这个世界还是有温情的

大概一年前,一个亲戚确诊癌症晚期,然后开始了痛苦的抗癌之路,几轮化疗之后,效果不太好,医生也没什么好办法。不得已,打算采用一种新药。吃了几个月之后,效果非常好,但是太贵了,每月的开销都超过RMB 20K。亲戚也是普通的退休工人,每月有点退休金而已,而且这种药也无法在社保报销。加上以前化疗的费用,基本上已经见底了。我的所有固定存款也全部在到期之后给他们买药了。巨大的开销让我们都觉得压力非常大

这种药吃了半年之后,我们开始申请XX慈善总会的一项专项救助,专门针对这个药的使用者,获得救助者可以免费获得这种药,我们前后花了很多时间准备材料,今天上午亲戚给我打电话,告诉我结果到了,他们获得了救助,她一边哭一边说的,非常激动。我感觉非常复杂,首先当然是感谢那些救助我们的人,让我第一次真正感受这个世界的温情。然后就是无奈和感慨,如今太多的人身体出问题,看病也实在太难,活着真是不容易

谢谢所有帮助别人的人
胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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