លំហសិក្សាកម្ពុជា លំហសិក្សាកម្ពុជា V1.0
ចូល ចុះឈ្មោះ
personal
Nutrition and Diet Expert System

គម្រោងនេះមានគោលបំណងអភិវឌ្ឍន៍ ប្រព័ន្ធឯកទេសជំនាញផ្នែកអាហារូបត្ថម្ភ និងរបបអាហារ (Nutrition and Diet System) សម្រាប់មនុស្សដែលមានបញ្ហាសុខភាព និងអ្នកដែលមានបំណងរក្សាសុខភាពឱ្យបានល្អ។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានបង្កើតឡើង ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាសំខាន់ៗដូចជា ការខ្វះចំណេះដឹងអំពីអាហារូបត្ថម្ភត្រឹមត្រូវ ការចូលដំណើរការទៅកាន់អ្នកជំនាញអាហារូបត្ថម្ភមានកម្រិត និងការទទួលបានព័ត៌មានអាហារដែលមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត។ប្រព័ន្ធនេះអនុវត្តតាមស្ថាបត្យកម្ម MVC (Model-View-Controller) ជាមួយប្រតិបត្តិការនូវការប្រើប្រាស់ Knowledge Based System និង Rule-Based System ក្នុងការសម្រេចចិត្ត និងផ្តល់ការណែនាំអាហារ ដោយផ្អែកលើចំណេះដឹងពីអ្នកជំនាញអាហារូបត្ថម្ភ។ ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើ Flask និង MySQL ជាបច្ចេកវិទ្យាផ្នែក Back-end និងប្រើ HTML, CSS និង JavaScript សម្រាប់ការរចនាចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើប្រាស់ (User Interface) ដើម្បីធានាថាប្រព័ន្ធមានភាពងាយស្រួលប្រើ និងអាចចូលប្រើបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។ លទ្ធផលរំពឹងទុកនៃការស្រាវជ្រាវនេះ គឺការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី Expert System ដែលមានតម្លៃសមរម្យ អាចប្រើប្រាស់បានទូលំទូលាយ និងផ្តល់សិទ្ធិចូលប្រើព័ត៌មានអាហារូបត្ថម្ភ ការណែនាំរបបអាហារត្រឹមត្រូវ និងព័ត៌មានអំពីជំងឺដែលទាក់ទងនឹងរបបអាហារ ។ប្រព័ន្ធនេះនឹងជួយអ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការសម្រេចចិត្តអំពីការជ្រើសរើសអាហារប្រចាំថ្ងៃបានល្អប្រសើរឡើង ដោយផ្អែកលើស្ថានភាពសុខភាពរបស់ខ្លួន។អត្ថប្រយោជន៍សំខាន់ៗនៃប្រព័ន្ធនេះ រួមមាន ការជួយលើកកម្ពស់សុខភាពសាធារណៈ ការកាត់បន្ថយហានិភ័យជំងឺដែលបណ្តាលមកពីរបបអាហារមិនត្រឹមត្រូវ និងការផ្តល់ឧបករណ៍ជំនួយដល់គ្លីនិកសុខភាព មជ្ឈមណ្ឌលហាត់ប្រាណ ស្ថាប័នអប់រំ និងអ្នកជំនាញអាហារូបត្ថម្ភ ក្នុងការផ្តល់សេវាកម្មណែនាំអាហារដល់អ្នកប្រើប្រាស់បានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព និងងាយស្រល។

savuth kimchhay 3 723
personal
ការរចនា និងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធជំនាញវិនិច្ឆ័យរោគសញ្ញាជំងឺស្រូវទូទៅតាមប្រព័ន្ធបណ្ដាញ ដោយប្រើប្រាស់ Flask និង MySQL

ឯកសារនេះបង្ហាញអំពីការរចនា និងការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធជំនាញតាមប្រព័ន្ធបណ្ដាញ(Web-based expert system) សម្រាប់វិនិឆ្ឆ័យរោគសញ្ញាជំងឺស្រូវទូទៅ ដោយប្រើប្រាស់ Flask និង MySQL។ ប្រព័ន្ធនេះបានរួមបញ្ចូលមូលដ្ឋានចំណេះដឹងដែលមានរចនាសម័្ពន្ធផ្អែកលើច្បាប់(Rule-based knowledge) ជាមួយនិងគ្រោងការណ៍មូលដ្ឋានទិន្នន័យដែលអាចបាេន (scalable database schema) ដើម្បីគាំទ្រដល់ការវែកញែកការវិន្និច្ឆ័យដែលមានភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពទៀតទាត់។ការស្រាវជ្រាវនេះបានប្រកាន់យកវិធីសាស្រ្តប្រប័ន្ធមួយ ដែលរួមបញ្ចូលទាំងការទទួលបានចំណេះដឹងពីអ្នកជំនាញផ្នែកកសិកម្មការបង្កើតគំរូទិន្នន័យតាមគំនិត និងតក្កវិទ្យា (Conceptual and logical data modeling) ការរៀបចំច្បាប់ និងការអនុវត្តប្រព័ន្ធដោយអនុវត្តតាមស្ថាបត្យកម្ម MVC (Model-View-Controller)។ លទ្ធផលសំខាន់ៗរួមមាន ដ្យក្រាមទំនាក់ទំនងអង្គភាពពេញលេញ (Entity-Relationship Diagram – ERD) គ្រោងការណ៍ SQL គំរូសន្តិសុខផ្អែកលើតួនាទី (Role-based security model) និងម៉ាស៊ីនវិន្នច្ឆ័យដែលដំណើរការបាន។ ការវាយតម្លៃពិសោធន៍បង្ហាញថា ប្រព័ន្ធនេះផ្ដល់នូវការវិភាគរោគសញ្ញាគួរឲទុកចិត្ត និងបង្កើនលទ្ធផលទទួលបានការណែនាំផ្នែកកសិកម្មបឋម។ ការសិក្សាបានបញ្ចប់ដោយការគូសបញ្ជាក់អំពីការកែលម្អនាពេលអនាគតរួមទាំងយន្តការរៀនតាមបែបសម្របខ្លួន (adaptive learning mechanisms) និងការរួមបញ្ជូលបច្ចេកទេសវែកញែកកម្រិតខ្ពស់ដែលផ្អែកលើ AI។

San Reaksmey 1 71