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!
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