1. 项目分为以下几个主要功能模块： - 患者陪诊下单模块：用户可以通过此模块预约陪诊服务，提供自己的基本信息和需求。 - 获取当地医院列表模块：帮助用户获取并浏览附近医院的详细信息，方便他们选择适合的医院。 - 陪诊订单系统：用于管理用户的所有陪诊订单，包括订单状态的实时更新。 - 邮寄地址编辑模块：用户可以编辑邮寄地址，便于接收相关文件或物品。 - 陪诊服务人员接单模块：允许陪诊服务人员查看和接受订单。 - 陪诊资格申请模块：为希望成为陪诊服务人员的用户提供申请流程。 - 陪诊抢单功能：陪诊人员可以通过这个功能抢单，获取更多服务机会。 - 陪诊提现功能：陪诊个体可以将他们的收入提现。 - 陪诊任务全过程记录模块：记录陪诊任务的所有过程，确保服务质量和事实清楚。 - 陪诊双方确认流程：在服务结束时，由双方确认完成服务。 这些功能模块为用户提供了一站式的陪诊服务，包括预约、选择医院、订单管理、邮寄地址编辑，以及服务人员的接单、抢单和提现等功能。 2. 项目主要使用了*小程序作为开发平台，并通过*开发者工具和JAVASCRIPT进行开发。后端采用了JSON作为数据交换格式，使用MYSQL进行数据存储。项目最终实现了良好的用户体验和高效的运行效率，提供了完全的功能和流畅的操作，增强了用户满意度。 3. 在开发过程中，遇到的主要技术难点包括： - 小程序和后端服务器数据交互的异步处理问题：通过使用Promise进行封装，实现异步转同步，解决了这个问题。 - 小程序的用户体验和性能优化问题：利用*小程序提供的分包加载、预加载等优化技术，解决了性能优化的问题。 - 陪诊人员抢单功能的并发处理问题：利用数据库的事务和乐观锁机制，解决了抢单的并发问题。

我开发了一款基于openai的人工智能问答系统，模块包括智能问答，数字人聊天，智能绘画生成等功能。帮我生成如下内容：1.项目分为那些功能模块，对使用者来说实现了哪些功能。2项目使用了哪些技术栈，最终达到了哪些效果。3.有哪些技术难点，怎么解决的 1. 项目分为以下功能模块： - 智能问答模块: 使用者可以提出任何问题，系统会快速、准确地提供答案，大大提高了信息查询的效率。 - 数字人聊天模块: 这个模块提供了一种人机交互方式，用户可以和人工智能进行对话，得到一种与真人交谈的感觉。 - 智能绘画生成模块: 用户可以通过描述或简单的指示，让人工智能创建出富有想象力的绘画，这对于没有绘画基础的人来说是一大福音。 2. 项目使用了以下技术栈并达到以下效果： - OpenAI提供的GPT-3语言模型：用于实现智能问答和数字人聊天功能，不仅能理解和回答问题，还能理解不同情境下的语境，提高了与用户的互动效果。 - 深度学习和神经网络：这是实现智能绘画生成的核心技术，通过复杂的网络层数和神经元链接，系统可以理解用户的描述并把它转化为绘画。 - 最终，这个项目提供了一种有效的信息查询方式，让人机交互更加自然，同时让绘画创作更加易于掌握。 3. 技术难点及解决方法： - 理解复杂语种：使用者可能会用各种方式表达问题，这就需要模型具有高级别的理解能力。这个问题通过训练GPT-3模型，让它学习大量的语言数据来解决。 - 创造性绘画生成：如何从用户的描述中抓取关键信息并转化为绘画是一个大挑战。通过深度学习和神经网络的训练，系统可以学习如何从描述中找出关键元素并将其转化为绘画。 - 执行时间：对于实时对话和绘画生成，执行时间不能过长。通过优化算法和提高计算资源，可有效地减少执行时间

主要功能： 1.电子临床病例报告表(eCRF)构建:用户可以自定义创建数据录入格式，设定访视的时间节点，对应的实验步骤或想要收集的数据类型等。同时，系统支持对访视进行复制和修改，提高工作效率。 2.逻辑核查(自动逻辑核查、人工逻辑核查)，用户可以自己设置系统对数据的核查规则。 3.数据质疑管理，实现质疑提出，质疑答复，质疑关闭等功能。 4.源数据核查和稽查轨迹查询，实现对数据流转全日志的记录和管理。 5.数据库导出。 6.统计分析功能：实现基于R语言的统计分析模块。 技术要点： 1.使用了mysql和ES数据库的结合方式进行数据存取，在满足数据结构可被自定义设置的前提下，同时实现高级搜索，引擎查询功能。 2.使用了更加灵活的json数据库存储模式，摆脱了传统意义下的数据库性能限制，同时支持相应的前端元素动态展示