骨龄采集预测分析系统旨在解决骨龄预测和BMI预测等相关数据的采集和分析需求。系统涵盖多个模块，包括“骨龄预测”、“BMI预测”等，每个模块专注于特定的数据收集任务。通过移动端采集系统，用户轻松填写相关信息，实现骨龄和BMI的快速预测。 在WEB端分析系统中，我们充分利用VUE和uniapp技术，构建直观易用的界面，支持对采集的骨龄和BMI数据进行深入分析。前端采用VUE和uniapp编写，以确保用户在不同平台上有一致的流畅体验。后端方面，我们采用asp.net和.netcore技术，确保系统在处理大量数据时保持稳定性和安全性。 系统旨在为医疗专业人员提供准确的骨龄和BMI预测结果，以帮助更好地了解患者的生长发育状况，并制定个性化的医疗方案。我们持续致力于提升系统性能，以满足用户需求，并为骨龄和BMI领域的研究和诊断提供有力支持。 作为骨龄采集预测分析系统的项目负责人，我承担了全面的项目管理和开发责任。首先，我进行了深入的需求分析，确保系统满足医疗专业人员在骨龄和BMI预测方面的实际需求。在系统架构设计上，我负责制定清晰而灵活的结构，使骨龄预测和BMI预测等多个模块能够协同工作。 在移动端采集系统的开发中，我领导团队采用先进的技术，以确保用户能够方便地填写相关信息，实现骨龄和BMI的准确预测。对于WEB端分析系统，我致力于利用VUE和uniapp技术，构建直观易用的界面，使医疗专业人员能够对采集的骨龄和BMI数据进行深入分析。 后端开发是项目稳定性和数据安全的基石，我确保采用asp.net和.netcore技术，以保障系统在处理大量数据时的高效性和可靠性。我的目标是为医疗专业人员提供准确的骨龄和BMI预测结果，助力更好地了解患者的生长发育情况，并为个性化的医疗决策提供支持。

ADHD数据可视化分析系统致力于解决注意力缺陷多动障碍（ADHD）相关数据的采集和分析。系统包含多个模块，如“初诊调查表”、“SNAP-IV(家长)”、“SNAP-IV(教师)”等，每个模块专注于特定的数据收集任务。通过移动端采集系统，用户能够方便地填写各项评估表格。而在WEB端分析系统中，我们利用VUE和uniapp技术构建了直观易用的界面，支持对各种评估数据的深入分析。 前端采用VUE和uniapp编写，以确保用户体验流畅一致。后端则采用asp.net和.netcore技术，保障系统的稳定性和安全性。系统主要聚焦于数据采集和分析，旨在为医疗专业人员提供全面、准确的评估结果，以便更好地了解患者状况和制定个性化治疗方案。我们持续努力提升系统性能，以满足用户需求并为ADHD领域的研究和诊断提供有力支持。 作为这个ADHD数据可视化分析系统的项目负责人，我的职责包括全面的需求分析、系统架构设计以及各端的开发工作。在需求分析阶段，我深入了解用户需求，确保系统能够满足ADHD领域的专业需求，并将JSON中的各项功能整合到系统中。 在系统架构设计方面，我负责制定清晰而灵活的系统结构，注重移动端采集系统和WEB端分析系统的协同工作。通过前端采用VUE和uniapp、后端使用asp.net和.netcore技术，我确保整个系统具有高度的可扩展性和安全性。 移动端开发是项目的关键部分，我领导团队使用先进的技术确保用户在填写各种评估表格时体验流畅。在网页端开发中，我注重界面的直观性和易用性，以便医疗专业人员能够方便地进行数据分析。 后端开发是系统稳定性和数据安全的基石，我确保采用asp.net和.netcore技术，保障系统在处理大量数据时的高效性和可靠性。

仓库装卸货预约排队系统实现了多仓库的车辆装卸货预约排队功能，司机通过公众号提前预约排队。抵达仓库后签到等待叫号入场。实现了车辆预约，签到，入场，装卸货，出场的全流程管理。本项目前端采用VUE，uniapp等技术，后端采用ASP.net,.netcore等框架技术实现。 作为项目负责人，我负责全面管理项目生命周期。通过前期需求调研确保系统能够满足用户期望。在架构设计方面，我注重系统的可扩展性和安全性。在网页端和后台的实现中，我领导团队采用最新技术，确保高性能和可维护性。同时我负责移动端的架构与开发，实现公众号预约端的开发，确保与整体系统无缝集成。