该链接指向的文章详细探讨了人工智能在医疗领域的应用，包括诊断、治疗和康复等多个方面，并分析了其带来的机遇与挑战。
数据说明
该数据集涵盖了地区、年份、考生类型、招生批次以及录取分数线等五个关键信息，然而，我们仅对每年的文理科本科一批和本科二批的统计数据进行了呈现。
各省历年分数
运用pyecharts所呈现的成果，我们不妨先来审视一番；这一制作成果的来源是：
严禁对项目进行任何形式的篡改，确保内容的真实性，维护知识社区的纯洁性，访问链接：https://www.kesci.com/home/project/5f03ba09bf776d002d054058。
小编借鉴了代码，并给每一行写了注释。
代码有点长就不放了，回复关键词获取即可。
预测今年分数
编辑依据了2014至2019年间各省份的录取分数线，对文科和理科的分数线进行了预测，所采用的方法是灰度模型，预测结果相对较为粗略。
之所以称之为粗略，是因为并非所有省份都具备14至19年的数据，导致预测结果存在较大偏差；具体来说，拥有14至19年数据的预测误差大约在10分上下。此外，这还未将疫情和试卷难度等因素纳入考量，若将这些因素考虑在内，得出的分数线可能会比预测值更低。
灰度模型，介绍一下：
灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。
在构建灰色预测模型的前期，必须对原始的时间序列数据进行相应的处理，经过这一系列处理步骤后的时间序列数据，便被称作生成列。
灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种。
灰色预测法的适用范围较为广泛，通常适用于各类时间序列分析场景，特别是对于那些规律性不明显且数据生成机制不明确的情况。
该模型优势显著，预测准确度极高，便于进行验证；参数估计过程简便易行；针对小规模数据集，其预测性能尤为出色。
不足之处在于，对原始数据序列的平滑程度有较高要求；若原始数据列的平滑性不佳，灰色预测模型的预测准确度将显著下降，甚至可能无法通过验证；在这种情况下，我们不得不放弃利用灰色模型进行预测。
简单说就是预测一列数据的。
算法的实际代码已被纳入源代码库中，我们可直接调用以进行预测。
预测的结果保存为 csv 文件：
源码获取
