《中医学基础理论》之藏象学说五脏系统总结详解

《中医学基础理论》之藏象学说五脏系统详解

一、心系统

(一)基本概念与定位

为"君主之官",五行属,位于胸中,为阳中之太阳,主血脉,藏神明,统领人体一切生理活动。

《素问·灵兰秘典论》:“心者,君主之官也,神明出焉。”
《灵枢·邪客》:“心者,五脏六腑之大主也,精神之所舍也。”

(二)主要生理功能

  1. 主血脉

    • 推动血液运行:心气充沛,推动血液运行于全身
    • 生化血液:水谷精微与清气相结合,化生血液
    • 营养全身:血液输送营养,滋养全身组织器官
  2. 藏神明

    • 精神活动:主宰人的精神、意识、思维活动
    • 情志调节:调节喜、怒、忧、思、悲、恐、惊七情
    • 感官功能:主管视觉、听觉、嗅觉、味觉等感知功能
    • </
汽车与停车位关键点检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:汽车与停车位关键点检测数据集 • 图片数量: 训练集:308张图片 验证集:47张图片 测试集:22张图片 总计:377张实际场景图片 • 训练集:308张图片 • 验证集:47张图片 • 测试集:22张图片 • 总计:377张实际场景图片 • 分类类别: car(汽车):常见交通工具,用于检测车辆位置和形状。 parking-space(停车位):标识可用或占用停车区域,支持空间定位。 • car(汽车):常见交通工具,用于检测车辆位置和形状。 • parking-space(停车位):标识可用或占用停车区域,支持空间定位。 • 标注格式:YOLO格式,包含关键点坐标标签,适用于关键点检测任务。 • 数据格式:图片文件来源于真实环境,覆盖多种停车场景。 二、适用场景 • 智能停车管理系统开发:用于自动检测停车位占用状态和汽车位置,提升停车场管理效率。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别可用停车位并精准定位,支持自动泊车功能。 • 城市交通监控与规划:分析停车位使用模式和汽车分布,优化城市交通资源分配。 • 计算机视觉研究:支持关键点检测、目标定位等任务,推动自动驾驶和智能交通算法创新。 三、数据集优势 • 关键点标注精准:每个标注包含多个关键点坐标,精确描述汽车和停车位的形状与位置,确保模型学习细粒度特征。 • 场景多样性:数据涵盖不同环境和角度,增强模型在复杂场景下的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于集成到主流深度学习框架,方便快速部署和实验。 • 实用价值突出:直接应用于智能交通和自动驾驶领域,为停车管理和车辆导航提供可靠数据支撑。
建筑物实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:建筑物实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1062张图片 验证集:103张图片 测试集:51张图片 总计:1216张图片 • 训练集:1062张图片 • 验证集:103张图片 • 测试集:51张图片 • 总计:1216张图片 • 分类类别: 建筑物:涵盖各种建筑结构,用于实例分割任务。 • 建筑物:涵盖各种建筑结构,用于实例分割任务。 • 标注格式: YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,精确标注建筑物的轮廓。 • YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,精确标注建筑物的轮廓。 • 数据格式: 图像文件,来源于建筑相关图像数据库。 • 图像文件,来源于建筑相关图像数据库。 二、适用场景 • 建筑目标检测与分割系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别并精确分割建筑物在图像中的区域的AI模型,应用于建筑监测和规划。 • 城市规划与土地用途分析: 集成至地理信息系统或城市规划工具,提供建筑物分布和结构分析功能,支持城市发展研究。 • 房地产和建筑行业应用: 用于自动评估建筑属性,如尺寸和形状,辅助房地产估值和建筑设计。 • 学术研究与创新: 支持计算机视觉和遥感技术领域的研究,助力开发先进的建筑识别算法。 三、数据集优势 • 精准标注与专业性: 每张图片均包含精细的多边形标注,确保建筑物轮廓的准确分割,适用于高精度模型训练。 • 数据多样性与覆盖: 数据集包含多种场景下的建筑物图像,提升模型在不同环境下的泛化能力。 • 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割任务,并易于扩展到其他视觉任务。 • 应用价值突出: 专注于建筑物实例分割,为建筑、城市规划和相关行业的AI应用提供可靠数据支撑。
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