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功能描述： 就业管理员则负责岗位类型、招聘信息以及简历投递等流程的管理，保障了招聘流程的顺畅和有效。企业用户通过系统发布招聘信息、管理收到的简历，并组织面试流程。学生用户可管理个人资料、投递简历、接收面试邀请并查看面试结果，为他们的就业之路提供便利和支持。 更多详细信息：https://blog.csdn.net/u011832806/article/details/145713085 本项目是基于Springboot+Vue开发的高校毕业生就业信息管理系统，高分通过项目，已获导师指导。主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 标价包含：项目源码、万字LW、数据库脚本、开发说明文档、安装部署视频、代码讲解视频、全套软件等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 环境说明： 开发语言：java JDK版本：jdk1.8 框架：springboot 数据库：mysql 5.7/8 数据库工具：navicat 开发软件：eclipse/idea
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该数据集旨在分析、理解和预测学生的抑郁水平，为心理健康和教育领域的研究提供支持。它涵盖了多种特征，包括人口统计学、学术、生活方式和心理因素，能够帮助研究人员探索影响学生心理健康的各种因素。数据以CSV格式存储，每行代表一名学生的信息，列则包含不同的属性。具体包括：学生的唯一标识符（ID）、年龄、性别、所在城市、平均绩点（CGPA）、睡眠时长、兼职或全职职业、工作压力、学业压力、学习满意度、工作满意度、饮食习惯以及抑郁状态等。数据特点：多维度分析：结合了人口统计学、学术和心理数据，提供了全面了解影响学生心理健康因素的视角。适用性强：适用于心理学家、教育工作者和数据科学家等，可用于心理健康研究、教育洞察以及政策制定支持。、机器学习应用：是训练预测模型以检测抑郁早期迹象的理想选择，有助于及时干预和预防措施的实施。可定制和可扩展：数据集结构支持添加新特征，适合多样化的研究和分析需求。通过该数据集，研究人员可以识别导致学生抑郁的关键因素，如学业压力、工作生活平衡和生活方式等。教育工作者可以了解学业压力和学习满意度对心理健康的影响，从而改善学习环境。此外，它还能为学校、学院和大学的心理健康政策等。
大型语言模型（LLMs）通过提升疾病分类和临床决策能力，正在彻底改变医学诊断领域。在本研究中，我们评估了两种基于LLM的诊断工具——DeepSeek R1和O3 Mini——在包含症状和诊断的结构化数据集上的表现。我们评估了它们在疾病和类别层面的预测准确性，以及其置信度评分的可靠性。DeepSeek R1在疾病层面达到了76%的准确率，总体准确率为82%，优于O3 Mini，后者分别达到72%和75%。值得注意的是，DeepSeek R1在心理健康、神经系统疾病和肿瘤学方面表现出色，准确率达到100%，而O3 Mini在自身免疫疾病分类中也取得了100%的准确率。然而，两种模型在呼吸系统疾病分类上都面临挑战，DeepSeek R1和O3 Mini的准确率分别为40%和20%。此外，置信度评分分析显示，DeepSeek R1在92%的案例中提供了高置信度预测，而O3 Mini则为68%。本研究还讨论了与偏见、模型可解释性和数据隐私相关的伦理问题，以确保LLM负责任地融入临床实践。总的来说，我们的研究结果为基于LLM的诊断系统的优缺点提供了有价值的见解，并为未来人工智能驱动的医疗保健改进提
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