小儿发烧

发热原因不同 小儿推拿手法有别

孩子感冒发烧是每个妈妈都会遇到和头疼的问题。炎热的夏季,直吹空调、电扇,或是无节制地吃冷饮,都会引起孩子感冒发烧。天津中医药大学第一附属医院儿科主任医师魏小维介绍,小儿发热是指腋下体温超过37.3℃,常见的有外感风寒发热和外感风热发热。魏主任建议,3岁以下的宝宝,体温低于38.5℃时一般不主张用药物退烧,因为其毒副作用大;体温高于38.5℃时,再考虑用药物治疗。

魏主任说,孩子发热低于38.5℃时,家长可采用小儿推拿按摩的方法给孩子降温,这种方法简单易行,对宝宝感冒有较好的疗效,不但能增强宝宝的免疫功能,而且能增强机体的各项生理功能,使机体发挥其自身的抗病能力,抵抗病毒和细菌的感染。这是单纯药物疗法所不能达到的。

小儿推拿治疗后,孩子体温可降至正常,而导致发热的因素亦同时消除,这种情况下,孩子的体温一般不会在短期内再次升高。假如在小儿推拿治疗后,孩子体温降至正常,或比原来有所下降,但致热的因素未被消除,则孩子的体温可能再次上升,如果病情严重要及时到医院进行治疗。

外感风寒型发热

原因:受风或着凉

一般表现:发热轻,无汗,头痛,鼻塞,流清涕,怕冷明显。

【手法操作】

1、开天门

宝宝仰卧位或坐位,妈妈用两手扶住患儿头部,以两手拇指螺纹面自眉心推起交替推至前发际,做100—150次。

2、推坎宫

宝宝坐位或仰卧位,妈妈用两拇指外侧面自眉头向眉梢直线分推,做100—150次。

3、运太阳

宝宝坐位或仰卧位,妈妈用双手食指、中指、无名指、小指固定患儿头部,以两拇指螺纹面运太阳穴,做30—50次。

4、揉耳后高骨

宝宝坐位或仰卧位,妈妈用两拇指或中指揉宝宝耳后高骨,做30—50次。

5、掐揉两扇门

宝宝掌心向下,妈妈用两手食指、中指固定其腕部,无名指托腕部,用两拇指甲掐两扇门5—7次。

6、掐揉合谷

妈妈以左手握宝宝手,使其侧放,拇指向上,以右手食指、中指固定腕部,用拇指甲掐合谷穴3—5次,再以拇指端揉5—10次。

7、按肩井

宝宝坐位,妈妈以两拇指按宝宝肩井5—10次。

外感风热型发热

原因:内热,便秘,感外邪

一般表现:发热重,头痛微汗出,鼻塞,流黄涕,咽部红肿疼痛,怕冷不明显。

【手法操作】

1、清天河水

妈妈以左手持宝宝的左手,使其掌心向上,以右手拇指外侧或食指、中指指腹自腕横纹中点起直至肘横纹,做200—300次。

2、清肺经

妈妈以左手拇指、食指夹持固定患儿的左手无名指,使其指尖朝上,掌心朝外,用右手拇指螺纹面自患儿无名指末节横纹推至指尖,做200—300次。

3、推大椎

宝宝坐位,妈妈左手固定患儿头部,用右手拇指或食指、中指自上而下推大椎100—200次。

4、推脊

宝宝俯卧,充分暴露脊背,妈妈以拇指螺纹面或食指、中指、无名指指面自大椎推到尾骨尖端100—200次。

5、推肝经

妈妈以拇指、食指握宝宝食指与虎口处固定,使其手指朝外,掌心向上,用右手拇指螺纹面从食指末节横纹推向指尖100—200次。

专家简介:魏小维 儿科主任医师

从医22年,擅长采用中医疗法(中药、针灸、推拿捏脊、中药敷贴)及中西医结合疗法治疗儿科疾病,主要从事小儿神经系统及儿童精神心理疾病的研究,善于采用针药并用的手段治疗小儿抽动症、多动症、小儿癫痫、小儿面瘫、自闭症、脑瘫等,在中药配合推拿敷贴治疗小儿厌食症、婴幼儿腹泻等方面疗效显著。

【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
标题基于Spring Boot的二手物品交易网站系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Spring Boot开发二手物品交易网站的研究背景、意义、现状及本文方法与创新点。1.1研究背景与意义介绍二手物品交易的市场需求和Spring Boot技术的适用性。1.2国内外研究现状概述当前二手物品交易网站的发展现状和趋势。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和在系统设计中的创新之处。第2章相关理论与技术介绍开发二手物品交易网站所涉及的相关理论和关键技术。2.1Spring Boot框架解释Spring Boot的核心概念和主要特性。2.2数据库技术讨论适用的数据库技术及其在系统中的角色。2.3前端技术阐述与后端配合的前端技术及其在系统中的应用。第3章系统需求分析详细分析二手物品交易网站系统的功能需求和性能需求。3.1功能需求列举系统应实现的主要功能模块。3.2性能需求明确系统应满足的性能指标和安全性要求。第4章系统设计与实现具体描述基于Spring Boot的二手物品交易网站系统的设计和实现过程。4.1系统架构设计给出系统的整体架构设计和各模块间的交互方式。4.2数据库设计详细阐述数据库的结构设计和数据操作流程。4.3界面设计与实现介绍系统的界面设计和用户交互的实现细节。第5章系统测试与优化说明对系统进行测试的方法和性能优化的措施。5.1测试方法与步骤测试环境的搭建、测试数据的准备及测试流程。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,验证系统是否满足需求。5.3性能优化措施提出针对系统性能瓶颈的优化建议和实施方案。第6章结论与展望总结研究成果,并展望未来可能的研究方向和改进空间。6.1研究结论概括本文基于Spring Boot开发二手物品交易网站的主要发现和成果。6.2展望与改进讨论未来可能的系统改进方向和新的功能拓展。
1. 用户与权限管理模块 角色管理: 学生:查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员:分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员:维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作: 登录认证:对接学校统一身份认证(模拟实现,用学号 / 工号作为账号),支持密码重置 信息管理:学生完善个人信息(院系、专业、联系电话),管理员维护所有用户信息 权限控制:不同角色仅可见对应功能(如学生无法修改床位分配信息) 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理: 楼栋信息:名称(如 "1 号宿舍楼")、层数、性别限制(男 / 女 / 混合)、管理员(宿管) 房间信息:房间号(如 "101")、户型(4 人间 / 6 人间)、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息:记录房间内设施(如空调、热水器、桌椅)的配置与完好状态 床位管理: 床位编号:为每个床位设置唯一编号(如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床) 状态标记:标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中",支持批量查询空闲床位 历史记录:保存床位的分配变更记录(如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因) 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配: 新生分配:管理员导入新生名单后,宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配:针对转专业、复学学生,宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示:学生登录后可查看自己的宿舍信息(楼栋、房间号、床位号、室友列表) 调整管理: 调宿申请:学生提交调宿原因(如室友矛盾、身体原因),选择意向宿舍(需有空位) 审批流程:宿管审核申请,通过后执行床位调换,更新双方住宿信息 换宿记录:保存调宿历史(申请人、原床位、新床位、审批人、时间) 4. 报修与安全管理模块 报修管理: 报修提交:学生选择宿舍、设施类型(如 "
### 儿童耳廓特征识别算法的IT实现 #### 耳廓作为生物特征的优势 耳廓作为一种独特的生物特征,在个体身份验证方面具有显著优势。相较于其他生物特征,耳朵形状不易随年龄变化而发生明显改变,并且不受表情或光照条件的影响[^1]。 #### 特征提取方法 对于儿童耳廓特征识别而言,主要挑战在于如何有效捕捉并量化其形态学特性。常用的技术手段包括但不限于: - **几何描述子**:通过定义特定的关键点来描绘轮廓曲线;计算局部曲率半径等参数以表征结构细节。 - **纹理分析**:利用灰度共生矩阵(GLCM)或其他统计模型评估表面质地模式。 - **频域变换**:采用傅里叶描述符或者小波分解等方式获取频率响应信息。 上述每种方式都有助于构建多维度特征向量空间,从而提高分类准确性。 #### 数据预处理流程 为了确保后续机器学习过程顺利开展,前期的数据准备工作至关重要。具体措施如下: 1. 图像采集标准化; 2. 尺寸归一化调整; 3. 对齐校正偏差角度; 4. 噪音过滤增强信噪比(SNR)。 ```python import cv2 from skimage import transform as tf def preprocess_ear_image(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) # Resize image to a fixed size (e.g., 128x128 pixels) resized_img = cv2.resize(img, dsize=(128, 128), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # Align the ear region using affine transformation based on predefined landmarks src_points = [[50, 70], [90, 70], [70, 110]] # Example landmark points dst_points = [[64, 64], [96, 64], [80, 96]] tform = tf.AffineTransform() M = tf.estimate_transform(tform, np.array(src_points), np.array(dst_points)) aligned_img = tf.warp(resized_img, inverse_map=M.inverse) return aligned_img ``` #### 训练与测试阶段 选用合适的监督式学习框架训练预测模型,如支持向量机(SVM),随机森林(Random Forests),卷积神经网络(CNNs)等。针对不同年龄段样本集进行充分迭代优化直至收敛稳定为止。最终得到能够区分目标群体与其他干扰源的有效判别函数。
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