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本发明涉及数据质量增强技术领域，具体涉及一种口腔护理健康数据优化采集方法，该方法首先根据历史数据中口腔检查得到的口腔健康数据的时序变化波动情况以及离散情况进行分析，得到口腔健康数据的预测数据值，进一步地根据用户本次口腔检查时的口腔健康数据与所述预测数据值之间的偏差，以及历史数据中口腔健康数据的整体波动情况，得到数据留存价值；基于数据留存价值对数据进行舍弃和保留，使得表征信息较少或没有表征信息的口腔数据被舍弃，提高对口腔健康数据的压缩率和压缩效率。

本发明涉及医院温度监测技术领域，具体涉及用于儿科科室环境温度数据的智能监测方法，包括：基于儿科划分若干个不同的科室，并确定每一科室的理论温度范围，采集每一科室的温度数据；将理论温度范围与温度数据进行比较构建每一科室的异常温度集合，计算温度异常可能性，通过异常温度集合确定温度波动特征；根据温度波动特征矫正温度异常可能性，筛选得到温度正常科室和温度异常科室；分析温度异常科室的温度数据，得到人为因素导致的温度干扰可能性，及正常温度调控的可能性，结合计算异常可信程度；当异常可信程度大于判断阈值时，确定当前分析科室出现真实的温度异常情况；以实现不同类型的科室的精准温度监测，提高温度监测的准确性。

本发明涉及智能饮食推荐技术领域，具体涉及基于人工智能的糖尿病患者饮食智能推荐方法。获取糖尿病患者的身体数据、食材的营养成分数据以及对食材的评分；根据身体数据确定健康程度系数；通过健康程度系数调节食材的评分血糖含量的相关指标，确定糖尿病患者的评分置信度；结合食材之间营养成分数据的相似性，以及通过评分置信度加权的食材的评分，确定食材之间的相似性；根据食材之间的相似性、糖尿病患者对食材的评分以及最近一次食用食材的时间长度，确定食材的智能评分，对糖尿病患者进行饮食推荐。本发明在考虑到糖尿病患者对食材口味的喜爱，同时保证了食材的营养成分，提高了智能推荐算法对于糖尿病患者进行推荐的准确性。