醫院引進新的醫療技術時，常面臨 “難判斷效果” 的困擾：比如新的影像診斷設備，單看參數表難知實際用着順不順手；新的治療方案，靠人工統計療效耗時又易出錯。而 AI 醫療技術智能評估系統，就像給醫院配了位 “技術評估專家”，靠三項核心技術，讓醫療技術選型和效果判斷更準、更快。 第一項是全場景數據抓取技術，讓評估 “不缺關鍵信息”。傳統評估往往只看技術的核心性能，比如診斷設備的準確率，卻忽
技術準備 在開始編碼之前，我們需要準備開發環境和相關工具。以下是開發 物流大師 所需的技術棧和資源。 1. 技術棧 編程語言：Python 3.x（推薦 3.8 或更高版本）。 核心庫： random：生成隨機事件，如交通堵塞或客户訂單。 time：控制遊戲節奏和模擬時間流逝。 heapq：實現 Dijk
