如何不患心肌梗塞

本文详细描述了一款适合2-5人的桌游,围绕个人面板的健康状况、公共版图的行动与事件、不同类型的卡牌(食物、药物和事件)以及回合操作流程展开,强调策略选择和疾病管理对游戏进程的影响。

目录

一,个人面板

二,公共版图

三,卡牌

1,食物牌

2,药物牌

3,事件牌

四,回合操作

1,起始玩家

2,一轮操作

3,个人回合

4,轮末结算

5,其他规则


这是一个适合2-5人的桌游。

一,个人面板

五种职位仅仅是个名字,规则都是一样的。

每个人的面板有胆固醇、血压、肥胖、抑郁、糖尿病、癌症6种大病,数值是0-10,从0开始,随着游戏的进行,数字会慢慢升高。

除了肥胖之外,另外5个大病的任何一个数字到达10,立刻game over

二,公共版图

公共版图的行动区分为办公室、超市、健身房、药店、跳蚤市场、家这6个区域,即下面6个。

公共版图的事件区就是放事件卡。

办公室:加3金币,加2抑郁

超市:有3种选择,A拿1张牌,减1金币,B拿2张牌,减2金币,C拿3张牌退回1张牌,减2金币加1血压

健身房:A减1金币,减1肥胖,减1抑郁,B减2金币,减1肥胖,减2抑郁

药店:拿1张牌减2金币

跳蚤市场:首先可以选择是否花1金币刷新卡牌,然后可以有3种选择,A交换一张牌,加1金币,B交换2张牌,C交换3张牌,减1金币

家:首先减1抑郁,然后有2种选择,A自己吃2个食物,B请旁边2人吃2个食物。

补充规则:

(1)跳蚤市场中,食物牌只能换食物牌,药物牌只能换药物牌

(2)派对中如果有人game over,派对主人加2抑郁,其他人加1抑郁

三,卡牌

有3种牌:食物牌、药物牌、事件牌。

超市里面的是食物牌,药店里面的是药物牌,跳蚤市场是3张食物牌和1张药物牌。

1,食物牌

按照食物类型,分为主食、饮料、烟三种,家里面的2种选择,都必须是选2种不同类型的食物牌。

每张食物牌上,标注了6种大病的数据,范围在-2到+2之间,实用食物牌就会影响个人面板上的数据。

2,药物牌

和食物牌类似,但是药物牌几乎是完全的降低6种大病的数据,只有化疗有一点点副作用会让抑郁加1。

3,事件牌

大部分事件牌的技能和食物牌类似,少数特殊事件比如小偷,需要丢弃一半的药物牌。

四,回合操作

1,起始玩家

每一轮有一个起始玩家,起始玩家按顺序轮换。

2,一轮操作

每一轮中,首先执行事件,在公共版图的事件区放置存活玩家数量+1的卡牌,从起始玩家开始,每位玩家依次选取一张事件卡并且立即结算事件。

然后,所有玩家同时放置3个行动标记,必须是行动区的6个区域里面选3个不同的区。

然后,从起始玩家开始,每个人依次进行自己的回合。

最后进行轮末结算。

3,个人回合

3个行动可以任意顺序执行,期间任何时候都可以使用药物牌。

比如先从超市获得食物牌,然后又可以用食物在家里进行B操作,把自己的2张食物牌拿出来,旁边的2位玩家都有食用这2张食物牌。

4,轮末结算

按照个人面板上的提示,比如血压大于等于7时,胆固醇加1

5,其他规则

当一个玩家ganme over,其他所有玩家都要减1金币,如果没有金币则加1抑郁。

### 寻找心肌研究的数据集 对于心肌相关的数据分析和研究,存在多种公开可用的心电图(ECG)数据集可以用于检测和分析心脏疾病,包括但限于心肌梗死。这些数据集通常包含了来自者群体的大量样本。 #### PhysioNet PhysioNet 是一个广泛使用的资源库,提供了多个与心血管健康有关的数据集合。其中一些特别适用于心肌梗塞的研究: - **MIT-BIH 心律失常数据库**:该数据库包含47份记录,每条记录持续30分钟,采样率为360 Hz。它涵盖了各种类型的心脏节律异常事件,可用于训练算法识别同类型的心率齐以及潜在的心肌损伤迹象[^1]。 - **PTB 数据库**:由德国柏林Charité医院提供的一组标准十二导联静息心电图,共收录了549名受试者的资料,其中包括正常人群及有冠状动脉疾病的个体。此数据集中有详细的临床描述,适合用来开发针对特定心脏病症如急性心肌梗死诊断模型的应用程序[^3]。 #### UCI Machine Learning Repository 另一个值得考虑的地方是UCI机器学习仓库中的Heart Disease Data Set。虽然这是专门为了心肌梗死而设计的,但是里面含有许多关于病人病史的信息字段,可以帮助研究人员构建预测模型来评估发生心肌梗死的风险因素[^2]。 ```python import pandas as pd url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/heart-disease/processed.cleveland.data' data = pd.read_csv(url, header=None) print(data.head()) ``` 除了上述提到的一些知名平台外,在实际科研工作中还可以通过联系医疗机构或者参加合作项目获取更专业的私有化数据源。过需要注意的是,在处理任何涉及个人隐私信息的时候都应当遵循当地法律法规的要求并获得必要的授权许可。
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