我对中医的切身体会

前一阵坛子里对中药的讨论非常热闹,说说近来我对中医的切身体会吧。

因为冬天咳嗽的老毛病,吃过很多西药,但是一直没有根除,老吃西药副作用也比较明显,比如浑身无力,嗜睡等。朋友介绍了一个老中医,抱着试试看的心情,就去看了。早晨很早就过去了,结果排队的人暴多,八点钟到的医院,前面已经排了二三十个人了,有老年人,也很多象我这样年纪的,看来相信中医的人真不少。等了几个小时才进去,一个小小的独立房间,墙上挂满了锦旗,大概都是某病人病治疗好了的感谢。一个年纪大点的医生,带一个看起来就是刚毕业的学生,桌子上放着大屏幕的电脑,风格看起来象用Dephi做的C/S医疗管理系统,好先进。这位医生据她自己说是要退休了,但是看起来非常很有活力,看的很认真仔细。整体感觉,第一,开的药全部是中药,但是治疗的过程和西医差不多,比如也要拍片,量体温,验血,根据检查结果来判断。第二,西医的治疗似乎专注于病本身,比如具体哪里不舒服,中医比较注重整体,看舌苔,听脉搏,会仔细询问一天的作息是否规律,吃饭,甚至情绪好坏。第三,中医要求持续的看,我要每周一都去,根据当时的身体状况适当进行调整用药。第四,拿到中药,发现中药都批量生产了,拿到的一大堆树皮草根的中药都是用塑料袋按类别按分量一包一包装好,上面注明如何熬煮。

只有很小的小时候看过中医,现在发现中医变化很大。中药还和小时候印象里一样苦,当年我妈妈总要千哄万哄,花好几个小时让我喝药,而现在我自己熬药,自己咕咕咕一口气喝下去,偶长大了。哈哈。 :D
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解
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