊断运动的测试数据，确定待诊断患者的肌少症状态；根据疾病与运动关联图谱、基础代谢率与营养关联图谱、心理干预知识图谱、待诊断患者的基础信息、饮食与运动习惯、肌少症状态和心理状态测试数据，确定待诊断患者的建议辅助治疗方案，具有实现肌少症的智能化辅助诊疗的优点。

 本技术提供了一种基于时空序列的交通流量预测方法，涉及交通预测技术领域，包括获取开源网络交通流量数据，并进行预处理得到交通流量序列；将交通流量序列输入至数据嵌入层得到输入特征的高维表示，并进行周期性嵌入和自适应时空嵌入，将三种嵌入进行连接得到隐藏的时空表示；将隐藏的时空表示输入至时空编码器进行空间依赖性和时间依赖性的建模，得到隐藏状态；将隐藏状态输入至输出层，输出得到交通流量预测结果。本发明能够更有效地提取交通流量数据的深层特征，捕捉交通流量复杂的时空变化规律，进而提高城市交通流量预测的准确性。

 本技术公开了基于视觉识别的患者康复训练数据采集方法及系统，涉及康复训练数据采集技术领域，包括采用深度学习模型对患者康复训练视频进行图像分割，从所述患者康复训练视频中分离出患者运动特征区域；在所述患者运动特征区域中标记关键骨骼节点，并建立所述关键骨骼节点的三维坐标系；根据所述关键骨骼节点的三维坐标，计算相邻骨骼节点间的运动角度和位移数据；将所述运动角度和位移数据与预设康复标准进行匹配度分析，生成康复训练评分。本发明通过采用深度学习模型对康复训练视频进行图像分割，从中精确提取患者的运动特征区域，并结合三维坐标系对关键骨骼节点进行标记与分析，从而实现对患者康复训练数据的精确采集。

 本技术公开了一种基于BCL模型的帕金森进展预测方法，涉及医疗影像数据技术领域，包括:S1、获取包含H&Y评分和患者基本信息的临床数据，以及包含MRI图像的图像数据；S2、对MRI图像进行格式转换，结合H&Y评分进行数据标注；S3、对数据标注后的图像进行预处理；S4、使用主成分分析对预处理后的图像进行降维，提取图像的低维特征；S5、构造基于平衡权重调度器的课程学习框架以及分类模型，对降维后的特征进行训练；S6、预测患者的帕金森病进展，并对各个分类模型的预测性能进行评估。本发明能够提供更精确的患者疾病阶段评估，降低数据维度的同时提高了模型的计算效率和泛化能力，增强了模型对难样本的学习能力。

 本技术提供一种用于医院智慧服务的测评方法与系统，属于数据管理技术领域，具体包括:以科室的住院患者的服务项目为基础，确定住院患者的服务项目与现有的测评表格的匹配情况，并利用匹配情况确定不同的住院患者的表格匹配系数以及匹配偏差患者，获取科室中的匹配偏差患者在不同日期的分布数据，以匹配偏差患者在不同日期的分布数据以及匹配偏差患者的表格匹配系数为基础，确定科室与现有的测评表格的匹配情况不满足要求时，以科室中的不同的住院患者的服务项目为基础，进行科室的个性化测试表格的构建，提升了测评结果的准确性。

 本技术涉及术后康复管理领域，具体涉及手足外科患者术后康复管理系统。手足外科患者术后康复管理系统，包括:数据监测模块、康复计划预测模块和康复计划动态调整模块。本发明通过综合分析患者的术后数据，包括伤口愈合情况和功能恢复进度，能够预测患者在术后训练期的恢复趋势，并生成一个科学的初始功能恢复训练计划，为患者的康复训练提供明确的指导；在实际训练过程中，系统进一步通过比较实际恢复情况与预测趋势之间的差异，对康复训练计划进行实时动态调整；这种方法确保了康复训练计划始终与患者的实际恢复状态保持一致，从而最大化康复效果，减少康复时间，并降低并发症的风险。