Re: 我对中医的切身体会

本文探讨了中医理论中的核心概念如“气”和“阴阳”,解释这些概念并非具体物质而是经验总结,并讨论了中医发展的历史背景及其与现代科学的关系。

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[quote="jfy3d"]我一直不知道中医里的 气啊 阴阳啊 .....
是什么物质 ,原子或分子类型是什么。[/quote]

对病例的总结与分类。。。。
就如同分类学一样,
只是为了方便找到对应的已有病例而已
也有大多是临床表现与用药的方向性的
一个初步断判
之后要找到类似的病例将记录的所有的
表争与已治俞的进行比较。。。
如有两到三种表征相似时
就进行记录补充医书上的缺少之处。。。
用第一种方子先冶着。。。
过个几天再看如有好的记像
就算用对药了。
如果不见好下种方子
三种都不行就要收手了。。
另请高明了。。。
并把病例征记录下来。。。。
由于古时大城市有医师行会,
而每个学徒都会继承老一代的医书并与同行交流。。。
所以医学的发展比其它的(不交流的)手工艺发展还是很快的。。。


[quote="ray_linn"]简单的说:

中医更象种文化而不象种科学,它的理论来自经验而不是来自分析. 里头甚至有部分是伪科学.(不能说是全部,毕竟草药的药理供效是有科学依据的,但是中国人就是没办法发现有效成本,比如杨树皮治头疼,却发现不了水杨酸,结果呢,病人就把一堆有用的没用的天然的化学物质吃到肚子里了)[/quote]

如果汉朝有精炼技术,
阿斯皮林早就是中药了

说白了是科学进步的慢与中不中医没关系的。。。
不要老用中医说事。。。
伪什么是伪?
当年亚里士多德无力不运动伪不伪?
牛顿说给力就能久远加速伪不伪?
爱因斯坦说上帝不会扔骰子伪不伪?

伪科学是一种非科学的态度
而不是你说的分析。。。。
科学态度就是进步,怀疑,再进步。
没人怀疑,没人研究中医想进步也难。
文革时期我姥爷的医书全都被烧了
只有一本姥爷自己写的笔记没被破了四旧
但没有原来的医书那上面的东西也是浪费
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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