Atitit 遗留系统的改造 微创技术 attilax总结 目录 1. 微创是高科技带来的革命! 1 1.1. 早期微创 1 1.2. 微创五大优点 1 2. 常用辅助设备与模块 2 2.1. 清晰

微创技术作为医学领域的一场革命,以其切口小、创伤小、恢复快、痛苦少的特点改变了传统手术方式。微创技术不仅减轻了患者的痛苦,还提高了术后的生活质量。文章详细介绍了微创技术的五大优点,并列举了一些辅助设备和模块。

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Atitit 遗留系统的改造 微创技术 attilax总结

 

目录

1. 微创是高科技带来的革命! 1

1.1. 早期微创 1

1.2. 微创五大优点 1

2. 常用辅助设备与模块 2

2.1. 清晰化模块,辅助照亮黑暗中的代码 2

2.2. 放大模块,放大要改造的细节 2

2.3. 小内置模块  小型化  改造 2

 

 

  1. 微创是高科技带来的革命!

 

 

,微创应该是相对传统而言,主要具有四大特点:切口小、创伤小、恢复快、痛苦少。微创是高科技带来的医学革命!

    1. 早期微创

编辑

微创外科的出现及在医学领域的广泛应用是最近十几年的事。1987年法国医生Mouret偶然完成第一例LC并没有想到它标志着新的医学里程碑的诞生。微创概念的形成是因为整个医学模式的进步,是在“整体”治疗观带动下产生的。微创更注重病人的心理、社会、生理(疼痛)、精神风貌、生活质量的改善与康复,最大程度体贴病人,减轻病人的痛苦。

微创具有创伤小、疼痛轻、恢复快的优越性。拿最成熟已经成为“金标准”的LC来举例:LC切口约1cm,不切断肌肉,腹式呼吸恢复早,美观,术后腹部运动与感觉几乎无影响,肺部并发症远低于经腹胆囊切除术。同时时间短,平均约30-60分钟,肠蠕动恢复快,早进食,基本不用止痛药。平均住院1—3天,有的甚至术后当晚便可回家欢聚(据统计,已行LC最高年龄者为107岁)。病人早恢复工作及社会活动,对整个社会与家庭大有益处

 

    1. 微创五大优点

一、创口小:腹部微小切口,0.5cm至1cm,基本不留疤痕,有“钥匙孔”之称

二、疼痛轻:患者疼痛感小,采取静脉麻醉,患者在睡眠的状态下完成。

三、恢复快:大大减少了对脏器的损伤和对脏器功能的干扰,使术后恢复时间缩短。

四、住院时间短:一般情况下后6-8小时可下床,12-24小时肛门排气即可进食,3-5天出院,一周后基本恢复,费用相对降低。

五、出血少:术中几乎不出血。微创

 

  1. 常用辅助设备与模块
    1. 清晰化模块,辅助照亮黑暗中的代码
    2. 放大模块,放大要改造的细节
    3. 小内置模块  小型化  改造

 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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