气与经络的秘密-研究中医太极的科学发现

本文推荐了台湾书《气的乐章》,该书以科学解释中国传统中医理论,核心是血液靠共振流动,十二经络代表不同频率谐波,穴道类似中继站。作者发明脉诊仪将中医脉诊科学化,书中观点解答了诸多现代医学难题,还给出新的养生观念。

最近买了一本台湾书《气的乐章》封套上写着超越DNA的发现,
著名教授写的序言里推许王的发现BeyondNobelPrize.
仔细看了一遍后,大为佩服。真是一本以科学来解释中国传统理论的好书。
其核心是血液是靠共振来流动的,所以十二经络代表的十二个不同频率谐波。
而穴道起的作用类似于中继站加强共振信号。
更厉害的是作者发明了一种脉诊仪,可以类似于西医的方式来测量人体的十二经 络的指标,就是把中医的脉诊科学化了。
强烈推荐大家看看,可惜我只带了一本回来

作者王唯工台灣大學物理系學士、清華大學物理研究所碩士。1969年因為對中醫感到興趣,放棄了史丹福及耶魯而選擇了約翰霍浦金斯大學的生物物理系,主攻神經科學。1973年獲博士學位。曾聘任中山大學物理系創系主任、陽明大學醫工所所長,並於台大電機系醫工組任職,在中醫學院中醫所授課五年。1988年首次製成脈診儀,在台大醫院、榮總、中醫學院等多處與西醫會診,並與多位中、西醫先進合作研究。在醫學工程領域多次獲國科會傑出獎,且因脈診之相關發明獲經濟部發明獎。

.「西醫是治你不死的學問,中醫是讓人活得快樂的學問。」
中醫擅長的是「治病不傷身」,重在尚未明顯生重病之前的治療。許多現代病如高血壓、心臟病……等病人,事實上都可以中醫的醫理概念得到更好的診治、更無病痛的對待。
但中醫長久以來遭受「不科學」的批評,被認為是落伍過時的醫學。自從西方掀起一般中醫熱、中藥熱的風潮之後,有許多科學投身於中醫科學法的研究,但來沒有人從血液循環的角度來解釋中醫,更遑論如本書作者將其公式化和數量化。
前台大教務長李嗣涔便說,在他看來,王教授的成就是"beyondtheNobelPrize"。本書提出的「共振理論」,不僅與中醫傳統的「氣」、「經絡」……等概念完全契合,也突破了人體血液循環理論長久以來的困境,許多現代醫學無法說明的現象和病因,都得到了解答。
「為何心臟不和腦的位置對調,如此輸送血液不是較方便?」「為何我們的心臟僅1.7瓦就能將血液輸送全身?」(一般日光燈是20瓦。人工心臟已做到30幾瓦,還是無法取代真正的心臟。)
人體的生理運作就像一篇樂章,可以諧波分析,「氣」就是其中的旋律。
本書提出許多有意思的觀點,深入淺出地說明了人體的循環原理,也解釋了許多現代病的病因和診治重點。此外,還有關於練內功、金鐘罩和所謂星象學、胎教等有趣的議題。欲瞭解中醫以及具科學背景的讀者,都可以在本書中獲得新的發現,一般讀者則可自本書得到更前瞻的養身觀念。
作者說,「人人應該都可活到一百二十歲,一百歲以前過世的都算夭壽。」
這將是新的開端,朝向一個自然老化而無病痛的未來。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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