NLM的一些理解
nl体积单位
nl体积单位NL体积单位是指以纳升为计量单位的体积量，纳升是升的十亿分之一，常用于描述非常微小的体积。
下面将介绍一些常见的NL体积单位及其应用。
1. 毫纳升（mNL）：毫纳升是纳升的千分之一，常用于描述药物的微量给药。
例如，某种药物的剂量为10mNL，表示每次给药的体积为10毫纳升。
2. 微纳升（μNL）：微纳升是纳升的百万分之一，常用于描述微生物学实验中的微量液滴。
例如，在细菌培养实验中，可以使用微纳升的液滴来接种细菌。
3. 皮纳升（pNL）：皮纳升是纳升的万亿分之一，常用于描述DNA测序中的微量样品。
由于DNA测序需要非常精确的体积控制，因此使用皮纳升级别的体积单位能够提高实验的准确性。
4. 飞纳升（fNL）：飞纳升是纳升的千万亿分之一，常用于描述纳米颗粒的体积。
纳米颗粒是一种应用广泛的纳米材料，它们具有特殊的物理和化学性质，常用于制备纳米材料和纳米器件。
5. 阿托纳升（aNL）：阿托纳升是纳升的千亿亿分之一，是目前已知的最小的体积单位。
阿托纳升常用于描述量子物理学中的微观世界，例如描述原子核的体积。
NL体积单位在科学研究和工程技术领域有着广泛的应用。
它们能够帮助科学家和工程师精确地描述和控制微小的体积，从而推动了许多领域的发展。
除了上述提到的常见的NL体积单位，还有一些其他的NL体积单位，如飞托纳升、阿摩纳升等，它们的数量级更小，应用范围更为特殊。
这些NL体积单位的应用不仅仅局限于科学研究，还可以在医学、化学、材料科学等领域得到应用。
NL体积单位是描述微小体积的一种有效方式，它们的应用范围广泛，对于精确描述和控制微量液体至关重要。
在科学研究和工程技术中，NL体积单位的使用将会越来越重要，推动着人类对于微观世界的认识和技术的发展。
健康素养研究进展[论文]
![健康素养研究进展[论文]](https://img.taocdn.com/s3/m/361ecb63011ca300a6c3903d.png)
健康素养的研究进展伴随着环境的恶化、疾病的增多和老龄化问题的出现，居民的健康面临着巨大的挑战。
健康素养是近年在健康教育与健康促进方面研究的一个新的领域。
本文介绍了健康素养的发展、定义和评估工具。
结合目前国内外健康素养的实际发展情况，对健康素养的研究进展进行了阐述。
健康素养健康教育健康促进健康素养作为一个重大的公共卫生问题，受到国内外政府和研究者的高度重视。
它既是健康教育和健康促进的目标，也可以衡量健康教育和健康促进工作的结果或产出，越来越多的证据证明其具有核心作用。
尤其是近五年来，随着社会对国民的健康素养的关注，国内对健康素养的研究也在逐渐深入。
一、健康素养的提出健康素养一词，最早出现在1974年一篇题为《health education as social policy》的论文中。
20世纪80年代末，健康素养的研究才逐渐开展。
2006年，中国首次在全国范围内开展了公众健康素养状况的调查。
2007年我国政府将提高全民健康素养作为提高人口素质的三个基本点之一。
2009年卫生部在“健康中国2020”战略规划中，明确指出提高全民健康素养既是重要目标之一，又是各项指标最终实现的基本保证。
二、健康素养的定义目前，各国研究人员和政府机构比较接受nlm和who的定义。
美国国家医学图书馆(nlm)的定义：健康素养是个体获取、理解、处理基本的健康信息和服务，并做出适当的卫生健康决策的能力。
世界卫生组织(who)提出了包含提高和改善个人能力及健康行为的定义：健康素养代表着认知和社会技能，这些技能决定了个体具有动机和能力去获得、理解和利用信息，从而促进和维持健康。
健康素养不仅是个体具备的信息获取、理解、决策和其他在卫生保健系统运用自如、维护和促进自身健康所具备的综合能力，而且健康素养是个人能力、文化因素、医疗环境乃至整个社会环境的互动。
要求个体具有理性的思考分析的能力，通过做出健康决策以及解决问题等高级认知技能和沟通提问方面等社会技能来改善自身的健康状况，从而提高个体和整个社区群体的健康水平。
NCBI的前世今生
NCBI的前世今生1中心建设后来的参议员Claude Pepper意识到信息计算机化过程方法对指导生物医学研究的重要性，发起了在1988年11月4日建立国立生物技术信息中心（NCBI）的立法。
NCBI是在NIH的国立医学图书馆（NLM）的一个分支。
NLM是因为它在创立和维护生物信息学数据库方面的经验被选择的，而且这可以建立一个内部的关于计算分子生物学的研究计划。
下面按照检索框上的顺序分别介绍各数据库。
Nucleotide该数据库由国际核苷酸序列数据库成员美国国立卫生研究院GenBank、日本DNA数据库（DDBJ）和英国Hinxton Hall的欧洲分子生物学实验室数据库（EMBL）三部分数据组成。
这三个组织联合组成国际核苷酸序列数据库协作体，每天交换各自数据库中的新增序列记录实现数据共享。
其中的序列数据也通过与基因组序列数据库(GSDB）合作获取；专利序列数据通过与美国专利与商标局、国际专利局合作获取。
Genome即基因组数据库，提供了多种基因组、完全染色体、Contiged序列图谱以及一体化基因物理图谱。
Structures即结构数据库或称分子模型数据库（MMDB），包含来自X线晶体学和三维结构的实验数据。
MMDB的数据从PDB(Protein Data Bank）获得。
NCBI已经将结构数据交叉链接到书目信息、序列数据库和NCBI的Taxonomy中运用NCBI的3D结构浏览器和Cn3D，可以很容易地从Entrez获得分子的分子结构间相互作用的图像。
Taxonomy即生物学门类数据库，可以按生物学门类进行检索或浏览其核苷酸序列、蛋白质序列、结构等。
PopSet包含研究一个人群、一个种系发生或描述人群变化的一组组联合序列。
PopSet既包含核酸序列数据又包含蛋白质序列数据。
Entrez 功能强大，在于它的大多数记录可相互链接，既可在同一数据库内链接，也可在数据库之间进行链接。
当运用BLAST软件比较某氨基酸或DNA序列与库中其他氨基酸或DNA序列差异即进行相似性检索时，则会涉及到蛋白质库或核苷酸库的库内链接。
课程名称：网络药学 课程代码：07951
（一） 互联网的基本知识（重点）
识记：文件传输、远程登录、电子公告板、新闻组、万维网、TCP/IP协议、URL、IP地址、HyperText和防火墙的定义；
理解：互联网的服务模式及其可实现的功能；
理解：互联网的扩展服务模式；
理解：互联网的功能;
应用：能熟练应用互联网上地址和利用常用的协议描述URL。
第二部分 考核内容及考核目标
第一章 网络药学的概念与任务
一、学习的目的与要求
通过本章的学习，了解互联网、计算机网络和的定义及发展特点；掌握互联网的特点；了解网络药学的概念及其工作模式；掌握网络药学发展的特点及网络药学与药学科研、药学教育、药学关怀、药学管理和药品营销的关系；了解网络药学的发展状况；了解网络药学发展的主要任务和障碍。
一、考核目标的能力层次表述
本大纲在考核目标中，按照"识记"、"理解"、"应用"三个能力层次规定其应达到的能力层次要求。各能力层次为递进等级关系，后者必须建立在前者的基础上，其含义是：
识记：能知道有关的名词、概念、知识的含义，并能正确认识和表述，是低层次的要求。
理解：在识记的基础上，能全面把握基本概念、基本原理、基本方法，能掌握有关概念、原理、方法的区别与联系，是较高层次的要求。
课程名称：网络药学 课程代码：07951
第一部分 课程性质及目标
一、课程性质及特点
《网络药学》是药学与药品营销专业统设必修的专业基础课。它是现代计算机科学与药学各学科相互交叉、渗透而形成的一门新兴的边缘学科。
本课程网络药学是以网络技术为代表的计算机科学与药学各学科相互交叉、渗透而形成的新的边缘学科。该书分为理论篇、实践篇两大部分，理论篇阐述了网络药学的概念和任务，简述了计算机技术在药学领域的应用发展简史及展望，讨论了网络对药学教育、药学科研、药学服务、药品营销等传统工作模式可能带来的影响。实践篇幅重点介绍了上网基础、网上药学信息搜索、药学网站的建立技巧、网上药学信息交流等内容。附录部分收录了大量最新的药学相关网址。该书将医学、药学和因特网知识有机地结合在一起，并附有大量网站、网页插图，具有较高的参考价值。
NCBI美国国立生物技术信息中心
NCBI(美国国立生物技术信息中心)简介NCBI(美国国立生物技术信息中心)简介介绍理解自然无声但精妙的关于生命细胞的语言是现代分子生物学的要求。
通过只有四个字母来代表DNA化学亚基的字母表，出现了生命过程的语法，其最复杂形式就是人类。
阐明和使用这些字母来组成新的“单词和短语”是分子生物学领域的中心焦点。
数目巨大的分子数据和这些数据的隐秘而精细的模式使得计算机化的数据库和分析方法成为绝对的必须。
挑战在于发现新的手段去处理这些数据的容量和复杂性，并且为研究人员提供更好的便利来获得分析和计算的工具，以便推动对我们遗传之物和其在健康和疾病中角色的理解。
国立中心的建立后来的参议员Claude Pepper意识到信息计算机化过程方法对指导生物医学研究的重要性，发起了在1988年11月4日建立国立生物技术信息中心（NCBI）的立法。
NCBI是在NIH的国立医学图书馆（NLM）的一个分支。
NLM是因为它在创立和维护生物信息学数据库方面的经验被选择的，而且这可以建立一个内部的关于计算分子生物学的研究计划。
NCBI的任务是发展新的信息学技术来帮助对那些控制健康和疾病的基本分子和遗传过程的理解。
它的使命包括四项任务：建立关于分子生物学，生物化学，和遗传学知识的存储和分析的自动系统实行关于用于分析生物学重要分子和复合物的结构和功能的基于计算机的信息处理的，先进方法的研究加速生物技术研究者和医药治疗人员对数据库和软件的使用。
全世界范围内的生物技术信息收集的合作努力。
NCBI通过下面的计划来实现它的四项目的：基本研究NCBI有一个多学科的研究小组包括计算机科学家，分子生物学家，数学家，生物化学家，实验物理学家，和结构生物学家，集中于计算分子生物学的基本的和应用的研究。
这些研究者不仅仅在基础科学上做出重要贡献，而且往往成为应用研究活动产生新方法的源泉。
他们一起用数学和计算的方法研究在分子水平上的基本的生物医学问题。
这些问题包括基因的组织，序列的分析，和结构的预测。
NCBI美国国立生物技术信息中心
即基因组数据库，提供了多种基因组、完全染色体、Contiged序列图谱以及一体化基因物理图谱。
Structures
即结构数据库或称分子模型数据库(MMDB)，包含来自X线晶体学和三维结构的实验数据。MMDB的数据从PDB(Protein Data Bank)获得。NCBI已经将结构数据交叉链接到书目信息、序列数据库和NCBI的Taxonomy中运用NCBI的3D结构浏览器和Cn3D，可以很容易地从Entrez获得分子的分子结构间相互作用的图像。
编辑本段
基本研究
它的使命包括四项任务：
建立关于分子生物学，生物化学，和遗传学知识的存储和分析的自动系统
实行关于用于分析生物学重要分子和复合物的结构和功能的基于计算机的信息处理的，先进方法的研究
加速生物技术研究者和医药治疗人员对数据库和软件的使用。
全世界范围内的生物技术信息收集的合作努力。
Taxonomy
即生物学门类数据库，可以按生物学门类进行检索或浏览其核苷酸序列、蛋白质序列、结构等。
PopSet
包含研究一个人群、一个种系发生或描述人群变化的一组组联合序列。PopSet既包含核酸序列数据又包含蛋白质序列数据。
Entrez 功能强大，在于它的大多数记录可相互链接，既可在同一数据库内链接，也可在数据库之间进行链接。当运用BLAST软件比较某氨基酸或DNA序列与库中其他氨基酸或DNA序列差异即进行相似性检索时，则会涉及到蛋白质库或核苷酸库的库内链接。库间链接发生在核苷酸数据库内的记录与PubMed库中已发表序列的引文间的链接，或蛋白质序列记录与核苷酸序列库中编码它的核苷酸序列间的链接。
BLAST 主页提供了几种BLAST检索软件。其中BLAST2.0是一种新的BLAST检索工具，它在原有基础上作了改进，运行速度更快，灵敏度更高，同时具有Gapped BLAST 和PSI-BLAST两种软件的新功能。Gapped BLAST 允许在对准的序列中引入空位(碱基缺失或插入)，引入空位(Gaps)意味着在比较两个相关序列时不会出现中断(Break)现象。这些空位对准的记分系统更能反映相关序列的类似程度。PSI-BLAST的全称是Position-Specific Iterated BALST，即特殊位置重复BLAST，它提供了自动、易用的概貌(Profile)检索，是查找序列同源的有效工具。
nlme 固定效应 随机效应
NLME固定效应与随机效应一、NLME模型简介NLME（Nonlinear Mixed Effects）模型是一种用于分析具有层级结构数据的统计模型。
在这种数据结构下，观测值可能由不同的实验单元产生，并且这些实验单元之间可能存在一定的相关性。
NLME模型可以很好地处理这种数据结构，因此在医学、生态学、经济学等领域得到了广泛的应用。
二、固定效应1. 固定效应的定义固定效应是指在分析中被认为是固定值的参数。
在NLME模型中，固定效应通常是我们感兴趣的自变量的系数。
这些系数通常被认为是总体的固定值，就是说我们对它们的估计是针对整个总体而言的。
2. 固定效应的特点固定效应在NLME模型中具有如下特点：（1）每个固定效应只对应一个取值，它被认为是不变的，因此在不同实验单元产生的观测值中，固定效应是相同的。
（2）固定效应的估计通常是通过最小二乘法来进行的，因为它们被认为是总体参数，而不是随机变量。
（3）固定效应的估计通常具有偏差小、方差小的特点，因此在一定程度上具有较好的稳定性和准确性。
三、随机效应1. 随机效应的定义随机效应是指在分析中被认为是随机变量的参数。
在NLME模型中，随机效应通常是我们感兴趣的因变量的变异性的来源。
这些参数通常被认为是来自于一个未知的分布，因此需要对它们进行估计。
2. 随机效应的特点随机效应在NLME模型中具有如下特点：（1）每个随机效应对应的取值可以是不同的，它们是从一个未知的分布中抽样得到的。
（2）随机效应的估计通常是通过最大似然估计或贝叶斯估计来进行的，因为它们被认为是具有一定分布特征的随机变量。
（3）随机效应的估计通常具有偏差小、方差大的特点，因此在一定程度上具有较好的适应性和鲁棒性。
四、固定效应与随机效应的通联与区别1. 固定效应与随机效应的通联固定效应与随机效应都是NLME模型中的重要参数，它们都可以影响因变量的取值。
它们之间的通联体现在：（1）固定效应和随机效应都是可以用来解释因变量的变异性的因素，它们都是影响因变量的重要因素。
比较基因组学与分子进化复习题
比较基因组学与分子进化复习题1．比较基因组学及分子进化的产生背景及其应用，请举例说明如何理解其意义？产生背景:随着1990年人类基因组计划(Human Genome Project，HGP)的实施并取得巨大成就，同时模式生物(model organisms)基因组计划也在进行，并先后完成了几个物种的序列分析，研究重心从开始揭示生命的所有遗传信息转移到从分子整体水平对功能的研究上。
在HGP进行中完成一系列模式生物全基因组测定，如大肠杆菌、酵母、线虫、果蝇、小鼠。
这些模式生物全基因组测定的完成有重大理论与现实意义。
至此基因组的研究进入了后基因组时代（post genome era）。
它的研究内容可以概括为：比较基因组学、功能基因组学、蛋白质组学、转录物组学、代谢物组学等，是在全基因组水平上研究基因功能和基因之间互相作用及其调控机制的学科。
随着公共资源数据体系的大规模建立，面对海量数据，如何从这些数据中获得自己想要的知识，搜集、管理、处理、分析、释读能力的要求迅速提升，比较基因组学和分子进化已经成为生命科学研究的核心和不可分割的学科。
应用：比较基因组学能根据对一种生物相关基因的认识来理解、诠释甚至克隆分离另一种生物的基因。
远缘基因组间的比较为认识生物学机制的普遍性，寻找研究复杂生理和病理过程所需的实验模型提供了理论依据，而近缘基因组间的比较则为认识基因结构与功能等细节提供了参数。
比较基因组学与分子进化拓展了模式生物从测序的意义，不仅可以模式生物基因组研究模式生物本身，更重要的是利用模式生物研究进化上相近的其他物种；推动了物种起源和生物进化研究的发展；同时带来了研究方法的思路的突破，促进了反向遗传学等学科的发展。
举例：两种血吸虫完整基因组序列被确定两个国际联合课题组报告了曼氏血吸虫和日本血吸虫的完整基因组序列。
它们是引起血吸虫病（也称“裂体血吸虫病”）的三种主要病原体中的两种。
血吸虫病是一种“被忽视的”热带疾病，影响76个国家的超过2亿人。
医学PPT课件数据库查询系列讲座
篇名、摘要等，次序可以颠倒。 （A WITH B)
范围算符
❖ 1.时间及内容限定：表示对检索结果进行时间或内容 的限定，有“=”、“>=”、“<=”、“>”、“<”等。 如：“PY >=1998”表示检索1998年以来的文献。 “PY=2002”表示检索2002年发表的文献。 “TA=中华内科学杂志” 表示查找刊名为“中华内 科学 杂志”上的所有文献。 目的：利用范围算符可以缩小检索范围。
输入“针刺镇痛”后， 点击“search”
检检索索 结结果果
Thesaurus
❖ 检索时，首先点击“Thesaurus”按钮，在输入框中 输入检索词后，再点击“Look up”按钮，出现以该 词开始的轮排索引。
❖ 双击所选的词或点击“TERM INFORMATION”则出 现选定词详解，根据注释、相关参照及树状结构等 信息确定所选词是否合适，如果合适再选择 “Single Term”进行单个主题词检索，或“Explode” 进行该主题及下位词的扩展检索。
AB
逻辑非（NOT)： A NOT B ห้องสมุดไป่ตู้的：缩小检索范围
AB
截词符
所谓截词，就是以符号取代检索词中部分字母。有 左截断、中间截断和右截断。 如：physic*可检出的词汇有： physic,physical,physician,physicians,physicis t,physicists…..可以看出，截词检索具有“OR” 的运算特性。
在Search状态下,检索式可以是以下几种形式: 任意的字母或数字，如: ac,28, etc. 任意单词或词组;如: cancer, vitamin A 连缀词组;如: liver-neoplasms，lung-disease 词根(截词): computer* 以前的检索式，如: #3 逻辑检索式，如: child and nutrition
健康素养的研究进展
健康素养的研究进展伴随着环境的恶化、疾病的增多和老龄化问题的出现，居民的健康面临着巨大的挑战。
健康素养是近年在健康教育与健康促进方面研究的一个新的领域。
本文介绍了健康素养的发展、定义和评估工具。
结合目前国内外健康素养的实际发展情况，对健康素养的研究进展进行了阐述。
健康素养健康教育健康促进健康素养作为一个重大的公共卫生问题，受到国内外政府和研究者的高度重视。
它既是健康教育和健康促进的目标，也可以衡量健康教育和健康促进工作的结果或产出，越来越多的证据证明其具有核心作用。
尤其是近五年来，随着社会对国民的健康素养的关注，国内对健康素养的研究也在逐渐深入。
一、健康素养的提出健康素养一词，最早出现在1974年一篇题为《health education as social policy》的论文中。
20世纪80年代末，健康素养的研究才逐渐开展。
2006年，中国首次在全国范围内开展了公众健康素养状况的调查。
2007年我国政府将提高全民健康素养作为提高人口素质的三个基本点之一。
2009年卫生部在“健康中国2020”战略规划中，明确指出提高全民健康素养既是重要目标之一，又是各项指标最终实现的基本保证。
二、健康素养的定义目前，各国研究人员和政府机构比较接受NLM和WHO的定义。
美国国家医学图书馆(NLM)的定义：健康素养是个体获取、理解、处理基本的健康信息和服务，并做出适当的卫生健康决策的能力。
世界卫生组织(WHO)提出了包含提高和改善个人能力及健康行为的定义：健康素养代表着认知和社会技能，这些技能决定了个体具有动机和能力去获得、理解和利用信息，从而促进和维持健康。
健康素养不仅是个体具备的信息获取、理解、决策和其他在卫生保健系统运用自如、维护和促进自身健康所具备的综合能力，而且健康素养是个人能力、文化因素、医疗环境乃至整个社会环境的互动。
要求个体具有理性的思考分析的能力，通过做出健康决策以及解决问题等高级认知技能和沟通提问方面等社会技能来改善自身的健康状况，从而提高个体和整个社区群体的健康水平。
pubmed的名词解释
pubmed的名词解释PubMed 的名词解释引言：在当今信息爆炸的时代，科学研究已经成为推动社会进步的重要力量。
而Pubmed 正是一个集结了各类科学研究文章的巨大数据库，可以说是现代科学研究者必备的工具之一。
本文将对 Pubmed 进行名词解释，帮助读者更好地理解和运用这一强大的资源。
一、Pubmed 是什么？Pubmed 是由美国国家医学图书馆（NLM）开发和维护的一个免费的生物医学文献数据库，成立于1997年。
它是世界上最大的医学类数据库之一，收录了全球范围内的生物医学文献，涵盖的领域包括生物医学、生命科学、健康科学等，并且涉及的文献类型非常广泛，包括学术期刊文章、论文摘要、会议记录等等。
二、Pubmed 的使用方法Pubmed 的使用非常简单便捷。
用户可以通过 Pubmed 的官方网站接口进行检索查找，也可以利用一些第三方平台和工具进行同样操作。
在检索时，用户可以使用关键词、作者、期刊、标题等信息来进行精确的搜索。
此外，Pubmed 还提供各类高级搜索选项，如限定时间范围、作者机构等。
搜索结果以列表的形式展示，用户可以点击文章标题来查看详细信息，包括摘要、作者、期刊等。
对于一些开放获取的文章，用户还可以直接阅读全文。
三、Pubmed 的特点1. 全球性：Pubmed 收录了来自世界各地的生物医学文献，涵盖范围广泛，能满足不同用户的需求。
2. 完整性：NLM 在非常严谨的审核和筛选之后，只会录用具有一定学术价值和可靠性的文章，这为用户提供了一个可靠的学术资源平台。
3. 及时性：Pubmed 动态更新，用户能够及时了解最新的科学研究动态。
4. 交互性：Pubmed 允许用户进行文章评论、评分等操作，促进学术交流和合作。
四、Pubmed 的应用领域Pubmed 是广大科研工作者的福音，他们可以借助 Pubmed 快速查找相关领域的文献，了解研究热点和前沿。
除此之外，Pubmed 也被广泛应用于临床医生、生物医学工程师、疾病研究者等专业人士。
关于pubmed的字段的描述
关于pubmed的字段的描述Pubmed是一个由美国国立卫生研究院（NIH）开发并维护的大型生命科学文献数据库。
该数据库覆盖了生物医学领域的各个方面，包括医学、生物学、健康科学等多个子领域。
在Pubmed中，用户可以使用各种搜索条件来检索相关领域的文献，这些搜索条件和字段可以帮助用户更快地找到所需的信息。
本文将逐步回答关于Pubmed字段的描述，帮助读者更好地理解和使用这一重要的科研工具。
第一步：理解PubmedPubmed是一个免费的在线数据库，由美国国立卫生研究院的国家医学图书馆（NLM）开发并维护。
其目的是为医学和生命科学领域的研究人员提供全面的文献资源，以促进科学研究和信息交流。
Pubmed的数据库中包含了数百万条来自全球各地的期刊文章、学术论文和会议摘要等。
第二步：探索Pubmed字段Pubmed提供了各种字段和搜索条件，以帮助用户精确地检索所需的文献。
以下是Pubmed中一些常用的字段和它们的描述：1. 标题（Title）：文章的标题，通常反映了研究的主题和目的。
在搜索时，用户可以将关键词放在标题字段中，以获得与该关键词相关的文献。
2. 摘要（Abstract）：文章的摘要部分，通常是一段简短的文字，总结了研究的背景、目的、方法、结果和结论。
在搜索时，用户可以将关键词放在摘要字段中，以获得包含该关键词的文献。
3. 作者（Author）：文章的作者，通常是研究的负责人或合著者。
在搜索时，用户可以将作者的姓名放在作者字段中，以获得该作者相关的文献。
4. 期刊（Journal）：文章发表的期刊，通常反映了研究的学术水平和可信度。
在搜索时，用户可以将期刊的名称放在期刊字段中，以获得该期刊上发表的文献。
5. 关键词（Keyword）：文章的关键词，通常是作者为了帮助他人更好地理解和搜索他们的研究而提供的一些术语或短语。
在搜索时，用户可以将关键词放在关键词字段中，以获得包含该关键词的文献。
6. 出版日期（Publication Date）：文章的发表日期，通常是一个重要的参考指标，以确定文献的新旧程度。
nlm物理意义
nlm物理意义
nlm物理意义：
1、nlm指的是量子数的一种运算单位，和它同属量子数的运算单位的还有lb，kl这两个单位，在这些运算单位中，nlm是最小的，也就是相当于量子数运算中的基本单位。
2、所谓的量子数，是量子力学中的一个专有名词，它主要是用来表述原子核外电子运动时核外电子数量的一组整数或办整数。
由于原子的核外电子在运动的时候，它的状态的变化并不是连续的，而是以一种量子化的状态在改变，因为这样，所以量子数在取值的是时候也就不会是连续的，而是去整数或者是半整数。
nlm算法计算流程
nlm算法计算流程
nlm算法主要基于K折交叉验证的思想，采用离线学习的方式。
其大致过程如下：
（1）初始化：对训练数据进行标准化处理；
（2）构建K折交叉的验证集：将训练数据分成K分，其中K-1分作为训练数据，1分作为验证数据；
（3）进行训练：使用K-1分训练数据训练模型，并计算模型参数；
（4）计算模型误差：使用1分验证数据对模型进行评估，并得出其损失函数；
（5）迭代下一次训练：利用损失函数的中的参数更新，并调整模型参数，重新迭代训练；
（6）循环K次训练验证：重复步骤2-5，直至达到预设的迭代次数。
（7）汇总误差：将K次训练得出的损失函数值汇总，得出模型最终的误差；
（8）优化模型：依据误差值，优化模型。
阶跃型光纤lpm,n模的意思
阶跃型光纤lpm,n模的意思
阶跃型光纤LPM，N模的意思是指光纤中的阶跃型折射率分布光
纤（Step-Index Fiber）和N模式（N-mode）。
首先，让我们来解
释一下阶跃型光纤和N模式的概念。
阶跃型光纤是一种光学纤维，其折射率分布呈现出明显的阶跃状，即在光纤内部折射率的变化突然跳跃，而不是呈现连续的变化。
这种光纤通常由芯和包层构成，光线在芯和包层的交界处发生折射，从而形成光的传输。
阶跃型光纤由于其折射率分布的特殊性质，可
以支持多种传输模式，包括N模式。
N模式是指光纤中的不同传输模式，其中N代表模式的序号。
在光纤中，光可以以不同的模式传播，这些模式具有不同的传输特
性和传播方式。
N模式通常指的是光纤中的第N个传输模式，它具
有特定的传输特性和模式分布。
因此，阶跃型光纤LPM，N模的意思是指在阶跃型折射率分布光
纤中支持的第N个传输模式。
这种光纤结构和传输模式的组合对于
光纤通信和光学传感等领域具有重要意义，可以用于实现特定的光
传输和控制特定模式的光信号。
在实际应用中，研究人员和工程师
可以利用阶跃型光纤LPM，N模来设计和实现特定的光纤器件和系统，以满足不同的光学需求和应用场景。
NLM分类表与Mesh标题表
LCC
TMUL@2009
其大類共有20個，依序為：
綜合性著作，哲學，歷史，社會科學，藝術與文學， 自然科學，技術科學，圖書館學
每一大類一般先列出綱要和大綱，大小類目的 並列、從屬關係、用排列的齊行、縮行或字體 表示。 可搭配LCSH(Library of Congress Subject Headings)使用
綜合性圖書
美國國會圖書館分類法(LCC)
大型學衛圖書館多採用之 Notation --> 英文字母+阿拉伯數字 列舉式分類法
TMUL@2009
不追求各學科嚴密科學系統，它只是將許多不同 的類安排成便於實用的次序，LC類目的設置和次 序完全受圖書情況的制約。LC所採取以圖書做為 分類法對象的原則，稱之為「作品保證原理」。
CCL類號之例子
TMUL@2009
416 外科 416. 4 整型外科
416.43 矯型術 兔唇入此
中國圖書館分類法
中國地區普遍使用的綜合性分類法
Notation
TMUL@2009
--> 英文字母+阿拉伯數字 列舉式分類法 在5個基本部類的基礎下,組成22個大類 L, M, W, Y 目前沒有使用
CCL之415類
415.7 415.8 415.9
TMUL@2009
皮膚病 泌尿生殖系病 神經系病
CCL附表
TMUL@2009
附表一：總論複分表 附表二：中國時代表 附表三：西洋時代表 附表四：日本韓國時代表 附表五：中國省區縣市表 附表六：世界分國表 附表七：機關出版品排列 附表八：中國作家時代區分表
NLM分类表与Mesh标题表
LCC類目
K L M N P Q R S
TMUL@2009
法律 (Law) 教育 (Education) 音樂 (Music and Books on Music) 美術 (Fine Arts) 語言. 文學 (Language and Literature) 科學 (Science) 醫學 (Medicine)〔有些圖書館的醫學類直接用NLM〕 農業 (Agriculture)
417 418 419
TMUL@2009
婦產科，老幼科 藥物；藥物治療 醫藥設施，醫師及護理
CCL之415類
TMUL@2009
415
415.1 415.2
西法醫學
病理學 行醫，醫務，內科 循環系病 呼吸系病 消化系病；胃腸病 血液病及腺病
415.3
415.4 415.5 415.6
把知識共分為十大類 (Main summary : 10 main classes)。由100至900的各號碼代表了 一個大的綱目, 然而000綱目則包括一些比 較困難歸類的類目, 如新聞、百科全書、圖 書館學等。 每一個綱目都分為10個類目, 由第二個數位 代表 (Second summary : hundreds); 每一個類 目再可以分為10個子類 (Third summary : thousands), 再以第三個位代表。
DDC
TMUL@2009
DDC是用傳統的學科來分類，總共以10個 主要的學科（main classes）來涵括所有的 知識體系, 每個大類下又再細分10類 （divisions），接在又再分成10小類 （sections）。 DDC中每個學科都會給予特定範圍的數字 來表示
文献引用格式nlm
文献引用格式nlm1. 引言文献引用格式是学术写作中非常重要的一部分。
不同的学科领域有着不同的引用标准，而在医学领域中，常使用的文献引用格式是NLM （National Library of Medicine）。
本文将介绍NLM文献引用格式的基本规则和注意事项。
2. NLM文献引用格式的基本规则NLM文献引用格式主要包括两个部分：参考文献列表和文中引用。
下面分别介绍：2.1 参考文献列表参考文献列表是列出论文中所引用的各种文献，包括书籍、论文、文集、期刊、报纸、网站等，其格式有以下几个要点：2.1.1 作者姓名在文献的作者姓名中，姓在前、名在后，名与姓之间用逗号隔开，多个作者之间用分号隔开。
当作者为机构时，以机构名替代作者名。
2.1.2 文献题目文献题目应简明扼要，使用句首大写字母。
书名、期刊名等应使用斜体或者下划线标注。
2.1.3 出版物信息出版物信息包括在哪里出版、出版商名称、出版年度及版次等。
期刊文献应在题目后面标注卷号和期号。
2.1.4 页码信息对于书或报纸等，应标注页码。
对于期刊，应标注文章页码。
2.2 文中引用文中引用的格式出现在文章正文中，主要有以下几个要点：2.2.1 直接引用对于直接引用的部分内容，应在引用时给出作者姓氏及其出版年份。
例如：（Smith，1998）。
2.2.2 间接引用对于间接引用的内容，应使用“作者(s)认为…”这样的短语来表明引用的内容是作者的见解，而不是原始数据。
2.2.3 引用多篇文献当需要引用多篇文献时，应使用分号分割。
例如：（Smith，1998; Jones，2001）。
3. NLM文献引用格式的注意事项为确保文献引用格式的正确和一致性，下面列举了一些注意事项：3.1 遵循格式规则应该严格按照规则书写参考文献，包括作者姓名、文献题目、出版物信息、页码信息等，以避免错误。
3.2 使用同一规则在一个文献列表中，应严格按照相同的规则书写文献，以确保统一性和一致性。
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非局部均值处理的基本思想和优点
1.非局部均值的基本思想
基本思想是：当前像素点的灰度值与图像中所有与其结构相似的像素点加权平均得到。
非局部均值滤波的思想主要基于一个事实：对图像中任意一块小窗口图像块，会有许多与之相似的图像块。
与空间域滤波方法相比，这个方法的不同之处在于不需要局部约束。
非局部均值去噪算法主要利用数字图像中存在大量的自相似块这些冗余信息，通过建立待去噪像素点邻域与搜索区域的像素点邻域的相似性测度，计算搜索区域各像素点与待去噪像素点的相似度权重，然后对搜索区域内的像素点进行加权平均，从而计算得到待去噪像素点新的灰度值。
非局部算法的思想简单却十分可行，但是逐个像素点处理必然导致计算复杂度太大，因此还有很多改进的余地。
非局部均值的核心思想有点类似于小波基等一类的基构造思想。
在对图像进行处理时，利用图像局部的相似性。
对于每个像素的权值, 采用以它为中心图像子块(一般取7*7)与以当前像素为中心子块之间的高斯加权欧氏距离来计算, 权值设为此距离的负指数函数值。
这样做的好处是在估计当前像素值时, 局部结构上与它相似的像素权重较大, 而结构相似像素上叠加的噪声是随机的, 因而通过加权均值可有效去除噪声。
设v(i）和“u(i)分别表示含噪图片和原始图片，其中f表示像素位置。
非局部均值算法可由下面的公式描述：
其中，NL(v)（i）表示在i像素位置处进行滤波得到的新像素灰度值。
加权系数的大小由两个像素点的邻域的相似性决定：
其中，表示高斯加权距离，是归一化系数。
2.非局部均值处理的优缺点
由于NL-Means算法在对每个像素的加权平滑过程中考虑了局部结构的相似性, 取得了很高的滤噪效果。
虽然NLM有优异的去噪性能，但是过高的计算复杂度极大的限制了它的发展和应用。
计算图像块之间相似性的匹配过程是NLM算法中的关键技术，NLM 中所用的加权平均系数即由此得到。
然而，图像的块是一个高维的向量，直接对其进行匹配运算比较图像块问相似性会造成算法复杂度急剧增大；另外NLM对图中所有的点的邻域块都直接进行相似性比较，在含噪情况下，这样得出的相似性权值准确性下降，容易对去噪结果造成一定的影响。
因此如何在降低NLM计算复杂度的前提下提高匹配权值准确性仍然是需进一步解决的问题。
在目前看到关于NLM论文，很多在做算法优化，简化传统的NLM，使NLM 能够更好的应用在图像去噪上。
3.NLM相关论文
1.A non-local algorithm for image denoising
2.A review of denoising algorithm, with a new one
3.快速非局部均值滤波图像去噪
4.一种小波域改进非局部均值滤波算法
5.一种改进的非局部均值图像去噪算法
6.基于统计特性的非局部均值去噪算法
7.基于改进的非局部均值去噪算法
8.基于非局部均值的图像降噪
9.采用非局部均值的超分辨率重构
4.上周遗留问题
4.1绘制加高斯噪声图像且计算其PSNR
原图σ=1
σ=5 σ=10
σ=20 σ=25
σ=30
σ=1，5，10，20，25，30
PNSR=48.1178，34.1456，28.1236，22.0943，20.1454，18.6106
运行部分源码
1.绘制加高斯噪声图像
clear all
clc
I=imread('cameraman.tif');
figure(1);
imshow(I);
I=double(I);
I1=I+30*randn(size(I));
figure(2);
imshow(uint8(I1));
2.计算PSNR
clear all
clc
I=imread('cameraman.tif');
I=double(I);
s=I+30*randn(size(I));
MSE=0;
for i=1:1:256
for j=1:1:256
MSE=[1/(256*256)]*[s(i,j)-I(i,j)]^2+MSE;
end
end
PSNR=10*log10(255^2/MSE)
4.2问题总结和分析
根据PSNR的概念，此次计算的PSNR意义似乎不大，原因很简单，计算的PSNR直接与加的噪声相关。
不过，通过计算不同噪声下的值，我们也可以清楚的看到随着噪声的增大，PSNR减小。
而实际应用中，峰值信噪比是图像处理中最常用的图像质量评价客观标准，反推上述结论，我们可以做出初判：峰值信噪比PSNR越大，说明去噪效果越明显。
5.本周小结
这周主要在看非局部均值算法的信息，在博客里集中看了一些对NLM的看法和理解。
目前，自己对NLM感觉还是有些困惑。
三角级数是一个完备的正交基，而一维信号能够拆分成若干三角级数基。
而目前感觉非局部均值的思想是受一维信号的拆分的思想，从而提出的一类适合图像处理的算法。