医院、医生、患者直接到底存在几种对立关系和矛盾?

本文针对当前医患矛盾进行深入分析,指出医院与患者之间的服务问题及医生与医院间的权益冲突,并提出通过改善医疗服务质量和医生工作环境来缓解这些矛盾。

医院、医生、患者,3着只存在2种关系,别傻逼了吵吵

对于很多人聊医患矛盾,我个人认为都他妈的脑子有问题,概念不清;首先,患者和医院存在很多矛盾,患者拿钱去医院看病,目前得不到应有的服务,本来排队时间很长,挂号麻烦就不说了,到了医生给自己看病的时候,医生都不愿意多说一句话,有时候还出现被医生开错药瞧错病的时候,甚至会被医院雇佣的不负责任的医生误诊或者搞出很多医疗事故来;这个无论医院说自己的医疗体制受
限还是资源不够都是没有把患者当消费者来看待;那么,另外医生群体也在抱怨,说什么自己工作压力大,环境不好,然后有时候还有可能遭受患者的暴力对待;我觉得医院雇佣你,你觉得自己权利受损害了,那么你可以去劳动仲裁部门去申请处理,甚至你可以去辞职;

   患者和医院的对立关系,是医院没有服务好患者造成的;
   医生和医院的对立关系,是医院没有提供给医生很好的工作环境造成的;
 
   那么的确有一些过激行为的患者在医院闹事,我觉得就把这样的患者交给警察处理;

   不要动不动就说,患者和医生有对立关系,作为患者我犯得上跟你医生对立吗,玩个毛呀,有那个精力,患者逗逗自家养的阿虎行不?
   我也奉劝那些个医生,自己受医院迫害了,然后非但服务不好患者,到头来也不敢起诉医院,忍气吞声,最终在网上发牢骚,让患者体谅求理解,你们真的想错了;

    对于,医院这种服务主体,需要惩罚机制,而且是迫在眉睫,对于医生需要医院加强管理,别再出现不负责任的医疗事故,我们也希望医院能够改善医生的工作环境,让他们更好地服务于患者;

   在一个市场经济下,没有患者你一个医院如何有工作提供给医生?如何盈利?
   在所谓医疗体制下的当下医院,如果你认为没有医院,没有医生,患者如何看病,少个医生患者就少一个看病机会?


上面的2中思考问题方式就是本质的立场;大家觉得是不是前者是一个光明的未来趋势呢

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
<think>嗯,用户想要分析软件质量与软件缺陷的对立统一关系。这个问题其实挺深刻的,我需要认真梳理一下它们的关系。用户提供的4个引用材料很有价值,特别是引用[1][2][4]明确提到"缺陷是质量的对立面"这个核心观点。软件质量首先需要从定义理解。根据引用[4],软件质量包括功能、可靠、易用、效率等六个维度,而缺陷恰恰是这些维度的缺失。比如功能缺陷导致功能不达标,内存泄漏导致可靠性问题。这种对立关系非常直观,质量提升意味着缺陷减少。但更深入思考的话,它们还存在统一性。引用[2]提到"质量保障的多维手段",意味着发现缺陷恰恰是质量保证的核心途径。用户提供的第一条引用说得很好:测试工作要尽早发现缺陷。这揭示出缺陷的发现改进的过程构成了质量提升的闭环。可以说没有缺陷,就没有质量的持续提升。同时想到用户引用[3]提到的"编写软件缺陷报告",这正是将缺陷转化为质量改进的关键步骤。一个优秀的测试人员不仅能发现缺陷,还能精确描述它,引导开发解决问题。这个过程实现了对立面的转化。从全过程来看,引用[1]强调需求阶段预防缺陷的重要性,这恰恰印证了质量与缺陷关系在时间线上的统一。质量的保证是预防性质量活动(需求分析/设计评审)纠正性质量活动(缺陷修复)的统一。所以最后总结时,需要强调:质量与缺陷既是此消彼长的对立面,又是相辅相成的统一体。用户可能需要理解的是,缺陷实际上提供了量化的质量改进机会点。</think> 根据引用材料,软件质量与软件缺陷呈现以下对立统一关系: --- ### 一、核心对立关系:缺陷是质量的对立面 1. **本质对立** - 软件质量的核心维度(功能/可靠/易用/效率等)与缺陷直接冲突。 - *功能缺陷* → 功能属性不达标 - *性能缺陷* → 效率属性受损 - *崩溃缺陷* → 可靠性被破坏 **引用[4]**明确指出:**缺陷是质量的对立面**,缺陷越多,质量越低。 2. **度量指标对立** - 质量评价指标(如测试通过率、用户满意度)与缺陷密度呈负相关,缺陷修复率越高,质量基线越稳固[^1][^4]。 --- ### 二、动态统一关系:缺陷驱动质量提升 1. **缺陷揭示质量短板** - 缺陷暴露需求/设计阶段的偏差(如功能遗漏、逻辑矛盾),为质量优化提供靶向依据[^1][^2]。 **引用[2]**强调:**缺陷分析是质量反馈的核心机制**,推动团队聚焦质量风险。 2. **缺陷修复实现质量进化** - 修复代码缺陷 → 提升可靠性 - 修复设计缺陷 → 增强可维护性 - 修复需求缺陷 → 保障功能完备性 这一过程构成“**缺陷暴露→质量改进**”的正向循环[^1][^4]。 3. **测试活动桥接对立面** - *动态测试*(运行程序找缺陷)与*静态测试*(审查文档预防缺陷)互补[^2],既消除现存缺陷,又预防潜在缺陷,系统性提升质量[^1][^2]。 --- ### 三、关键结论:对立统一体的实践意义 1. **质量保障逻辑链** `缺陷发现 → 缺陷定位 → 修复验证 → 质量基线提升 → 减少新缺陷产生` **引用[3]**指出:精准的缺陷报告能力是转化对立关系的核心技能。 2. **预防优于纠正** 需求/设计阶段预防缺陷的成本远低于代码修复(引用[1]数据:需求阶段修复成本仅为代码阶段的1/100)[^1]。 3. **质量度量基准** 缺陷密度、修复时效、回归缺陷率等指标成为量化软件质量的标尺[^4]。 --- **关系模型图示** ``` ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ 软件质量 │←─修复───┤ 缺陷减少 │ └──────────┘ └──────────┘ ▲ │ 预防(需求/设计)│ 动态反馈│ └───── 缺陷暴露──────┘ ``` **本质**:缺陷是质量的否定形态,而质量提升过程是通过持续否定缺陷实现的辩证统一[^2][^4]。 ---
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