绥芬河口岸入境患者第一批出院！

新型铁螯合剂FOT1：靶向铁死亡治疗代谢相关脂肪性肝炎的新突破感冒发烧流鼻涕笔记
摘要：代谢相关脂肪性肝炎（MASH）严重威胁公众健康，目前治疗手段有限。本文聚焦于浙江大学王福俤、闵军霞及温州医科大学郑明华团队的最新研究。该研究通过对MASH患者人群大队列数据的分析，结合多种小鼠MASH疾病模型功能筛选，发现MASH患者肝脏铁过量，且与疾病进展呈强正相关。研究团队开发的新型铁螯合剂FOT1（FerroTerminator1，铁死终结者），在多种MASH模型中表现出色，能够有效逆
DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑 DeepSeek+NAS 人工智能服务器运维网络安全计算机网络
随着DeepSeek等开源AI模型的普及，个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器，以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构，更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。以下从技术迭代、行业需求、市场格局三个维度展开论述。一、私有化部署：从数据安全到算力自主的核心驱动力数据隐私与合规性需求公共AI平台的数据泄露风险促使企业选择本地化部署。例如，医疗机构的患者数据、金融企业的
医疗行业的数据安全怎么防护？ jinan886 网络大数据安全开源软件数据分析
医疗行业的数据安全防护是一个系统工程，需要政府、医疗机构、技术提供商及社会各界共同努力，形成合力。通过构建全方位、多层次的数据安全防护体系，不断提升数据安全防护能力，才能为患者提供更加安全、高效的医疗服务，同时保障医疗行业的稳健发展。医疗行业的数据安全防护至关重要，以下是一些关键措施：1.数据加密传输加密：使用SSL/TLS等协议保护数据传输。存储加密：采用国标算法256位等上邦加密软件算法。2.
deepseek具体应用场景 ahyouxiang 人工智能
DeepSeek的具体应用场景非常广泛，涵盖了多个领域和行业。以下是基于证据的详细总结：金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出，例如通过其大语言模型（如DeepSeekLLM67Bt）提供数学、逻辑推理等能力，帮助金融机构提升服务效率。此外，DeepSeek还被应用于智能安全体产品中，通过安全大模型实现个性化开发和优化。医疗领域在医疗领域，DeepSeek的技术被用于辅助诊断和患者记录管
痉挛性斜颈康复路，饮食要点需记牢全力以赴66 生活
以下是关于痉挛性斜颈的健康饮食建议：增加蛋白质摄入蛋白质是身体修复和维持正常生理功能所必需的营养素。痉挛性斜颈患者可适当多吃瘦肉、鱼类、蛋类、豆类及豆制品等富含优质蛋白质的食物。例如，每天吃一个鸡蛋，喝一杯牛奶，午餐或晚餐搭配适量的瘦肉或豆类，有助于增强身体抵抗力，为身体恢复提供营养支持。多吃蔬菜水果蔬菜水果中富含维生素、矿物质和膳食纤维。维生素C、维生素E和β-胡萝卜素等具有抗氧化作用，能保护神
年轻人痉挛性斜颈：健康饮食助力康复全力以赴66 生活
痉挛性斜颈是一种神经系统疾病，表现为颈部肌肉不自主收缩，导致头部歪斜或转动困难。虽然其病因复杂，可能与遗传、环境、神经损伤或压力有关，但通过健康饮食，可以辅助缓解症状，改善生活质量。1.增加镁的摄入：放松肌肉镁是一种天然的肌肉松弛剂，能够帮助缓解肌肉紧张和痉挛。痉挛性斜颈患者通常伴有颈部肌肉过度收缩，补充镁有助于放松肌肉。推荐食物：绿叶蔬菜（如菠菜、羽衣甘蓝）。坚果（如杏仁、腰果）。全谷物（如糙米
老人痉挛性斜颈：健康饮食助力缓解症状全力以赴66 生活
痉挛性斜颈是一种神经系统疾病，表现为颈部肌肉不自主收缩，导致头部歪斜或转动困难。老年人由于身体机能下降，更容易受到这种疾病的困扰。虽然痉挛性斜颈的治疗需要结合医学手段，但通过健康饮食，可以辅助缓解症状，改善生活质量。1.增加镁的摄入：放松肌肉镁是一种天然的肌肉松弛剂，能够帮助缓解肌肉紧张和痉挛。痉挛性斜颈患者通常伴有颈部肌肉过度收缩，补充镁有助于放松肌肉。推荐食物：绿叶蔬菜（如菠菜、羽衣甘蓝）。坚
数据挖掘：第二章、认识数据 initial- - - 数据挖掘数据挖掘人工智能
第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成，每个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，数据对象可以是客户、商品、销售额等；在医疗数据库中，数据对象可以是患者、治疗信息等；在大学数据库中，数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列，而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数
Java开发第一坑：记一次MySQL ON DUPLICATE KEY UPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程猿享天开 java mysql 开发语言
记一次MySQLONDUPLICATEKEYUPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程一、问题现象：神秘的计数器异常由于学习JAVA开发时间不长，也没有进行系统性学习，由于项目需要就草草的开始了程序开发，在开发医疗影像归档系统时，归档患者影像时需要自动根据数据库操作后的返回值判断是新增插入数据，还是更新数据，但由于返回的影响行数不准确，比如插入1条新数据、更新一条数据或未变化，返回的影响行
Python 爬虫实战：于好大夫在线抓取医生评价数据，选择优质医疗服务西攻城狮北 python 爬虫实战案例好大夫在线
目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、选择优质医疗服务4.1选择标准4.2推荐医生4.3分享推荐五、总结与展望5.1总结5.2展望引言在当今医疗信息爆炸的时代，选择一位合适的医生对于患者来说至关重要。好大夫在线是一
生成对抗网络优化医疗影像分析方法智能计算研究中心其他
内容概要生成对抗网络（GAN）在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术，构建了跨机构医疗影像协同分析框架，在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是，算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明，将联邦学习
医学人工智能影像诊断数据收集与整理 V搜xhliang0246 人工智能健康医疗算法
在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构，并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集，
android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照 mmsx android 作业源码分享 android opencv
一，前言1、基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照存储2、左侧有一个预览小框，有人脸时候会有红色框框。3、当真人入境时候，微笑。相机预览捕捉到了人的微笑，自动拍照保存。opencv库的编译就不说了。这篇有介绍：androidopencv导入进行编译_编译androidopencv-CSDN博客二、加载人脸特征和微笑特征文件faceCascade=loadCascade(R.raw.haarcasc
【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词 Langchain prompt 人工智能 llama langchain ai大模型 LLM
涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型，即模型未经特定任务的训练，但在适当的提示下，仍然能够解决某些特定领域的问题。例如大语言模型可以解答数学问题、辅助进行编程、甚至是进行问答等，其实都属于模型的涌现能力。作为概率模型，大语言模型甚至不知道数字代表的真实含义，模型只是在学习了无数的语料之后，发现了一些数学结论之间的潜在概率关系，才最终涌现出了数学运算或者复杂推理的能力。但是“涌现能力
基于SpringBoot的医院电子病历系统设计与实现(源码+万字报告+讲解) 炳烛之明科技 spring boot 后端 java
目录摘要IABSTRACTII第一章绪论11.1研究背景与意义11.2国内外研究现状11.3研究内容2第二章相关技术工具简介32.1Java语言32.2SpringBoot框架32.3MySQL数据库3第三章系统需求分析43.1可行性分析43.2系统总体功能需求分析43.3管理员总体功能需求分析43.4患者总体功能需求分析63.5医生总体功能需求分析6第四章系统设计84.1系统的总体设计84.2系
【推荐项目】044-中医门诊管理系统蜗牛 | ICU 推荐项目 java 前端框架毕设 spring mybatis
044-中医门诊管理系统介绍javaspringbootvuejs中医门诊管理系统为了帮助您更清晰地整理中医门诊管理系统的功能，我将按照您提供的角色和功能进行归类和整理。以下是整理后的功能列表：角色划分核心管理员医生药师用户（普通患者）管理端功能（核心管理员）统计用户统计（按注册时间、活跃度等）药物销售统计处方统计咨询统计用户管理用户列表（查看、编辑、删除）用户角色分配用户权限管理医生管理医生列表
机器学习数学基础：29.t检验 @心都机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了无人不智能，机器不学习 TensorFlow TensorFlow 基本框架 python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution，允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码，一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口，一旦从Python被调用，其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单，也
2025年AI无人直播系统共生经济：第一批吃螃蟹的人已财富自由！ V_13135861102 人工智能大数据
2025年AI无人直播系统共生经济：第一批吃螃蟹的人已财富自由！在2025年的今天，科技的飞速发展正以前所未有的速度重塑着各行各业，而AI无人直播系统无疑是这场变革中的璀璨明星。它不仅引领了直播行业的全新方向，更在共生经济中催生出了一批敢于尝鲜、勇于探索的先驱者——他们，正是第一批吃螃蟹的人，如今已悄然步入了财富自由的殿堂。一、开启无人直播的新纪元回望过去，传统直播模式严重依赖于人力操作，从内容策
TORGO 数据库：构音障碍语音研究的宝贵资源帅小柏语音识别与Wenet实战语音识别与ESPnet实战语音识别
TORGO数据库：构音障碍语音研究的宝贵资源在语音识别和语音病理学领域，构音障碍（Dysarthria）是一个重要的研究方向。构音障碍是由神经运动接口异常引起的，导致发音器官运动异常，语音不清晰，传统自动语音识别（ASR）系统难以有效识别。为了推动这一领域的研究，多伦多大学开发了TORGO数据库，这是一个包含构音障碍患者和正常对照组语音数据的宝贵资源。1.数据库简介TORGO数据库是由多伦多大学计
医院陪诊小程序开发主要解决哪些需求问题 zhushuai0831 个人开发
医院陪诊小程序开发，主要解决以下几个方面的需求问题：1、时间和空间上的便利。陪诊者可以通过小程序实时查询患者的就诊情况，并且可以了解医院的就诊流程和规定。这样可以减少陪诊者等待的时间，避免不必要的浪费。2、信息查询和分享。医院陪诊小程序可以为陪诊者提供疾病查询、药品查询、症状自诊等服务，可以让陪诊者更好地了解病情和治疗方案，并且可以分享这些信息给患者和家属。3、服务评价和反馈。小程序可以提供服务评
陪诊小程序开发：数字化下的陪诊服务冠品网络科技软件开发 APP开发小程序开发陪诊陪诊小程序
近年来，随着社会老龄化的加速，对陪诊师的需求不断加大，陪诊行业也快速发展，为大众提供就医便利。陪诊小程序作为新型的数字化平台，能够连接患者和陪诊师，为用户提供便捷的服务，同时陪诊师也能够获得更好的获客平台。当下，医疗服务行业正在加速向数字化转型，用户线上预约就医已经成为了刚需，这也为陪诊小程序的发展提供了广阔的空间。此外，陪诊小程序能够有效提升患者就医效率，为患者带来便利。陪诊小程序核心功能设计1
【全开源】Java陪诊小程序医院陪护陪诊小程序APP源码指间代码师 java 小程序开发语言微信开放平台微信小程序大数据
陪诊小程序医院陪护陪诊小程序是一种结合了医疗服务和便捷技术的创新工具，旨在为需要陪诊服务的患者提供全方位的支持和帮助。一、功能预约挂号：患者可以通过陪诊小程序直接预约挂号，选择适合的医生和就诊时间，避免了传统挂号方式的繁琐和耗时。陪诊服务：小程序提供陪诊员服务，陪诊员可以协助患者完成挂号、取药、缴费等流程，确保患者能够顺利就医。在线咨询：患者可以通过小程序与医生进行在线沟通，获取专业的医疗建议和健
陪诊小程序开发：市场需求提升下的刚需冠品网络科技小程序小程序开发软件开发陪诊小程序微信小程序
近年来，随着人口老龄化的加剧、独居人口的数量不断提高，对陪诊服务的需求开始增强，陪诊行业逐渐走进了大众的日常生活中。而在互联网的发展下，也为陪诊服务提供了更加便捷、高效的平台---陪诊小程序。目前，我国已经进入到了老龄化社会，老年人口数量庞大，且许多老年人患有慢性疾病，需要频繁就医。陪诊小程序可以为他们提供便捷的陪诊服务，为患者提供挂号、取药、陪伴检查等一站式服务，提升就医体验，解决就医难题。陪诊
辛格迪客户案例 | 勤浩医药电子合约系统(eSign)项目辛格迪区块链
01勤浩医药，创新赋能勤浩医药（苏州）有限公司（以下简称“勤浩医药”）成立于2015年，位于江苏省苏州市工业园区。作为一家专注于创新药物研发的高新技术企业，勤浩医药致力于通过前沿的科研技术和创新平台，为全球患者提供高效、安全的治疗方案。公司秉持“创新驱动、质量为本、患者至上”的发展理念，在肿瘤、代谢性疾病和免疫疾病等领域不断深耕，已逐步发展成为国内领先的创新药研发企业。02行业挑战，传统之困随着医
自动驾驶平行仿真（基础课程一） Yours monkey brother 自动驾驶人工智能机器学习
一、线性回归每当我们想预测一个数值时，就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格（房屋、股票、等）、预测住院时间（对于住院患者）、预测需求（零售额）等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。稍后，我们将引入分类问题，其目标是预测一组类别的成员资格。作为一个运行示例，假设我们希望估计房屋（以美元计）基于其面积（以平方英尺为单位）和年龄（以年）。要开发一个预测房价的模型，我们需要得到我们亲身体验数据，包
医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略 Allen_LVyingbo 医疗高效编程研发健康医疗人工智能互联网医院 python 开源
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医疗AI技术已成为推动医疗行业变革的核心力量。其中，医疗语言大模型作为自然语言处理技术在医疗领域的深度应用，正逐渐改变着医疗服务的模式与效率。从辅助医生进行疾病诊断、提供临床决策支持，到助力医学文献分析、药物研发等，医疗语言大模型展现出了巨大的应用潜力。例如，在疾病诊断环节，大语言模型可以通过对患者症状、病史等文本信息的分析，快速给出可能的疾
围术期肿瘤风险因子及多维度应对策略研究报告 LCG元围术期危险因子预测模型研究信息系统 vue.js 信息系统人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在肿瘤治疗领域，手术作为关键手段，其围术期管理对患者的治疗效果、康复进程及长期预后影响深远。围术期涉及术前、术中、术后等多个阶段，各阶段均存在诸多风险因子，这些因子不仅影响手术的顺利实施，还与并发症的发生、患者的生存质量及远期预后紧密相关。深入研究围术期肿瘤风险因子，精准识别并有效干预，对于降低手术风险、减少并发症发生率、提升患者生存率及生活质量具有重要意义。大量临床实
Herpotrichone A：神经保护的新星，解锁铁死亡之谜试剂界的爱马仕人工智能科技机器学习算法 AI写作
近日，一项来自中国西北农林科技大学的研究团队揭示了HerpotrichoneA（He-A）这一天然产物在缓解铁死亡（ferroptosis）方面的潜力，为神经保护提供了新的视角。研究背景：神经退行性疾病与铁死亡的纠葛神经退行性疾病，如阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD），以其进行性的神经元丧失为特征，严重影响了患者的生活质量。这些疾病的发病机制复杂多样，但氧化应激和铁死亡被认为是其中的关键因素。
详解企业架构模式：三层架构、微服务架构、事件驱动架构陈橘又青其他领域架构学习应用人工智能架构模式
导读：企业应用包括哪些？它们又分别有哪些架构模式？世界著名软件开发大师MartinFowler给你答案一、什么是企业应用我的职业生涯专注于企业应用，因此，这里所谈及的模式也都是关于企业应用的。（企业应用还有一些其他的说法，如“信息系统”或更早期的“数据处理”。）那么，这里的“企业应用”具体指的是什么呢？我无法给出一个精确的定义，但是我可以罗列一些个人的理解。先举几个例子。企业应用包括工资单、患者记
PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 java UI linux PHP android
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zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
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CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。 DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
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安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失随便小屋 centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。一、首先具有root 的权限。即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
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JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。访问G4Studio网站 http://www.g4it.org 2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
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优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
责任优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。努力工作优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery 浏览器 IE DWR ext
做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同： IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的； FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的；兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个：吞吐量越高，则算法越好暂停时间越短，则算法越好首先说明吞吐量和暂停时间的含义。垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
J2EE监听器和过滤器基础白糖_ J2EE
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织.... 原因如下: 地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
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截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OS Objective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
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