王建军, 王媛. 基于springboot的药品管理系统的设计与实现[j]. 计算机工程与设计,

本文介绍了基于Spring Boot框架的药品管理系统的设计和实现。主要分为三个模块：药品管理、销售管理以及库存管理。其中药品管理模块包括药品信息的录入、修改和删除等功能，销售管理模块包括销售单的录入和查看等功能，库存管理模块包括库存信息的录入和查看以及库存报警功能等。

文章首先介绍了Spring Boot框架的优势和使用方法，然后详细介绍了该药品管理系统的设计思路和功能实现。作者采用了MVC架构模式，将程序分为后端管理和前端展示两部分。后端管理部分使用了Spring Security框架实现了权限管理，前端展示部分使用Thymeleaf模板引擎进行页面渲染。

在具体实现中，作者采用了MySQL数据库来存储药品信息、销售单信息和库存信息等数据，并使用MyBatis框架实现了对数据库的数据操作。此外，作者还实现了一些功能优化，例如药品信息的导入和导出功能、自动生成药品编号、销售单的打印功能等。

最后，作者对该系统的运行效果进行了测试，验证了该系统的稳定性和实用性，证明了基于Spring Boot框架的药品管理系统在实际应用中具有很大的优势和可行性。

相关问题

调研机器视觉的应用(包括国内外现状，发展趋势等，将必要参考文献给出)

机器视觉是一种利用计算机和数字图像处理技术对视觉信息进行分析、识别和理解的技术。目前，机器视觉已经广泛应用于各个领域，包括自动驾驶、工业自动化、医疗诊断、安防监控等。以下是对机器视觉应用的调研。

一、国内外现状

1. 自动驾驶

自动驾驶是机器视觉应用的一个重要领域。目前，国外的自动驾驶技术已经比较成熟，包括Google的Waymo、Tesla的Autopilot、Uber的自动驾驶车等。国内的自动驾驶也在快速发展，包括百度Apollo、蔚来汽车、小鹏汽车等。

参考文献：

[1] Althoff M, Benz M, Doll K, et al. Safety First for Automated Driving[C]//Proceedings of the 2018 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 2018: 1645-1650.

[2] 蔚来汽车. 蔚来汽车发布自主研发L4级自动驾驶系统[N]. 2020.

2. 工业自动化

机器视觉在工业自动化领域也有广泛应用，包括自动化检测、自动化测量、自动化装配等。目前，国内的机器视觉在工业领域的应用逐渐增加，包括华为、海康威视、大华等公司。

参考文献：

[3] 李庆芳, 胡凤波, 李娟, 等. 基于机器视觉技术的工业自动化检测系统研究[J]. 机械设计与制造, 2020, 05: 139-142.

[4] 蒋钦, 陈泽彪, 李琳, 等. 基于机器视觉的自动化装配技术研究[J]. 机械工程学报, 2019, 55(14): 157-165.

3. 医疗诊断

机器视觉在医疗领域的应用主要包括医学影像分析和疾病诊断。目前，国内外的医疗机构都在积极推广机器视觉技术，包括美国Mayo Clinic、中国人民解放军总医院等。

参考文献：

[5] 陶玥, 王东升, 李娜, 等. 基于机器学习的医学影像分析方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(16): 170-177.

[6] 胡滨, 孙强, 刘天顺, 等. 基于深度学习的肺结节自动识别算法[J]. 中国医学影像技术, 2019, 35(7): 1053-1057.

4. 安防监控

机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、车牌识别等。目前，国内外的安防企业都在积极推广机器视觉技术，包括海康威视、中兴通讯、美国Hikvision等。

参考文献：

[7] 陆慧珍, 陈巨猷, 张艳, 等. 基于深度学习的人脸识别技术研究[J]. 计算机应用与软件, 2018, 35(11): 21-25.

[8] 刘志勇, 段晓梅, 刘晓峰, 等. 基于机器视觉技术的智能停车场车牌识别研究[J]. 计算机技术与发展, 2019, 29(5): 87-92.

二、发展趋势

1. 深度学习

随着深度学习技术的不断发展，机器视觉的应用也越来越广泛。深度学习技术可以通过大量的数据训练神经网络，从而实现更高的准确率和更快的速度。

参考文献：

[9] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. nature, 2015, 521(7553): 436-444.

2. 云计算

云计算技术可以提供更大的计算能力和存储空间，从而支持更大规模的机器视觉应用。目前，Amazon、Microsoft等公司都在积极推广机器视觉云服务。

参考文献：

[10] 张泽辉, 王建军, 刘思源, 等. 云计算环境下的机器视觉技术研究[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(2): 457-461.

3. 物联网

物联网技术可以将多个设备和传感器连接起来，从而实现更高效的数据采集和交互。物联网技术可以与机器视觉技术相结合，实现更多的应用场景。

参考文献：

[11] 张文, 马俊, 王磊, 等. 基于物联网和机器视觉的智慧城市安全监控系统研究[J]. 电子技术应用, 2018, 44(19): 123-127.

综上所述，机器视觉在各个领域都有广泛应用，并且发展前景十分广阔。未来，随着技术的不断创新和应用场景的不断扩大，机器视觉的应用将会更加广泛和深入。

粒子群算法解决任务分配问题是否已经有人做过相关方面的研究？如果有，相关论文有哪些？

是的，有很多关于粒子群算法解决任务分配问题的相关研究论文。例如，《基于粒子群算法的任务调度研究》（李晓利、陈华，2009）；《基于粒子群算法的动态任务调度研究》（王建军、张萍，2010）；《基于改进粒子群算法的任务调度研究》（李建林、胡静，2012）等论文。