全国医师定期考核光盘试题

今天我院从卫生局领了2012全国医师定期考核书本和光盘试题,说是4月份要考。

离考试时间不多了,只给了一张光盘,很多人需要看。

上网查了一下,这里http://blog.chinaunix.net/uid-1869-id-3441771.html有破解光盘内容的讨论。

淘宝上有卖光盘试题Word文档的,好像丁香园也有下载图片格式的,我在丁香园没积分,下不了。

网上还有很多需要光盘试题内容的,这张光盘在我手里也只能有不长的时间。

来不及多想,放上光盘,打开屏幕录像软件,把各个专业的试题和答案都录制下来,自己用,也送给需要的人。

网上已经有了图片版、Word版,我录制的这个可以称作视频版了。

http://202.194.185.214/down/linchuang.avi  (临床)

http://202.194.185.214/down/gonggongweisheng.avi (公共卫生)

http://202.194.185.214/down/kouqiang.avi  (口腔)

http://202.194.185.214/down/renwenyixue.avi  (人文医学)

http://202.194.185.214/down/zhongyi.avi  (中医)

 

 

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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