请根据视频效果，使用后端技术完成如下内容： 身高预测公式： 男孩身高 = (父亲身高+母亲身高)*1.08/2 女孩身高 = (父亲身高*0.923+母亲身高)/2 要求：关键代码截屏上传，运行效果截屏或录视频上传。

为了使用后端技术实现这个身高预测公式，我们可以选择一个流行的后端框架，例如Python的Flask或Django，或者Node.js的Express。这里我会给出一个简单的Python Flask示例，不过请注意，实际应用中你需要创建数据库表来存储用户信息，并可能需要前端界面进行输入。

from flask import Flask, request, jsonify
import re

app = Flask(__name__)

# 假设我们有一个数据库连接
users = {}

@app.route('/predict_height', methods=['POST'])
def predict_height():
    data = request.get_json()
    if not all(key in data for key in ['father_height', 'mother_height']):
        return jsonify({'error': 'Missing required fields'}), 400

    # 根据性别计算身高
    gender = data['gender']
    if gender == 'male':
        height = (data['father_height'] + data['mother_height']) * 1.08 / 2
    elif gender == 'female':
        height = (data['father_height'] * 0.923 + data['mother_height']) / 2
    else:
        return jsonify({'error': 'Invalid gender'}), 400

    # 返回结果
    return jsonify({'predicted_height': round(height, 2)}), 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，你可以通过发送一个包含`father_height`、`mother_height`和`gender`字段的JSON请求到`http://localhost:5000/predict_height`来获取预测的身高。

注意，这只是一个非常基础的示例，实际项目中还需要考虑错误处理、输入验证以及更复杂的用户管理。另外，这个示例假设数据是硬编码的，但在生产环境中应从数据库读取或接收。