1.ʵ?实验?ƽ̨Դ??
2.LIMS系统源码：全面管理实验室的先进技术
3.求图中实验二的源代码，拜托各位学霸（用C＋＋写的平台）
4.如何利用Phyphox（手机物理工坊）设计自己的实验？（Phyphox editor教程）
5.C#大型LIS检验信息系统项目源码
6.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

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       Laboratory Information Management System (LIS) 是专为医院检验科设计的实验室信息管理系统，它整合了实验仪器与计算机网络，源码实现了样本登录、实验数据存取、平台报告审核与打印、源码数据爬虫源码数据统计分析等复杂操作的实验智能化、自动化和规范化管理。平台LIS 与医院信息管理系统 (HIS)、源码图像信息管理系统 (PACS) 一同构成了医院的实验信息化管理体系，共同提高医院整体管理水平，平台确保检验质量。源码

       LIS 系统的实验技术框架基于 SaaS 架构的 Client/Server 应用，实现服务的平台伸缩性、多服务协同与功能的源码易扩展。客户端采用 WPF 和 Windows Forms，服务端则采用 C# 和 .Net 技术，数据库选用 Oracle，接口技术则结合了 RESTful API 和 Http+WCF。

       LIS 系统的核心功能模块包括报告管理、字典管理、医院设备站点管理、质控管理。报告管理模块支持试管回执条码打印、集中管理检验报告、报告登记与接收、审核与打印、历史数据查询等功能。字典管理模块涵盖系统参数、标本管理、锤哥源码试管管理、送检类型管理、检验项目管理等。医院设备站点模块关注工作站点、设备与检验信息的管理。质控管理模块实现质控品、规则、设置、报告与数据的管理。

       LIS 系统的优势主要体现在提高工作效率、检验准确性、工作质量、成本降低与服务质量提升。从开发与运维角度，简化了运维管理，保障了数据安全与隐私，实现快速迭代与更新。成功应用案例包括多家二甲医院的实际使用，系统稳定可靠，获得用户高度评价。

       在质控管理中，LIS 系统涵盖质控品管理、规则管理、设置、报告管理与质控图。字典管理模块提供系统参数、标本、试管、送检类型、溯源码封条检验项目的全面管理。医院设备站点管理实现工作站点、设备与检验信息的整合。报告管理则包括试管回执打印、集中管理、登记与接收、历史数据查询、审核与打印等功能，以优化流程，提高效率与服务质量。

LIMS系统源码：全面管理实验室的先进技术

       LIMS系统作为实验室管理的先进技术，通过集成人员、设备、试剂等关键要素，严格遵循ISO 规范，利用网络技术、数据存储和处理能力，实现了实验室全方位的高效管理。

       LIMS系统的核心功能包括：

       人员管理：建立完整的人员档案，涵盖基本信息、培训记录等，同时支持人事审批流程，如请假管理。

       设备管理：设备台账管理，涵盖仪器基本信息、维护、维修等，系统会根据预设频率自动提醒维护和检定。

       标准检验项目管理：整合产品、重庆源码头标准和检验项目，形成一体化的管理库，便于灵活调整和使用。

       标物及易耗品管理：对实验室物资进行精细化管理，包括采购、库存、领用，确保检测工作的顺利进行。

       环境管理：监控并提醒温度和湿度，保证检测环境的稳定性。

       供应商管理：记录供应商的基础信息，确保供应商的可靠性和产品来源。

       数据标准治理：电子化管理标准方法，跟踪非标方法，保障数据质量。

       记录模板库：提供原始记录和检测报告模板，便于快速生成标准化文档。

       统计报表：强大的自定义报表功能，用户可灵活编辑和调整输出格式。

求图中实验二的源代码，拜托各位学霸（用C＋＋写的）

       ＃i nclude "graphics.h"

       ＃i nclude "math.h"

       ＃i nclude "dos.h"

       ＃i nclude "conio.h"

       ＃i nclude "stdlib.h"

       ＃i nclude "stdio.h"

       ＃i nclude "stdarg.h"

       #define MAXPTS 

       #define PI 3.

       struct PTS {

       int x,y;

       };

       double AspectRatio=0.;

       void LineToDemo(void)

       {

       struct viewporttype vp;

       struct PTS points[MAXPTS];

       int i, j, h, w, xcenter, ycenter;

       int radius, angle, step;

       double rads;

       printf(" MoveTo / LineTo Demonstration" );

       getviewsettings( &vp );

       h = vp.bottom - vp.top;

       w = vp.right - vp.left;

       xcenter = w / 2; /* Determine the center of circle */ ycenter = h / 2;

       radius = (h - ) / (AspectRatio * 2);

       step =  / MAXPTS; /* Determine # of increments */ angle = 0; /* Begin at zero degrees */ for( i=0 ; i<MAXPTS ; ++i ){  /* Determine circle intercepts */ rads = (double)angle * PI / .0; /* Convert angle to radians */ points[i].x = xcenter + (int)( cos(rads) * radius );

       points[i].y = ycenter - (int)( sin(rads) * radius * AspectRatio );

       angle += step; /* Move to next increment */ }

       circle( xcenter, ycenter, radius ); /* Draw bounding circle */ for( i=0 ; i<MAXPTS ; ++i ){  /* Draw the cords to the circle */ for( j=i ; j<MAXPTS ; ++j ){  /* For each remaining intersect */ moveto(points[i].x, points[i].y); /* Move to beginning of cord */ lineto(points[j].x, points[j].y); /* Draw the cord */ } } }

       main()

       { int driver,mode;

       driver=CGA;mode=CGAC0;

       initgraph(&driver,&mode,"");

       setcolor(3);

       setbkcolor(GREEN);

       LineToDemo();}

如何利用Phyphox（手机物理工坊）设计自己的实验？（Phyphox editor教程）

       Phyphox为用户提供了一系列内置实验，但若想探索更多创新实验，编写自定义程序就显得尤为重要。使用Phyphox的编辑器功能，可以将实验数据直接转化为结果，并进行数据处理，方便快捷。此外，通过连接外部设备如ESP，中线翻倍源码实验的复杂度与可能性得到显著提升。

       由于Phyphox编辑器的官方中文翻译尚未完成，因此使用过程中可能会遇到语言障碍。建议使用谷歌浏览器或Microsoft Edge，并在打开编辑器phyphox.org/editor/后，通过浏览器的翻译功能将页面翻译成中文。若遇到翻译不准确的情况，可适时切换回英文界面。

       在Phyphox编辑器中，主区域用于编辑实验标题，Input区可添加手机传感器、麦克风和定位功能，以及与外部设备如ESP进行连接。Output区负责输出操作，如发出声音或连接蓝牙设备，其功能在没有外部设备时可能不会用到。Views区则负责编辑实验的界面布局。注意，部分元素的翻译可能不太准确，具体功能与Phyphox界面保持一致。

       Analysis区用于模块化编程，将输入区的数据与界面区建立联系，并通过函数对数据进行转换。函数的名称无需翻译，使用过程中如有疑问，鼠标悬停在“？”图标上可显示详细信息。Export区用于导出数据为Excel等格式文件，并允许自定义导出样式。XML区域保存实验的源代码，通过模块化编程完成的代码无需重复编写。

       在使用过程中，可能会遇到添加实验时报错或函数图像无法显示等问题。解决方法通常是删除无关联的模块或修改公式模块。若遇到其他问题，可在评论区留言以获得帮助。

C#大型LIS检验信息系统项目源码

       LIS系统，一套医院检验科信息系统。它以数据库为核心，将实验仪器与电脑连接成网，基础功能涵盖病人样本登录、实验数据存取、报告审核、打印分发等。此外，实验数据统计分析、质量控制管理、人员权限管理、试剂出入库等功能，有助于提高实验室的整理管理水平，减少漏洞，提升检验质量。

       LIS系统能够实现临床检验信息化，检验科信息管理自动化。其主要功能是将检验科的实验仪器传出的检验数据经数据分析后，自动生成打印报告，通过网络存储在数据库中，使医生能够通过医生工作站方便、及时地看到患者的检验结果。

       一、LIS整体流程

       ❀检验项目申请：医生通过HIS或者病历系统开具检验项目检验申请单，申请信息自动传到护士站。

       ❀样本采集：住院、门诊采血点护士站打印条形码信息，采集样本。

       ❀检验：扫描条码来确认患者信息，对应标本编号，无误保存开始检验。

       ❀审核：检验结果由专门医生审核，审核完成后，报告对外临床共享查看、打印。

       ❀报告发布：支持单机打印报告、集中打印报告、自助打印报告。

       二、质控模块

       质控规则：支持Westguard.Gubbuss+T(n)等多种质控规则，设置质控参数。

       数据获取：从仪器读取或手工录入质控所需数据。

       结果：结果以文本和图形方式显示，并可打印出来。

       三、系统维护

       系统维护主要包括人员、仪器、耗材、检验项目、套餐、医院组织结构等。通常在系统实施时要根据医院情况先进行维护，平时信息变动后，由专人进行调整，添加、删除、更改这些操作。

       1、简化运维管理：.NET应用可以使用工具对应用程序进行监控、性能优化和故障排除，减少运维开发人员的手动干预和复杂的手动操作，提高运维效率和质量。

       2、数据安全和隐私保护：使用了oracle数据库，保证数据的隔离和安全性，同时也可以采用数据加密、身份认证和访问控制等技术保护用户数据的安全和隐私。

       3、快速迭代和更新：开发人员可以快速进行迭代和更新，实现持续交付和持续部署，减少了传统应用程序开发和更新的周期和成本。

       4、多家二甲医院全面实际使用，三年持续优化和运维，系统稳定。

       四、功能模块

       样本管理：LIS系统可以对样本进行管理，包括样本登记、标本接收、样本分发、样本追踪等功能。

       检验管理：LIS系统可以对检验流程进行管理，包括检验申请、检验结果录入、报告生成等功能。

       统计分析：LIS系统可以对实验室数据进行统计分析，包括样本数量、检验结果、质量控制等数据分析。

       质量控制：LIS系统可以对实验室质量进行控制，包括质量管理、质量评估、质量监控等功能。

       报告管理：LIS系统可以对检验报告进行管理，包括报告生成、报告审核、报告查询等功能。

       五、LIS系统的设计应遵循以下原则

       （1）安全性原则：在系统设计中，必须考虑各种可能存在的安全漏洞，如计算机病毒、人为破坏、误操作以及黑客攻击等对数据库的损害程度。

       （2）可扩展性原则：随着用户需求的不断变化，要求软件具有很好的可扩展性以适应新的需求。

       （3）实用性原则：在设计过程中要充分考虑到本系统是否能够满足实际工作的需要？能否真正解决实际工作中的问题？

       （4）先进性原则：在开发过程中要尽量使用先进的计算机技术和网络技术来构造一个性能优越的系统，以满足当前和未来的发展需要。

       （5）开放性与互用性原则：在进行系统设计时一定要考虑到与其他应用软件的接口关系及其兼容性问题。

       （6）经济性和可行性相结合的原则：在保证系统技术先进的同时还要注意成本的控制与效益的提高。

       （7）易维护性和易扩充性的统一的原则

       （8）通用化与个性化相结合的原则

       （9）模块化设计的思想

       （）标准化和系列化的设计思想

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。