千万不要死于无知——前言

博主从美国回来,受委托宣传保健知识。指出北京在高血压和高血脂方面居首,国内很多人不重视保健,死亡率高。对比日本先进经验,强调应重视保健。介绍国际保健的三个里程碑:平衡饮食、有氧运动和心理状态。


    去年我才从美国回来,此前在斯坦福呆了六年。今天我要给大家介绍很多新东西。最近北京市普查工作刚结束,我们北京市得了两个冠军,一个是高血压冠军;一个是高血脂冠军,很遗憾。市委非常重视,有文件下达了,要求各单位多听最新保健知识,我就是奔着这个目的来的。
 
    现在,死亡率最高的是30至50岁的人。年龄不是个宝,血脂高很危险。大家知道国际上有个标准,寿命等于成熟期的5至7倍者为长寿。这么说,人的寿命应该是100至175岁。为什么都没有达到呢?最主要一个原因是不重视保健,而且不听保健。这个问题在国内非常严重,特别是领导干部。国家保健局一再强调每个人都要重视自己的保健。现在绝大多数是病死的,很少数是老死的。应该绝大多数是老死而少数是病死。这个极端反常的现象要求我们尽快纠正。
 
    最近联合国表扬我们的邻国日本。为什么表扬日本,因为他的寿命是世界冠军。他们女性的平均寿命是87.6岁,我们国家50年代是35岁,60年代是57岁,现在是67.88岁,距离日本整整差20岁,这是没法原谅的。日本的先进经验是以社区为单位,每一个月讲一次保健课,如果没有来听就必须补课。我国没这制度,谁爱听就听,不听拉倒。我回国后问了许多人,应该活多久呢?有人告诉我五六十岁就差不多了,这说明我们的标准太低。他们大部分人根本不知道保健,凑合活着,问题很严重。我在医院工作了40年,绝大部分人病死是很痛苦的。我来的目的很明确,我受科协委托,受命于卫生部的指示,希望每个人都重视保健工作。
 
    联合国提出个口号:“千万不要死于无知”。很多人死于无知,这很冤枉呀。我们知识分子平均年龄58.5岁,按这个数字,我想不算学前教育,小学6年,中学6年,医科大学8年,硕士3年,博士3年,博士后3年,都学完后到点了,根本不能干什么了。很多科学家没超过这个年龄。我在美国斯坦福见到了张学良将军,在纽约参加了他的100岁寿辰。我很受教育,一进门见到他我们就大吃一惊,他眼不花,耳不聋,很多人问他:“少帅您怎么活这么久”?他回答很明确:“不是我活得久呀,而是他们活得太短了”。这句话的意思是,你活得短,还嫌我活得长。这情景我一直到现在还记得很清楚。而我们很多人很糊涂,对保健一无所知,这样我们的工作也做不好,因为我们天天处在不健康、亚健康状态。我见过很多人,宋美龄我在长岛见过,他们都活得很长,都是100多岁。他们能活,我们为什么不能活。我就很奇怪,我们很多人凑合活着,这种思想危害极大。
 
    大家知道怎么保健吧?其实国际上在维多利亚开会有个宣言,这个宣言有三个里程碑,第一个叫平衡饮食,第二个叫有氧运动,第三个叫心理状态。这三个里程碑国际上都知道,而我们很多人不清楚。这三个里程碑的标题不会改变,而内容会随时改变。地球人的平均寿命70多岁,我们是67.88岁,还没有达到平均寿命。而有很多人已经创造纪录了,据我所知,英国有个叫霍曼卡门今年已经209岁了,经历了12个王朝,如不信我,可以告诉你个电话号码,还有个罗马尼亚老太太今年104岁,更奇怪的是她92岁时生了个胖娃娃。人家能活,我们凑合活着,你能凑合得了吗?
 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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