Python, C ++开发医疗药品采购APP

以下是为医疗药品采购系统设计的专业级技术方案，整合供应链管理、合规审查与智能决策功能：

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### **系统架构设计**
```bash
├── 实时交易引擎 (C++/Boost.Asio)   # 高并发订单处理
├── 药品知识图谱 (C++/Neo4j)       # 药品关系网络
├── 智能采购层 (Python)            # ML需求预测模型
├── 合规审查层 (Python/C++)        # 法规自动化校验
├── 安全审计层 (C++/OpenSSL)       # 数据加密与追溯
├── 供应链可视化 (C++/Qt3D)        # 物流网络监控
└── 服务接口层 (Python/FastAPI)    # REST API网关
```

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### **核心功能实现**

1. **药品智能推荐引擎**
```cpp
// 基于历史采购的协同过滤
class DrugRecommender {
public:
    vector recommend(const HospitalProfile& profile) {
        auto similar_hospitals = find_similar(profile);
        return aggregate_top_drugs(similar_hospitals);
    }

private:
    vector find_similar(const HospitalProfile& target) {
        // 使用SIMD加速相似度计算
        #pragma omp parallel for simd
        for (auto& hospital : m_hospitals) {
            hospital.similarity = calculate_jaccard(target, hospital);
        }
        return top_k(m_hospitals, 10);
    }
};
```

2. **动态定价模型**
```python
# 结合供需关系的强化学习定价
class PricingAgent:
    def __init__(self):
        self.q_table = defaultdict(lambda: np.zeros(3))  # 降价/持平/涨价
        
    def decide_action(self, market_state):
        inventory_ratio = market_state['stock'] / market_state['demand']
        price_trend = market_state['trend']
        
        # 状态编码
        state_key = f"{inventory_ratio:.2f}_{price_trend:.2f}"
        return np.argmax(self.q_table[state_key])
    
    def update_q(self, state, action, reward, next_state):
        # Q-learning更新规则
        old_q = self.q_table[state][action]
        max_future_q = np.max(self.q_table[next_state])
        new_q = old_q + self.lr * (reward + self.gamma * max_future_q - old_q)
        self.q_table[state][action] = new_q
```

3. **合规性验证系统**
```cpp
// 实时法规校验引擎
class ComplianceChecker {<