完整详细地理解开发文档的说明和实现逻辑(待上传，包括但不限于基础源代码实现和基础分类代码实现模块)，选择合适的编程语言，面向64位电脑平台，重新编写出“功能完整”的预测程序的代码实现，使实现后的程序具备所有模块的功能(包括待补功能的代码实现)。 1.语言选择： 建议使用F# 实现复杂的算法和数据处理部分，使用 C# 构建用户界面和业务逻辑层；使用 CUDA 来实现 GPU (如果有)并行加速。 2.模块划分： 2.0数据的导入和预处理模块 2.1历史数据分析模块 2.2规则生成和管理模块 2.3GPU 并行筛选链执行模块 2.4结果优化与输出模块 3. 技术需求说明 3.1 开发环境要求： 安装 CUDA 开发工具包 (建议版本 >= 11.2) 配备支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 使用 C++ 编译器 (如 GCC 或 MSVC) 3.2 系统性能要求： CPU：多核心处理器（建议 >= Intel i7） 内存：至少 16GB RAM 显卡：NVIDIA GeForce RTX 系列或更高 3.3 功能模块实现步骤： 3.3.1 数据读取与预处理 将历史开奖数据解析为结构化数据格式。 清洗和整理数据（去除无效值、补全缺失值）。 3.3.2 规则生成 根据历史数据统计号码出现频率。 确定筛选规则（如热门号、冷门号等）。 3.3.3GPU 加速并行计算 将候选号码分布拷贝到 GPU 内存中。 使用 CUDA 核函数执行并行筛选操作。 3.3.4 结果优化与输出 收集通过筛选的号码组合列表。 对结果进行进一步分析和排序。 4. 扩展性说明： 要求支持动态调整筛选规则。 要求可通过增加新的 CUDA 核函数来实现更复杂的筛选逻辑。 要求同时支持有/无GPU的平台均可使用；单/多 GPU 均可并行计算（需修改内存管理和任务分发逻辑）。 5. 调试与测试： 使用 CUDA 分母工具 (如 Nsight Systems/Visual Profiler) 进行动态分析。 在小规模数据集上验证筛选规则的准确性。 逐步增加数据量和筛选规则，观察程序性能变化。

特别提示：此项目为需求方发布，在项目会谈、项目合作过程中，请注意甄别项目信息，注意法律风险，预防诈骗。