简介：一场秋雨一场寒，伴随着淅淅沥沥的雨声，又到了一年一度的流感季节。每当这个时候，无数位家长面对家中抵抗力较差的孩子，便是忧心忡忡，生怕染上流感。那么，什么是流感呢？

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简介：摘要：目的：对急诊预检分诊标准在患者分诊期间的应用效果进行分析。方法:在临床中，提升急诊患者就诊效率是非常重要的研究课题，因此为了对这一课题进行分析，开展对照实验，对照实验的主要项目为急诊预检分诊的应用效果，对所纳入患者分组后分别采取不同的分诊方式以提升研究的准确性，观察不同分诊方式后的最终效果，并进行统计和对比。结果：对比发现，观察组患者的就诊各项指标均优于对照组，组间差异显著（P＜0.05）。结论：在急诊分诊过程中，采取急诊预检分诊标准可以有效促进患者就诊效率的提升，保证患者治疗效果。

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简介：【摘要】 脉压差（pullse pressure，PP）是收缩压与舒张压的差值。正常脉压差是由心脏动力和血管条件共同决定，反映了血管硬度和顺应性。除了本身的生理意义外，脉压差在指导围术期治疗及降低术后并发症等方面均有重要作用。本文就脉压差在围术期应用的最新进展进行综述，探讨维护围术期脉压差的意义以及优化生理指标的方案。

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简介：摘要目的研究和搭建人工智能深度学习网络，在两个公开的大脑MRI图像数据集上实现高准确率的MRI脑肿瘤的四分类。材料与方法提出一种多尺度残差网络的MRI脑肿瘤分类模型，实现脑肿瘤的四分类任务。模型包括多尺度输入、改进残差、下采样和双通道池化共四个模块。将Kaggle中正常人和Figshare中肿瘤患者的脑部MRI图像进行数据集组合，对提出的模型进行训练和性能评估，优化网络超参数，提高分类准确率。结果在352张MRI图像上测试模型，仅使用多尺度输入模块时，得到平均分类准确率为96.59%。添加下采样模块后，准确率达到98.58%。对比最大池化、均值池化和双通道池化，准确率分别为96.02%、97.16%、98.58%。多尺度残差网络对脑肿瘤具有很好的分类效果，对胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和正常无肿瘤图像的分类准确率分别为99.14%、99.14%、99.42%和99.42%。结论MRI是一种典型的检查脑肿瘤的医学成像方法，但放射科专家手工对脑肿瘤进行准确分类极具主观性和不确定性。提出的多尺度残差网络能为脑肿瘤自动分类提供有效的方法，且该网络提高了MRI脑肿瘤分类的准确率，很好地解决了梯度消失问题，提升了模型的泛化能力。

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简介：摘要：目的：在药品的生产过程中，压差是一个重要的参数，它可以反映设备内部的空气流动情况以及无菌环境的保持情况。为了确保药品的生产质量，需对产生波动的主要原因进行分析，并制定预防措施，保证生产环境的洁净程度。

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