5、针灸穴位作用机制与疗效解析

针灸穴位作用机制与疗效解析

1. 穴位作用的相对特异性

穴位作用存在特异性和相对性两个方面,二者结合构成穴位作用的相对特异性。

1.1 穴位作用特异性的体现

  • 影响针灸效果的发生率和程度 :不同穴位或刺激位置会影响针灸效果的出现和程度。例如,刺激水沟(GV26)、素髎(GV25)和涌泉(KI1)可显著升高血压,而刺激其他穴位效果甚微或无效果。2001 年的研究发现,刺激足三里(ST36)会激活海马体,刺激阳陵泉(GB34)会激活下丘脑、脑岛和运动皮层。
  • 影响针灸效果的性质 :刺激不同穴位会影响针灸效果的性质。如针刺哑门(GV15)和华盖(CV20)可增加中性白细胞数量并减少嗜酸性白细胞数量,而针刺脑户(GV17)则产生相反结果;针刺照海(KI6)可促进犬在水负荷后的排尿,而针刺肾俞(BL23)则抑制排尿。
  • 不同穴位疗效的相互增强关系 :不同穴位的疗效之间存在相互增强的关系。例如,针刺神门(HT7)对实验性高血压有降压作用,针刺大敦(LR1)可进一步增强这种降压效果,但对肾经的其他穴位则无此效果。

1.2 穴位作用相对性的体现

  • 影响多个器官的功能 :针刺一个穴位可能影响多个器官的功能。例如,针刺足三里(ST36)不仅会影响消化、呼吸和循环系统的功能,还会影响身体的防御和免疫功能。
  • 不同穴位产生相同的生理效应 :刺激不同穴位可能对某些生理功
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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