各种各样的PPT分析图形之1：ada
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PPT数据分析的几种展示方式-ppt模板(柱状、环形等)
2008
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20092010Βιβλιοθήκη 带指示线条的环形图（数据分析）
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分解式扇形图（数据分析）
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渐进图（数据分析）
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球形及立柱图（数据分析）
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分解式扇形图（数据分析）
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渐进图（数据分析）
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球形及立柱图（数据分析）
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一例糖尿病伴多个并发症患者的护理查房 ppt课件
下列情况禁用：
7规范下肢止血带的应用
8 手术操作轻巧，避免静脉 内膜损伤
①充血性心力衰竭，肺水 肿和下肢严重水肿 ②下肢深静脉血栓症，血 栓性静脉炎或肺栓塞 ③下肢局部情况异常(皮炎 ,坏疽,近期接受皮肤移植术 ),下肢血管严重硬化或其 他缺血性血管病及下肢严 重畸形等
足部日常检查 足部卫生保健 皮肤护理 趾甲护理 保护性的舒适鞋袜
足部日常检查内容
各种损伤、擦伤、水疱
皮肤干燥、郓裂 鸡眼和胼胝（老茧） 皮肤温度、颜色 趾甲异常
肿胀、溃汤、感染
霉菌感染
坚持并采用正确的方法洗脚
不要过分浸泡双脚
使用中性的肥皂
用手或温度计测量水的温度 用浅色毛巾擦干脚趾间的水分，并检查有无出血和渗 液 保持脚趾间干爽，如果脚趾间因潮湿而发白，可用酒 精棉签擦拭处理
P3：体液过多 与右心衰致静脉淤血、低蛋白血症有关 O3：水肿减轻或消退 I3：1.取半卧位，下肢抬高，加用床栏防止坠床 2.遵医嘱补充白蛋白 3.低盐清淡易消化饮食，限制钠盐摄入 4.补液量以“量出为入”为原则，控制补液速度和总量 5.遵医嘱正确使用利尿剂，注意观察及预防药物不良反应，白天使用 6.准确记录24h液体出入量 评价：24h尿量大于入量，下肢水肿消退（6月3日），心衰症状减轻（6 月7日）
P6：有感染加重的危险 O6：未出现感染加重的现象，原有感染得以控制 I6：1.保持患者清洁舒适，每日两次湿扫床，床单位、衣物随脏随换 2.做好手卫生，接触患者前后洗手 3.高热时及时更换汗湿衣物，避免着凉 4.遵医嘱正确使用抗生素 5.保持病房温湿度适宜，每日开窗通风，避免风对患者直吹 评价：出现高热（6月2、3、4日），6月10日
集成学习_boosting与bagging PPT课件
算法是通过数据分布的改变来实现的，根据每次弱分类器训练集 中每个样本的分类正确与否，及上次总体分类的准确率，对每个样本 的权值进行调整，降低弱分类器中分类正确的样本的权值，提高弱分 类器分类错误的样本的权值。修改过权值的新数据表集作为下层分类 器的训练集，经过多次迭代得到相应的弱分类器，对训练得到的这些 弱分类器进行融合 ， 得到最终的强分类器 。
)
t
t 1t
AdaBoost 人脸检测
特征计算
原始图像 级联结构
特征提取
Haar Basis Functions Haar Basis Functions Haar Basis Functions
大量的特征
小部分特征训练
特征选择
Ada Boost 训练
AdaBoost 应用于分类
特征集
训练集 +1 正样本 -1 负样本
Boosting and bagging算法
1 Boosting 算法
• Boosting 算法是近十年最有效的算法之一，其主要代表算 法有Adaboost算法和 AdaBoost算法改进等。（记单词）
• AdaBoost算法基本思想：
对同一个训练集使用不同的特征训练出不同的弱分类器 ， 然后 将这些弱分类器组合起来 ， 提升为一个分类能力更强的强分类器 。
• AdaBoost.M1 和 AdaBoost.M2 是用来解决 多分类单标签问题
Step 1: 训练集
AdaBoost.M1 算法
Step 2: 初始化权值
(x1, y1), (x2 , y2 ), ... , (xn , yn )
w1,i
1 2n
for yi
0,1,
For t = 1, … , T 1. 归一化权值,
)
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AdaBoost 人脸检测
特征计算
原始图像 级联结构
特征提取
Haar Basis Functions Haar Basis Functions Haar Basis Functions
大量的特征
小部分特征训练
特征选择
Ada Boost 训练
AdaBoost 应用于分类
特征集
训练集 +1 正样本 -1 负样本
Boosting and bagging算法
1 Boosting 算法
• Boosting 算法是近十年最有效的算法之一，其主要代表算 法有Adaboost算法和 AdaBoost算法改进等。（记单词）
• AdaBoost算法基本思想：
对同一个训练集使用不同的特征训练出不同的弱分类器 ， 然后 将这些弱分类器组合起来 ， 提升为一个分类能力更强的强分类器 。
• AdaBoost.M1 和 AdaBoost.M2 是用来解决 多分类单标签问题
Step 1: 训练集
AdaBoost.M1 算法
Step 2: 初始化权值
(x1, y1), (x2 , y2 ), ... , (xn , yn )
w1,i
1 2n
for yi
0,1,
For t = 1, … , T 1. 归一化权值,
利用PPT图表解读数据
04 PPT图表实战案 例
销售数据分析案例
总结词
通过销售数据图表，可以清晰地展示销售业绩、销售渠道、客户群体以及销售趋势等信 息，帮助企业更好地了解销售情况，制定相应的销售策略。
详细描述
在PPT中，可以使用柱状图、折线图和饼图等图表形式，分别展示不同时间段、不同销 售渠道的销售数据，以及各销售渠道的占比情况。通过对比不同数据，可以发现销售业 绩的变化趋势，以及各销售渠道的优劣势。同时，还可以结合客户群体的特点，分析不
饼图制作
总结词
饼图用于展示各部分在整体中所占的比例，通过不同大小的扇形来比较各部分的 比例关系。
详细描述
在PPT中制作饼图，选择“插入”菜单中的“图表”选项，然后选择“饼图”， 并选择所需的样式。接着，将数据输入到Excel工作表中，并确保数据区域与图 表相匹配。最后，根据需要调整图表的颜色、字体、标签等格式。
利用PPT图表解读数据
汇报人：可编辑 2024-01-08
目 录
• PPT图表基础知识 • 常见PPT图表制作 • PPT图表进阶技巧 • PPT图表实战案例 • PPT图表常见问题解答
01 PPT图表基础知 识
PPT图表基础知识
• 请输入您的内容
02 常见PPT图表制 作
柱状图制作
总结词
05 PPT图表常见问 题解答
如何选择合适的图表类型？
总结词Байду номын сангаас
选择合适的图表类型是解读数据的关键。
详细描述
根据数据的特点和需求，选择最能反映数据关系的图表类型。例如，柱状图适 用于比较不同类别的数据，折线图适用于展示趋势，饼图适用于表示占比关系 。
如何提高图表的可读性？
总结词
结核性胸膜炎 ppt课件
医学资料
4
胸水形成的压力梯度
医学资料
5
二、病因和发病机制
1、胸膜毛细血管静水压增高 2、胸膜通透性增加 3、胸膜毛细血管胶体渗透压降低 4、壁层胸膜淋巴管引流障碍 5、损伤
医学资料
6
三、临床表现
一）症状 胸痛：与呼吸相关 呼吸困难：最常见症状 咳嗽 原发疾病的症状
医学资料
7
二）体征
医学资料 25
胸膜活检
经皮闭式胸膜活检对胸腔积液的病因诊 断有重要意义，可发现肿瘤、结核和其 他胸膜病变，拟诊结核病时，活检标本 除作病理检查外，还应作结核分枝杆菌 培养。
医学资料
26
胸腔镜或开胸活检
对上述检查不能确诊者，必要时可经胸 腔镜或剖胸直视下活检
医学资料27支Fra bibliotek管镜对有咯血或疑有气道阻塞者可行此项检 查
医学资料
43
五、（一）治疗- 结核性胸膜炎
一般治疗 抗结核治疗：早期、全程、适量、规律、联合
初治涂阴常用化疗方案为2HRZ/4HR 初治涂阳常用化疗方案为2HRZE/4HR
胸穿抽液:原则是尽快抽尽液体, 避免形成包裹和粘连。 糖皮质激素:大量胸水或毒性症状明显者，在抗痨基础上, 强的松20-30mg/d,疗程4~6周 支持治疗
医学资料
16
酶
LDH：渗出液中LDH含量增高＞200U/L，且胸水/血清＞ 0.6LDH是反应胸膜炎症程度的指标，其值越高，表明 炎症越明显。 LDH＞500U/L常提示为恶性肿瘤或胸水 已并发细菌感染。
淀粉酶：淀粉酶升高可见于急性胰腺炎、恶性肿瘤。 淀粉酶同功酶测定有助于肿瘤的诊断，如唾液型淀粉 酶升高而非食管破 裂，则恶性肿瘤可能性极大。 腺苷脱氨酶（ADA）：ADA淋巴细胞内含量较高，结核 性胸膜炎ADA＞45U/L，但HIV感染合并结核性胸膜炎者， ADA不升高。
肝病与糖尿病ppt课件
肝脂肪变性减少45％，75％恢复正常；同时ALT和谷草转
氨酶(AST)较治疗前明显下降。
（二）噻唑烷二酮(TZDs)
• 由于胰岛素抵抗可能是脂肪肝潜在的核心缺陷，则胰岛素增敏 剂TZDs适用于2型糖尿病合并NAFLD患者。
• 由于曲格列酮的肝毒性而退市，使得人们担心此类药物的潜在
肝毒性，但前瞻性临床研究证实罗格列酮和吡格列酮引发急性 肝功能衰竭的危险性比曲格列酮要小得多。 • Tolman等推荐，在开始使用罗格列酮和吡格列酮前应测定ALT 水平，如果有肝病活动的证据或血浆ALT水平超过正常值上限 的2.5倍，则不应用该类药物。 • 也有学者认为，只要ALT水平升高，不论是否超过正常值上限
• 而有研究则认为HBV感染与胰岛素抵抗无关，甚至对胰岛素抵抗的产生有
抑制作用。 • 有研究认为HBV可以直接对胰腺造成损害，破坏胰岛β细胞引起胰岛素分 泌异常，包括成熟胰岛素分泌减少或分泌较多不成熟的“假性胰岛素”。 • 除病毒的直接损害外，病毒感染机体继发产生的免疫性损害可能更为重要，
尤其是胰腺SS细胞反应。
7. 药物影响：肝硬化患者常因腹水而应用各
种利尿剂，其中噻嗪类（双氢克尿噻）及呋
塞米（速尿）对血糖的影响尤大，长期使用
该类药物可致糖耐量减退，血糖升高。
病毒性肝炎和糖尿病
• HBV——目前乙型肝炎患者是否继发HD，意见并不统一。
• Custro等认为某些乙型肝炎患者伴有的血糖异常与丙型肝炎引起的HD类似
2. 胰岛素的分泌与代谢异常：
肝硬化患者单独胰岛素抵抗不足以引起肝 源性糖尿病，仅那些β细胞不能满足因胰 岛素抵抗而相应增加胰岛素分泌要求的个 体，才可能发展为肝源性糖尿病。
3. 酶活性降低：患肝病时参与糖酵解（葡
adaboost完整版ppt课件
m i n ( S ( T S ) ,S ( T S ) )
于是，通过把这个排序的表扫描从头到尾扫描一遍就可以 为弱分类器选择使分类误差最小的阈值（最优阈值），也就是 为这个特征选取了一个最佳弱分类器。对于所有特征，应用以 上寻找阈值的方法，就得到了所有特征对应的弱分类器，组成 一个弱分类器集，作为训练的输入。
• 为了保证Adaboost分类器的分类能力，其选择的 弱分类器一般都应该尽可能的简单，通常都是一 条简单的规则，对物体的某个特征进行简单判断。
• 在基于Adaboost的人脸检测系统中，每个 弱分类器都是对图像一个特征值的判断， 常用的特征是一种基于积分图计算的Haarlike特征。
矩形特征
• 在Viola的方法中，使用矩形特征作为分类的依据， 称为Haar特征，因为它是用一种类似Haar小波的 方法来形成人脸特征的。典型的矩阵特征由2到4 个矩形组成，分别对应于边界、细线/棒或者对角 线特征，见下图。对应的矩形特征的特征值定义 为白色矩形内的像素和减去黑色矩形内的像素和。
基于类haar特征的 Adaboost算法
主要内容:
训练系统分为“训练部分”和“补充部分”，14为训练部分，5为补充部分。
1、以样本集为输入，在给定的矩形特征原型下 ，计算并获得矩形特征集;
2、以特征集为输入，根据给定的弱学习算法， 确定阈值，将特征与弱分类器一一对应，获得弱分
类器集; 3、以弱分类器集为输入，在训练检出率和误判
ii(x,y) i(x',y') x'x,y'y
其中ii(x,y)为积分图，i(x,y)为原始图像，如下图 所示。x,y表示图像的像素坐标。上式表示对 （x,y）左上角像素求和。
于是，通过把这个排序的表扫描从头到尾扫描一遍就可以 为弱分类器选择使分类误差最小的阈值（最优阈值），也就是 为这个特征选取了一个最佳弱分类器。对于所有特征，应用以 上寻找阈值的方法，就得到了所有特征对应的弱分类器，组成 一个弱分类器集，作为训练的输入。
• 为了保证Adaboost分类器的分类能力，其选择的 弱分类器一般都应该尽可能的简单，通常都是一 条简单的规则，对物体的某个特征进行简单判断。
• 在基于Adaboost的人脸检测系统中，每个 弱分类器都是对图像一个特征值的判断， 常用的特征是一种基于积分图计算的Haarlike特征。
矩形特征
• 在Viola的方法中，使用矩形特征作为分类的依据， 称为Haar特征，因为它是用一种类似Haar小波的 方法来形成人脸特征的。典型的矩阵特征由2到4 个矩形组成，分别对应于边界、细线/棒或者对角 线特征，见下图。对应的矩形特征的特征值定义 为白色矩形内的像素和减去黑色矩形内的像素和。
基于类haar特征的 Adaboost算法
主要内容:
训练系统分为“训练部分”和“补充部分”，14为训练部分，5为补充部分。
1、以样本集为输入，在给定的矩形特征原型下 ，计算并获得矩形特征集;
2、以特征集为输入，根据给定的弱学习算法， 确定阈值，将特征与弱分类器一一对应，获得弱分
类器集; 3、以弱分类器集为输入，在训练检出率和误判
ii(x,y) i(x',y') x'x,y'y
其中ii(x,y)为积分图，i(x,y)为原始图像，如下图 所示。x,y表示图像的像素坐标。上式表示对 （x,y）左上角像素求和。
胸腔积液课件
20
2019/11/9
二、细胞 cell
1、正常胸水：少量间皮细胞或淋巴细胞。 2、漏出液：细胞数<100x106/L,
以淋巴细胞及间皮细胞为主。
中性粒增多提示急性炎症; 3、渗出液：WBC>500x106/L。淋巴细胞为主提示结核或肿瘤;
嗜酸粒细胞增多时提示寄生虫感
染或结缔组织病。
4、脓胸：WBC常多达10000x106/L。
胸腔积液鉴别诊断第一步：确定有无胸腔积液
影像学是早期发现胸腔积液的重要手段
胸腔积液鉴别诊断的第二步是分析积液为漏出液还
是渗出液。常用的指标包括细胞数、比重、蛋白定性、
蛋白定量、胸液蛋白和LDH与血清蛋白和LDH的比值
等。
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2019/11/9
目前认为，用Light标准区别漏出液和渗出液是最可靠 的，准确率可高达99％。
2019/11/9
诊断与鉴别诊断
根据胸腔积液的性质可分为 漏出液和渗出液 良性和恶性
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2019/11/9
胸腔积液鉴别诊断步骤
第一步确定
确定有无胸腔积液
第二步分析积液性质 渗出液
漏出液
第三步寻找病因
明确病因
未明确 病因
明确病因
胸腔检查 反复抽液
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2019/11/9
胸腔积液鉴别诊断步骤
1.胸膜腔内液体由壁层胸膜产生 2. 液体主要由壁层淋巴微孔吸收 3.脏层胸膜对胸水循环的作用较小
8
2019/11/9
胸腔积液定义
由于全身或局部病变破坏了此种动态平衡，致使胸 膜腔内液体形成过快或吸收过缓，临床产生胸腔积 液(Pleural effusion，简称胸液)。
2019/11/9
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Expectations and
the Phillips curve
Expectations and the Phillips curve
A short-run Phillips curve
.
P (%)
A short-run Phillips curve
O
U (%)
.
P (%)
A short-run Phillips curve
Year 3, 8
Year 2 Year 0, 1
U (%)
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Clockwise Phillips loops
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f g h i
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Year 5, 8 Year 4, 7
Year 3, 8
Year 2, 9 Year 0, 1
U (%)
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0 0
The long-run Phillips curve
The long-run Phillips curve
6
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The effects of deflation
J
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X (Pe = 20%)
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J
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lБайду номын сангаас
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X (Pe = 20%)
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XI (Pe = 18%)
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8 6 4 2 0
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The effects of deflation
J
k
l m
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X (Pe = 20%)
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XI (Pe = 18%)
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XII (Pe = 16%)
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8 6 4 2 0
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The effects of deflation
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X (Pe = 20%)
8 13
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8 6 4 2 0
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The effects of deflation
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The accelerationist theory of inflation
P (%)
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0
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I (Pe = 0)
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The accelerationist theory of inflation
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Clockwise Phillips loops
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Year 2 Year 0, 1
U (%)
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Clockwise Phillips loops
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Year 4, 7 i
A vertical long-run Phillips curve
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The long-run Phillips curve
6
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IV (Pe = 12%)
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III (Pe = 8%)
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II (Pe = 4%)
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Clockwise Phillips loops
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Year 5, 8 Year 4
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The accelerationist theory of inflation
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I (Pe = 0)
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The accelerationist theory of inflation
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The effects of deflation
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Expectations and the Phillips curve
Phillips loops
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Clockwise Phillips loops
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Clockwise Phillips loops
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U (%)
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Clockwise Phillips loops
c
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Year 2
0
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U (%)
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Clockwise Phillips loops
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A short-run Phillips curve
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O
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Expectations and the Phillips curve
The accelerationist theory of inflation
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The accelerationist theory of inflation
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Clockwise Phillips loops
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The accelerationist theory of inflation
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IV (Pe = 12%)
4
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III (Pe = 8%)
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Expectations and the Phillips curve
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II (Pe = 4%)
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I (Pe = 0)
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The accelerationist theory of inflation
P (%)
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III (Pe = 8%)
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a
II (Pe = 4%)
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I (Pe = 0)
the Phillips curve
Expectations and the Phillips curve
A short-run Phillips curve
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P (%)
A short-run Phillips curve
O
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A short-run Phillips curve
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U (%)
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Clockwise Phillips loops
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Year 3, 8
Year 2, 9 Year 0, 1
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The long-run Phillips curve
The long-run Phillips curve
6
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Un
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The effects of deflation
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X (Pe = 20%)
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X (Pe = 20%)
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The effects of deflation
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X (Pe = 20%)
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XI (Pe = 18%)
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XII (Pe = 16%)
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The effects of deflation
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X (Pe = 20%)
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The effects of deflation
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The accelerationist theory of inflation
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I (Pe = 0)
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The accelerationist theory of inflation
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Clockwise Phillips loops
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U (%)
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c
b a Un
h
Year 5, 8
Year 4, 7 i
A vertical long-run Phillips curve
.
P (%)
20
16
12
8
4
0 0
The long-run Phillips curve
6
8
.
IV (Pe = 12%)
.
III (Pe = 8%)
.
II (Pe = 4%)
.
I (Pe = 0)
U (%)
.
P (%)
20
16
12
f
d
c
b a
Un
Year 5 Year 4
Year 3
Year 2 Year 0, 1
U (%)
.
P (%)
20
0 0
Clockwise Phillips loops
e d
f g
c
b a
Un
Year 5, 8 Year 4
Year 3
Year 2 Year 0, 1
U (%)
.
P (%)
20
0 0
a
0
0
6
8
.
I (Pe = 0)
U (%)
.
The accelerationist theory of inflation
P (%)
20
16
12
8
4
b
c
.
a
II (Pe = 4%)
0
0
6
8
.
I (Pe = 0)
U (%)
.
The accelerationist theory of inflation
8 13
U (%)
.
P (%)
24 22 20 18 16 14 12 10
8 6 4 2 0
0
The effects of deflation
J
k l m
a 8 13
U (%)
Expectations and the Phillips curve
Phillips loops
.
P (%)
20
Clockwise Phillips loops
a
0
0
Un
Year 0
U (%)
.
P (%)
20
Clockwise Phillips loops
b
a
0
0
Un
Year 0, 1
U (%)
.
P (%)
20
Clockwise Phillips loops
c
b
0
a
Year 2
0
Un
Year 0, 1
U (%)
.
P (%)
20
Clockwise Phillips loops
.
a
P1
O
U1
U (%)
.
P (%)
A short-run Phillips curve
.
b
P
2
.
a
P1
O
U2 U1
U (%)
Expectations and the Phillips curve
The accelerationist theory of inflation
.
The accelerationist theory of inflation
d
c
Year 3
b
0
a
Year 2
0
Un
Year 0, 1
U (%)
.
P (%)
20
0 0
Clockwise Phillips loops
e d
c
b a Un
Year 4
Year 3
Year 2 Year 0, 1
U (%)
.
P (%)
20
0 0
Clockwise Phillips loops
e
U (%)
.
The accelerationist theory of inflation
P (%)
20
f
16
e
12
d
8
.
IV (Pe = 12%)
4
b
c
.
III (Pe = 8%)
.
a
II (Pe = 4%)
0
0
6
8
.
I (Pe = 0)
U (%)
Expectations and the Phillips curve
P (%)
20
16
12
d
8
4
b
c
.
a
II (Pe = 4%)
0
0
6
8
.
I (Pe = 0)
U (%)
.
The accelerationist theory of inflation
P (%)
20
16
e
12
d
8
4
b
c
.
III (Pe = 8%)
.
a
II (Pe = 4%)
0
0
6
8
.
I (Pe = 0)