请问降钙素原检测和凝血七项可以抽一根蓝管里面吗？

降钙素原英文是：Procalcitonin.一、例句1.Apply Calcitonin Zymogen in Microbe Examination.降钙素原及其在微生物检测中的应用。2.The clinical study of procalcitionin in neonatal infections diseases.降钙素原在新生儿感染中的临床应用。3.Relationship between maternal plasma procalcitonin and premature rupture of membranes.血清降钙素原与胎膜早破的关系研究。4.Cloning, Expression and the Monoclonal Antibody Preparation of Procalcitonin.降钙素原的重组、表达及单克隆抗体的制备。5.Clinical Value of Procalcitonin in Neonates with Severe Bacterial Infectious Diseases.降钙素原在新生儿重症感染时的临床意义。6.Clinical Study on Diagnostic Value of Serum Procalcitonin Inpatients with Sepsis.降钙素原在细菌感染中的临床应用研究。

降钙素原检测是检测细菌感染的参数，鉴别细菌感染或者非细菌感染和炎症。降钙素原(procalcitonin,简称PCT)是一种由116个氨基酸组成的糖蛋白，是降钙素(calcitonin，CT)的前体肽。降钙素可被酶裂解为许多小的片断，最终形成氨基降钙素原、成熟的降钙素和钙抑肽。降钙素原可以以游离形式存在于正常人血清中。在正常情况下，人体内血清PCT水平很低，大多低于O.lng/ml；新生儿出生2天内PCT生理性增高，最高可达21ng/ml；长期血液透析患者血浆PCT值可达1.5ng/ml。正常情况下，CALC-I基因在甲状旁腺中的转录处于抑制状态。微生物感染可诱发CALC-I基因表达的普遍增加。并且从所有的实体组织和全身各种类型的细胞中（比如肝、肾、脂肪细胞和肌细胞等）不断的释放出PCT。在败血症时CT-mRNA的转录表达普遍升高，超过许多经典炎症细胞因子，如TNF,IL-6的mRNA的表达。然而由于实体细胞缺少分泌颗粒，所合成的PCT未被酶加工成CT就直接释放入血使血清中PCT水平迅速升高。这种升高与感染的严重性和死亡率相关。与此同时血清中降钙素水平正常或仅轻度升高。这是由于在经典的神经内分泌过程中，CT-mRNA的表达被甲状腺C细胞负反馈抑制，并且由于实体细胞中缺乏分泌颗粒和内切酶，生成的PCT不能被加工成CT。另外，白细胞也不是PCT的主要来源。研究表明，在应用化疗药物治疗几乎完全清除了白细胞的败血症病人体内，依然存在高浓度的血清PCT水平，而在败血症中实体细胞才是PCT的主要来源。炎症反应释放的PCT可以被细菌毒素，如内毒素直接诱导，也可由细胞介导的宿主反应，如IL-1、TNF-α、IL-6间接诱导产生。此诱导过程可以被病毒感染时释放的细胞因子如干扰素阻断，所以病毒性感染疾病患者中的PCT浓度一般都较低。PCT作为一种新的感染性炎性标志物目前已被广泛认可。PCT对于细菌引起的感染有较高的灵敏度和特异性，能帮助临床医生早期诊断患者是否存在或合并有细菌引起的感染，鉴别诊断感染是由细菌所致还是病毒导致，或其他原因引起的炎症反应有利于患者早期正确的治疗。根据PCT水平及改变情况指导抗生素的使用，减少不必要的抗生素使用，降低患者费用，减少过度使用抗生素所致的细菌耐药性增加及改变情况评估感染的严重程度和预测患者的预后。但也不能仅仅依靠PCT测定，而应该综合临床病史、体征、其他实验室检测指标和影像学检查来判断患者的临床情况。PCT是一个非常有应用价值的诊断感染状态的微生物学指标，同时也可能是细菌感染的新的治疗途径。参考资料降钙素原（PCT）检测的临床应用.桂林医学院附属医院[引用时间2018-5-12]

问题一：降钙素原检测是什么意思 降钙素原是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。 降钙素原检测(procalcitonin,PCT)对全身细菌感染的诊断、鉴别诊断、治疗效果及预后的判断,比C反应蛋白(CRP)、各种炎症反应因子[细菌内毒素(LPS),肿瘤坏死因子(TNF)-α,白细胞介素(IL)-β,IL-2等]更敏感,更有临床应用价值,实施实验室PCT检测将有助于临床中对于严重细菌感染者的分组和鉴别。 问题二：降钙素原是什么 英文全称：procalcitonin 英文缩写：PCT PCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。 PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。 PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。 指征 PCT是诊断和监测细菌炎性疾病感染的一个参数。 PCT的测定可以预示为： 作为一个急性的参数来鉴别诊断细菌性和非细菌性感染和炎症。 监测有感染危险的患者（如外科术后和器官移植后免疫抑制期，多处创伤后）以及需要重症监护患者，用来探测细菌感染的全身影响或检测脓毒性并发症。 评价严重炎症性疾病临床进程及预后，如腹膜炎、脓毒症、SIRS和MODS。 血清PCT在各种疾病中的类型 PCT升高 PCT降低或稍微升高 细菌性感染伴随系统性炎症反应，例如：腹膜炎、软组织感染病毒感染，例如：乙肝，HIV，CMV 脓毒症，MODS 自身免疫性疾病和慢性炎症 全身性真菌感染 过敏反应（类型I~IV） 寄生虫感染（痢疾） 局部局限性细菌感染、溃疡、浅表微生物移植发展 细菌引起的ARDS 中毒引起的ARDS 胆管引起的胰腺炎 中毒性胰腺炎 细菌性脑膜炎病毒性脑膜炎 新生儿脓毒症 局部微生物移植发展 外科大手术后的一些病例 小或中等规模外科手术 ARDS：急性呼吸窘迫综合征。acute respiratory distress syndrome 来源 在人体中, PCTmRNA最初在肝脏中发现。随着研究的深入, 也在其他器官中被发现。有研究证实PCT mRNA 可以在脓毒血症动物模型中已分化的实质细胞上表达。另有研究发现, 非脓毒血症仓鼠仅肺中可检测PCT, 而脓毒血症仓鼠在所有组织中均可检测到。在非感染情况下, 甲状腺外的calc基因转录抑制, PCT 限制性选择性表达于甲状腺和肺的神经内分泌细胞上。在微生物感染时, 诱导的calc基因表达普遍性升高, 并在机体所有组织和不同类型的细胞中持续释放。因此, 实质组织细胞是感染时PCT 的主要来源。 问题三：血清检验中降钙素原指标高是什么意思 2、降钙素原临床意义 2.1细菌感染与病毒感染的鉴别诊断 病毒性疾病时PCT不增高或仅轻度增高，一般不会超过1~2 ng,PCT鉴别病毒性疾病的敏感度和特异性均高于传统标记物（如c反应蛋白、白细胞，红细胞沉降率等）。 2.2用于脓毒症的诊断和鉴别诊断 2012年9月发表的《降钙素原PCT急诊临床应用的专家共识》（以下简称为“共识”）指出：脓毒症患者的PCT水平明显高于非脓毒症患者。且PCT升高对细菌感染导致的脓毒症特异性很高，可作为诊断脓毒症和鉴别严重细菌感染的生物标志物。同时，与单纯的临床检测标准相比，PCT检测可显着提高SIRS/脓毒症诊断的敏感性（97%）和特异性（78%）。把PCT加入诊断标准后，诊断准确率从0.77提高到0.94。 《共识》指出：PCT在SIRS/脓毒症、严重脓毒症和脓毒症休克患者的质量浓度依次增高，与病情的严重度呈正相关（见上图），目前PCT诊断脓毒症的界值水平为>0.5ng/ml.PCT 问题四：降钙素原定量检测值高是怎么回事 这个主要是区分是否是细菌感染的问题。敏感性较高，特异性差。当然，要根据你的具体病情。如果平时身体好，只是因为感冒什么的引起的发热，一般通过多饮水、休息好，适度的配合药物治疗，应该很快就会好的。

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降钙素原(procalcitonin,PCT)对全身细菌感染的诊断、鉴别诊断、治疗效果及预后的判断,比C反应蛋白(CRP)、各种炎症反应因子[细菌内毒素(LPS),肿瘤坏死因子(TNF)-α,白细胞介素(IL)-β,IL-2等]更敏感,更有临床应用价值,实施实验室PCT检测将有助于临床中对于严重细菌感染者的分组和鉴别。

1.中性粒细胞 中性粒细胞是第一个迁移到受损组织中的炎症细胞，在宿主防御入侵病原体中发挥关键作用，并且也是炎症反应中的关键因子，2.C反应蛋白（CRP） CRP 为急性炎症时期肝脏合成的重要反应蛋白，能对机体的炎症反应做出有效应答。 3.D-二聚体是纤维蛋白单体经活化因子XIII交联后，再经纤溶酶水解所产生的一种特异性降解产物，D-二聚体水平升高提示体内存在血栓形成和继发性纤维蛋白溶解系统亢进。 4.红细胞沉降率(erythrocyte sedimentation rate，ESR)简称血沉，常以红细胞在第一小时末下沉的距离表示。其速度加快可能是炎症或肿瘤存在的标志。 5.降钙素原(procalcitonin，PCT)是人类甲状腺C细胞产生的降钙素前体多肽，由116个氨基酸组成，在正常情况下不会释放入外周血循环中，其主要在细菌毒素和炎性细胞因子的刺激下产生，是机体急性细菌感染的可靠标志物，其升高程度与病情的严重程度有关。

由于细菌及分泌物积存于扁桃体窝导致的。致病菌也有多种，所以病毒感染和细菌感染都是可能会发生的。

PCT（降钙素原，procalcitonin）是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。

降钙素原0.45正常吗

降钙素愿 PCT的基本参考值是小于0.5ug/L。范围是在0-0.5ug/L。相应的疾病浓度（ug/L）如下：1、慢性炎症，自身免疫障碍 <0.52、病毒性感染，如急性乙肝 <0.53、轻度或局部细菌性感染 <0.54、肺炎 0.5~105、SIRS，复合性损伤，烧伤 0.5~26、严重细菌感染，脓毒症多器官衰竭 >2（通常10~100）PCT（降钙素原，procalcitonin）是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。扩展资料PCT的发现历史1993年，一些研究者首先指出在感染期间血液中PCT水平高于正常水平。PCT水平升高说明细菌感染并伴随系统性炎症反应。局部感染引起PCT小幅上升，患有急性病时PCT数值高速呈指数增长，并伴随更为严重的系统性反应（如严重败血症或败血性休克）。如上述的早期研究，患者换上败血症的典型预后较差，大约有一半患者死于感染。败血症的诊断越早，病愈后疗效越好。然而，危重症患者的败血症很难与其他普通疾病相区别，许多患者在无感染条件下出现急性炎症的迹象，但是微生物检测结果为阴性。因此，检测患者出现PCT的可能性，为败血症诊断与提高生存率带来希望。研究者研究激素原后发现，在无细菌感染、大多慢性炎症性疾病或自身免疫问题的情况下PCT水平非常低。但是，在细菌感染时PCT水平明显升高，在患有败血症时呈指数上升。2001年进行的炎症标志物在败血症诊断准确性的研究以无PCT的临床模型为基础，但PCT是唯一的在临床败血症诊断中具有重要贡献的标志物。研究中，PCT获得最高的差异数值：敏感性97%和特异性78%区别符合SIRS标准的不同的患者，这些患者具有与败血症相关症状。研究推断将PCT加入模型作为唯一的标准标志物可显著提高（似然比检测：p=0.001）败血症检测的预测能力，增加接受者操作特征曲线（AUC）下的面积，基于0.77-0.94的常规模型9。自从最初发现，PCT已成为败血症检测有效及可靠地标志物，不久以后PCT检测变成为正式检测。20世纪90年代早期的欧洲，PCT检测迅速成为败血症检测的标准实验方案。不久以后，由于改进诊断检测中的大多开放程序，PCT实验用于诊断大部分院内感染及其他感染。参考资料：百度百科——PCT

0.05正常范围，0.05—0.5结合临床，0.5以上考虑感染征象

PCT（降钙素原，procalcitonin）是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。中文名降钙素原外文名Procalcitonin简写PCT本质蛋白质虽然花钱多，但还是听从医生的安排，毕竟对孩子有好处。希望能帮到你，谢谢！

procalcitoninPCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。以上内容参考：百度百科--降钙素原

用。pct恢复用绒促。PCT（降钙素原，procalcitonin）是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。

　英文全称：procalcitonin 　　英文缩写：PCT 　　PCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。 　　PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。 　　PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。应用　　1．血液肿瘤科 　　对因接受化疗或骨髓移植而引起的免疫抑制和中性粒细胞减少的患者来说，严重的感染是致命的并发症，化疗期间有多种原因引起发热。发热通常是细菌、病毒或真菌感染的症状，但有时是治疗过程中对药物的反应。肿瘤细胞溶解引起的发热较常见，大多数病例的发热源仍不清楚。PCT有助于对细菌和真菌引起的系统性感染作出明确的诊断。即使是化疗患者，PCT对是否有败血症感染也能作出可靠的检测和评估。 　　中性粒细胞减少症患者常常缺乏炎症的特异性症状。PCT在免疫抑制和中性粒细胞减少患者中的表现与无免疫抑制患者中观察的结果相似。其诊断价值已明显优于CRP和细胞因子。 　　骨髓移植患者或造血干细胞移植患者很长一段时间内不论从数量上还是质量上，均存在体液和细胞免疫缺陷这将掩盖因细菌、真菌、病毒及原虫引起的严重的系统性感染。PCT浓度的升高对细菌性全身感染有很高的诊断率。如果同种异体移植后出现败血症休克，血浆PCT浓度极度升高，表明预后不良。 　　2．麻醉科 　　术后败血症感染和多器官功能衰竭仍然是现在重症监护病房中最常见的死亡原因。中小手术血浆PCT浓度通常在正常范围内，大手术如大的腹部手术或胸部手术，术后1-2天内PCT浓度常有升高，通常为0.5-2.0 ng·ml，偶尔超过5 ng·ml，这种情况常以24小时的半衰期速度几天内降至正常水平。因此术后因感染造成的PCT高浓度或持续高水平很容易给予鉴别。 　　复合创伤后12-24小时，PCT中度升高，可达2.0 ng·ml，严重的肺或胸部创伤，PCT可达5 ng·ml，如没有感染并发症一般以半衰期速度降至正常范围。 　　3．内科 　　内科重症监护医疗中的问题常围绕着感染的诊断及是否与感染有关的鉴别诊断而进行。对炎症严重程度及其治疗结果的评价是否有效，是有效治疗方案的必要前提。 　　PCT选择性地对系统性细菌感染、相似菌感染及原虫感染有反应，而对无菌性炎症和病毒感染无反应或仅有轻度反应。因此，PCT能很方便地运用于内科医疗中常见的疾病和综合症的鉴别诊断，如：成人呼吸窘迫症感染性和非感染性病因学的鉴别诊断；胰腺炎感染坏死和无菌性坏死的鉴别诊断；鉴定感染时发热，如接受化疗的肿瘤和血液病患者；在接受免疫抑制剂的患者中，鉴别诊断慢性自身免疫性疾病的急性恶化与风湿性疾病伴系统性细菌感染；鉴别诊断细菌性脑膜炎与病毒性脑膜炎；对接受化疗的中性粒细胞低下症患者，明确是否存在有生命危险的细菌和真菌感染；对接受免疫抑制疗法的器官移植患者，明确是否存在有严重的细菌和真菌感染，同时用于感染和移植排斥反应的鉴别诊断。 　　4．移植外科 　　成功的器官移植常受到像严重感染这样的并发症的挑战。31℅的患者器官移植后第一年内发生感染，感染症状可被急、慢性排斥所掩盖，因此对排斥反应期出现的感染不能作出早期和可靠的诊断。器官移植患者使用PCT检测，可早期引入治疗从而提高生存率以及缩短住院时间。 　　PCT用于器官移植患者感染的诊断，免疫抑制疗法严重削弱了器官移植患者的抗感染能力。PCT可早在感染发生仅2小时即可提示有系统性感染的存在。感染早期PCT>0.1 ng·ml，其灵敏度77℅，特异性100℅，逐月的PCT浓度监测可对抗微生物疗法的疗效作出可靠的评价。 　　PCT应用于器官排斥反应，器官移植后监测的主要任务之一就是能明确区分感染与器官排斥。因为PCT的释放不是由急性或慢性器官排斥反应刺激引起的，所以高浓度的PCT即可认为有感染存在。如果PCT浓度超过10 ng·ml，98℅的可能是感染而非器官排斥。 　　5．新生儿科 　　许多疾病在早产儿和新生儿中无特异性表现。血液学检查和传统的实验室指标和急性期蛋白对新生儿败血症均不能作出可靠的诊断。微生物检查的结果需要几天的时间，而且阴性结果并不能排除临床感染的存在以及与此相关的高死亡率。与其他炎症诊断指标相比，PCT是一种改进的实验室指标，它对新生儿出生后败血症的诊断具有高度的灵敏度和特异性。PCT也可用于对治疗结果的评价。 　　早产儿和新生儿PCT年龄依赖性正常值：PCT于出生后24-30小时达其生理性高峰21ng·ml，但平均值仅为2 ng·ml，。出生后第三天起，PCT正常参考值同成人。 　　PCT是新生儿败血症高度特异性的指标：早产儿和新生儿败血症感染，PCT可作出较传统方法更早更具特异性的诊断，它对新生儿诊断的灵敏度和特异性可达100℅。 　　6．儿科 　　小儿高热用临床手段常常难以区分不同的感染源，这一问题尤其会影响到因患血液、肿瘤疾病而给予免疫抑制疗法的患者的准确诊断。而且许多疾病伴有继发性免疫病理改变，如风湿性发热等，因此对患儿很难将其与原发性细菌感染相区别。 　　PCT对细菌和病毒感染的鉴别诊断有很高的灵敏度和特异性。由于细菌感染和病毒感染治疗上存在本质性的差别，因此PCT对具有非特异性感染症状的患者的治疗可提供有价值的信息。 　　检测脑脊液中的蛋白和细胞无助于鉴别小儿细菌性脑膜炎和病毒性脑膜炎，而且许多具有特异性的检测指标之间存在明显的交叉现象。高浓度的PCT只出现于细菌性脑膜炎；而病毒性脑膜炎PCT仍保持在正常范围内（脑脊液中检测不到PCT）。每天按时间对PCT浓度进行监测，可对治疗结果作出可靠的评价。 　　7．外科 　　败血症感染和多器官功能衰竭是术后致命的并发症，尽管现代医学有了长足的进步，但对此仍无良策。术后能对并非由原有疾 病或手术创伤本身引起的败血症感染作出早期和准确的诊断是成功治疗的关键。 　　PCT浓度不受业已存在的疾病如癌症、变态反应或自身免疫性疾病的影响，PCT明显优于其他炎症因子如CRP和细胞因子，是一种客观肯易检测的指标，有其独特的诊断优势，甚至优于那些带有侵入性，风险性和造价均高的诊断方法，如细针穿刺病理检查法。 　　术后PCT的应用：PCT与严重细菌和败血症感染的发生及其过程有密切的关系，能准确反应引起病变（如腹膜炎）的感染源是否得到根除。每天对PCT浓度的监测可对治疗结果做出可靠的评价。PCT可用于手术创伤或复合创伤的监测。PCT用于心脏手术患者，心脏手术使用心肺机，即使患者有白细胞增多症，中性粒细胞增多症，嗜酸性细胞减少症或CRP升高不充分等疾病，PCT浓度通常不升高或仅有轻微升高，故PCT很适合用于败血症的检测。

降钙素原是人体内的一种蛋白质，在正常情况下是处于较低的水平，但是当身体出现了一些比较严重的细菌，寄生虫或者是真菌病毒等等感染的情况下，就有可能会出现降钙素原的异常升高。 如果在进行临床检查出现降钙素原异常升高的人群，其实饮食上肯定是需要做到清淡饮食的，因为当身体出现一些严重感染的情况下，不仅仅是身体的免疫系统会受到一定程度的影响，身体的消化系统功能也会受到程度的影响。 所以如果是在存在这种严重感染的情况下，吃一些过于油腻或者是过于刺激生冷辛辣的食物，就有可能会加重胃肠道的消化负担，不利于身体的恢复，所以在饮食上一般建议多吃蔬菜、水果、粗粮一类的食物。 这样不仅能够有效的缓解和降低消化系统的代谢负担，还能够有效的改善消化系统的功能，比如说粗粮中含有大量的膳食纤维，能够有效的促进胃肠的蠕动，增加胃肠道消化液的分泌，能够有效的改善胃肠道功能。 并且蔬菜水果中含有大量的维生素，本身维生素就具有一定的抗炎作用，能够有效地增强身体的抵抗力，所以对于降低体内的降钙素原也是有一定的帮助的。 而且对于体内降钙素原出现异常升高的人群，必须明确原因明确感染源在医生的指导下积极的使用一些抗病毒或者是抗炎的药物进行治疗，才能从根本上解决这个问题。 首先你的饮食的话就得尽量清淡一些了，不要吃那些辛辣烧烤之类的热气食物了，多吃些新鲜的水果和蔬菜，不要吃那么多的肉类，祝早日康复！ 　英文全称：procalcitonin 　　英文缩写：PCT 　　PCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。 　　PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。 　　PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。 应用　　1．血液肿瘤科 　　对因接受化疗或骨髓移植而引起的免疫抑制和中性粒细胞减少的患者来说，严重的感染是致命的并发症，化疗期间有多种原因引起发热。发热通常是细菌、病毒或真菌感染的症状，但有时是治疗过程中对药物的反应。肿瘤细胞溶解引起的发热较常见，大多数病例的发热源仍不清楚。PCT有助于对细菌和真菌引起的系统性感染作出明确的诊断。即使是化疗患者，PCT对是否有败血症感染也能作出可靠的检测和评估。 　　中性粒细胞减少症患者常常缺乏炎症的特异性症状。PCT在免疫抑制和中性粒细胞减少患者中的表现与无免疫抑制患者中观察的结果相似。其诊断价值已明显优于CRP和细胞因子。 　　骨髓移植患者或造血干细胞移植患者很长一段时间内不论从数量上还是质量上，均存在体液和细胞免疫缺陷这将掩盖因细菌、真菌、病毒及原虫引起的严重的系统性感染。PCT浓度的升高对细菌性全身感染有很高的诊断率。如果同种异体移植后出现败血症休克，血浆PCT浓度极度升高，表明预后不良。 　　2．麻醉科 　　术后败血症感染和多器官功能衰竭仍然是现在重症监护病房中最常见的死亡原因。中小手术血浆PCT浓度通常在正常范围内，大手术如大的腹部手术或胸部手术，术后1-2天内PCT浓度常有升高，通常为0.5-2.0 ng·ml，偶尔超过5 ng·ml，这种情况常以24小时的半衰期速度几天内降至正常水平。因此术后因感染造成的PCT高浓度或持续高水平很容易给予鉴别。 咕咚 健康 发福利啦~每周免费赠送1000份音频给大家作为福利，本次送出的是四位国家级专业营养师倾心打造的减肥课程，7天带你走出减肥误区，教你轻轻松松瘦10斤。关注并私信发送「福利」，即可免费领取课程链接，先到先得哦~ 您好，降钙素原偏高很有可能身体出现严重的细菌、寄生虫、真菌的感染和脓毒症以及多脏器的功能衰竭。降钙素原一般是诊断以及监测细菌的炎性感染的参数。影响降钙素原含量的因素有很多，包括被感染的器官大小以及类型、炎症的程度、细菌类型以及免疫反应情况等。例如神经内分泌肿瘤，这些甲状腺髓样癌、类癌综合征、小细胞肺癌等都是。降钙素原高的话，饮食上必须特别地注意，首先就是不能多吃辛辣，刺激性的或者是太油腻的东西了，最好的话可以不吃，因为可能会加重病菌的感染。其次的话，在日常生活中，饮食要清淡一些，三餐的主食尽量可以以粗粮为主，粗粮含有比较多的膳食纤维，可以促进肠道的消化。另外，一定要多吃些新鲜蔬菜以及水果，比如苹果，猕猴桃，香蕉，梨，樱桃，柚子，桂圆等，水果中含有丰富的维生素，可以增强人体的免疫能力。

英文全称：procalcitonin 英文缩写：PCT PCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高...9363

希沃白板5不可以在课件里面直接剪辑音频，但它能够插入音频，就和平时使用的ppt操作是一样的。具体操作如下：最左面的工具栏，分别是菜单、最小化和云课件。选择菜单项，会有四个选项，分别是打开文件、保存图片、帮助、返回备课。打开文件：单击打开文件，出现一个对话框，选择我们需要打开的文件双击或是选择打开就可以把需要的音频文件打开了(这里所能打开的文件主要有动画、图片、音频、视频和ppt等。)需要注意的是希沃白板5要pptx格式的ppt，而目前大部分的ppt课件是.ppt格式，需要先将其转换成“.pptx”格式。

Neural Collaborative Filtering vs. Matrix Factorization Revisited 这是一篇引起轰动的论文，motivation就是NCF[2]在推荐系统的引用量太高了(2427+)，作者通过实验与分析，说明 dot product在推荐系统的计算相似度任务里效果比MLP更好 ，大家别被带偏了。 Dot Product就是矩阵分解， ； 与 可以理解成user与item的embedding。 MLP是用神经网络计算，先随机初始化user与item的embedding，然后concat起来经过DNN学习得到偏好得分， GMF是[2]提出的 与 的element-wise的加权Dot product，是矩阵分解的泛化版本。 NeuMF把embedding的一部分用来做MLP，一部分用来做GMF。 作者经过试验证明，经过调参的Dot product效果远好于MLP以及NCF提出的NeuMF(MLP+GMF)。 作者分析了，GMF引入了权重参数 ，如果L2正则化不加上 ，实际上学习没有任何效果；引入更多的参数，实际上需要更多数据来学习。 作者构造了一些Dot Prodcut的数据，用MLP去学习。 从实验结果中可以看出，MLP的学习误差非常大，RMSE大于0.02；说明如果问题的归纳偏置（induction bias，即问题的假设）是Dot Product的，MLP是不能很好地学习出来的。 作者举了几个例子，虽然MLP是万能模拟器，但是在很多领域是不能取代特定的归纳偏置的，比如CNN里的卷积、池化；RNN的参数共享；transformer结构等。在推荐系统里，可能归纳偏置就是Dot Product。 也可以看出，大部分情况下是从MLP往特定结构走，而不是往回走（再搞一个大新闻）。 思考： （1）看论文不可尽信，要有自己的思考，更要动手去实践。 （2）不要总想搞一个大新闻，要多思考问题的本质。 [1] Rendle, Steffen, et al. "Neural collaborative filtering vs. matrix factorization revisited." Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems. 2020. [2] He, X., Liao, L., Zhang, H., Nie, L., Hu, X., and Chua, T.-S. Neural collaborative filtering. In Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web (Republic and Canton of Geneva, Switzerland, 2017), WWW "17, International World Wide Web Conferences Steering Commit- tee, pp. 173–182.

ShawnMcConnellShawnMcConnell是一名演员，主要作品有《系列杀人日记》。外文名：ShawnMcConnell职业：演员代表作品：《系列杀人日记》合作人物：JoshuaWallace

计算公式:总成本TC=总固定成本（TFC) +总变动成本(TVC)，总成本TC是总固定成本（(TFC)和总变动成本(TVC)之和。总成本TC是总固定成本（TFC)和总变动成本(TVC)之和。因此总成本曲线在总变动成本曲线之上，两曲线之间的垂直距离等于总固定成本的数值。总成本曲线的特性完全取决于总变动成本曲线的特性，所以，随着产量的增加，总成本曲线也是先递减地增加，后递增地增加。TC=TVC+TFCTVC=C(Q)TFC=C0TC=C(Q)C0总变动成本记作TVC，它是指在某个生产时期内对可变投入的总花费。TVC=f(Q)。总固定成本记作TFC，它是指在某个生产时期内，对不变投入的总花费。由于在生产中不变投入是一个不变的量，所以总固定成本是一个常数，即在短期内固定成本与产出数量的变化没有关系，固定成本曲线是—条水平线。

手机显示loading是什么意思手机显示loading是等待中的意思，原因如下：　　1、手机软件本身有问题，软件自身不稳定，或者跟手机系统不匹配，需要卸载；　　2、软件跟软件之间起冲突，需要找到有问题的软件，将其卸载。　　手机、简称为移动电话或无线电话，通常称为手机，原本只是一种通讯工具，早期又有大哥大的俗称，是可以在较广范围内使用的便携式电话终端，最早是由美国贝尔实验室在1940年制造的战地移动电话机发展而来。1958年，苏联工程师列昂尼德.库普里扬诺维奇发明了ЛК-1型移动电话，1973年，美国摩托罗拉工程师马丁·库帕发明了世界上第一部商业化手机。迄今为止已发展至5G时代了。

今年最活跃的啤酒品牌，不是左“牵”《战狼2》推定制、右携《深夜食堂》讲故事的青啤，也不是花样“搞事情”的百威，而是四平八稳了很久的雪花啤酒......新推出的勇闯天涯superX。空口无凭，有图为证。3月17日，《热血街舞团》开播，勇闯天涯superX作为行业赞助商加盟。图片《热血街舞团》勇闯天涯superX创意口播次日，“雪花啤酒勇闯天涯superX上市发布会”召开，抛出两则重磅消息：王嘉尔代言and 2亿+冠名《明日之子》第二季。图片随后，地铁广告、机场广告、电梯广告全面轰炸。图片图片为了送勇闯天涯superX“出道”，雪花大大贡献出很多“第一次”：第一次签代言人，第一次耗资过亿冠名综艺节目，第一次为年轻人定制啤酒......那么，如此受宠的勇闯天涯superX究竟什么来头？为什么取名“勇闯天涯superX”而非“雪花superX”？新品推出的背后又蕴藏着雪花怎样的“野心”？、 活动品牌衍生为产品品牌的“勇闯天涯”图片就像有人说“怕上火”就有人接“喝王老吉”；提到“今年过节不收礼”就会立刻想到“收礼只收脑白金”；一说雪花啤酒，脑中就会自动跳出“勇闯天涯”。甚至，“不是陪你喝过雪

专业版是专门的，普通版是一般的。希沃白板五专业版他具有很多独特的使用功能，最普通款所没有的，专业版它具有录屏等一些教学上很实用的功能以及在制作微课上很适用。希沃白板5与PPT的相同点有：1、都是多媒体教学，方便课堂教学。2、都可以插入音频和视频，丰富教学内容。3、教学形式多样，并使教学内容更形象、直观、具体。

目前假新闻检测问题仍然存在一些重要的挑战。比如： ①目前的一些方法要求文档为长文本，以便于能够更好地学习词和句子的表示。然而社交媒体上的一些推文大多是短文本，这就导致了一些数据稀疏性问题。 ②一些SOTA的方法要求收集大量的用户评论，然而大多数用户仅仅是简单地转发推文而并不留下任何评论。 ③一些研究认为社交网络中的信息扩散（即retweet）路径有助于错误信息的分类，从而学习基于树的传播结构的表示。然而，由于隐私问题，获取转发的扩散结构往往代价高昂，许多用户选择隐藏或删除社交记录。 ④目前的一些方法缺乏可解释性，不能为支持谣言的可疑用户以及他们在制造谣言时关心的话题提供证据。 本文提出的方法利用源推文的短文本内容、转发用户序列以及用户资料来进行假新闻检测。也就是说本文的方法满足以下设置： ①短文本源推文； ②没有使用用户评论文本； ③没有使用社交网络和扩散网络的网络结构。 此外，我们要求假新闻检测模型具有可解释性，即在判断新闻是否虚假时突出证据。该模型将指出支持传播假新闻的可疑转发者，并突出他们特别关注的源推文中的词。 本文提出一个新的模型，即Graph-aware Co-Attention Network(GCAN)。首先从用户资料和社交互动中提取用户特征，然后使用CNN和RNN来学习基于用户特征的转发传播表示。另外使用图来建模用户之间的潜在交互，并且采用GCN来学习graph-aware的用户交互的表示。同时提出了dual co-attention机制来学习源推文和转发传播之间的相关性，以及源推文和用户交互之间的相互影响。最终利用学习到的embedding来进行假新闻的二分类预测。 1. 问题陈述 是推文的集合， 是用户的集合。每个 都是短文本文档（也叫做源推文）。 表明 由 个单词组成。 中的每个用户 都对应一个用户特征向量 。当一个推文 发布以后，一些用户将会转发 从而形成一个转发记录的序列，这被称为 传播路径 。给定一个推文 ，它的传播路径表示为 ， 表明第 个用户（其用户特征向量为 ）转发了 ，这里 。转发了 的用户集合记作 ，最先转发 的用户记作 ，转发时间记作 ，其余用户 在时间 转发了 （ ）。每个 有一个binary的标签 表明是否是假新闻（ 代表 是假新闻）。我们希望能够利用上述数据来利用神经网络模型识别 是否是假新闻，另外，希望模型能够突出能够表明 真实性的一部分用户 和一些推文中的词 。 2. GCAN框架 GCAN主要包括5个部分： ①user characteristics extraction，创建特征来量化用户如何参与在线社交网络； ②new story encoding，生成源推文中单词的表示； ③user propagation representation，使用提取的用户特征建模和表示源推文如何由用户传播； ④dual co-attention mechanisms，捕获源推文和用户交互/传播之间的相关性； ⑤making prediction，通过连接所有学习的表示生成检测结果。 GCAN的架构图如下： 3. 模型 用户 的特征向量 是定义得到的，具体的，包含以下特征： ①用户自我描述的字数； ②用户账户名的字数； ③关注用户 的数量； ④用户关注的人的数量； ⑤用户创建的story数量； ⑥举例用户第一个story经过的时间； ⑦用户的账户是否被验证过； ⑧用户是否允许地理空间定位； ⑨源推文发布时间和用户转发时间的时差； ⑩用户和源推文之间转发路径的长度（如果用户转发源推文则为1）。 最终得到 ， 是特征的数量。 给定的源推文将使用一个word-level的encoder进行编码，输入是 中的每一个单词的独热向量。由于每个推文长度都不一样，这里设置 为最大长度，不足 的推文进行zero padding。使用 来表示源推文的独热编码表示， 是词的独热向量，使用一个全连接网络来获得word embedding ， 是word embedding的维度，过程是： 然后使用GRU来学习词序列表示，也就是 ，最终得到 。 我们的目的是利用提取的用户特征 以及推文的传播序列来学习用户传播表示。其根本观点是，真实新闻传播中的用户特征与虚假新闻传播中的用户特征是不同的。这里的输入是推文 的转发用户特征向量序列，用 表示， 是选定的固定长度的转发用户数量。如果转发用户数量超过 则截取前 个，如果少于 则从 中重采样直至长度为 。 给定传播序列 ，使用GRU来学习传播表示， ，最终通过平均池化获得传播表示 ， 。 采用2D卷积来学习 内特征的相关性，考虑 个连续用户来建模其序列相关性，比如 ，卷积核 的大小就是 ，总共使用 个卷积核，因此最终学习到的表示序列 。 我们的目的是创建一个图来建模转发用户之间潜在的交互，想法是拥有特殊特征的用户之间的相关性对揭示源推文是否是假新闻能够起到作用。每个源推文 的转发用户集合 都被用来构建一个图 。由于用户间的真实交互是不清楚的，因而这个图是全连接的，也就是任意节点相连， 。结合用户特征，每条边 都被关联到一个权重 ，这个权重也就是节点用户特征向量 和 的余弦相似度，即 ，图的邻接矩阵 。 然后使用第三代GCN来学习用户交互表示。给定邻接矩阵 和用户特征矩阵 ，新的 维节点特征矩阵 计算过程为： 是层数， ， 是度矩阵， 是第 层的学习参数， 是激活函数。这里 ，实验时选择堆叠两层GCN层，最终学习到的表示为 。 我们认为假新闻的证据可以通过调查源推文的哪些部分是由哪些类型的转发用户关注的来揭开，并且线索可以由转发用户之间如何互动来反映。因此，本文提出了dual co-attention机制，来建模： ①源推文（ ）与用户传播embedding（ ）之间以及 ②源推文（ ）与graph-aware的交互embedding（ ）之间 的相互作用。通过dual co-attention的注意力权重，模型可以具有可解释性。 首先计算一个相似性矩阵 ： 这里 是一个 的参数矩阵。接着按照以下方式得到 和 ： 这里 ，这里的 和 可以看做在做user-interaction attention空间和source story word attention空间的转换。接下来得到attention的权重： 这里 ， 是学习的参数。最后可以得到源推文和用户交互的attention向量： 和 描述源推文中的单词是如何被用户参与互动的。 按照上述类似过程生成 和 的attention向量 和 。 注意基于GRU的传播表示没有用来学习与 的交互。这是因为对于假新闻的预测来说，转发序列的用户特征能够起到重要的作用。因此本文采用基于GRU和CNN的两种方式来学习传播表示，其中基于CNN的传播表示被用来学习与 的交互，基于GRU的传播表示在进行最终预测时用作最终分类器的直接输入。 最终使用 来进行假新闻检测： 损失函数采用交叉熵损失。 对比了多项baseline的结果，效果有明显的提升： GCAN也可以用于假新闻早期的检测，也就是在转发用户不多的时候进行检测，实验改动了使用的转发用户数量来进行验证： 另外移除了一部分组件进行了消融实验，图中-A,-R,-G,-C分别代表移除dual co-attention，基于GRU的表示，graph-aware的表示和基于CNN的表示： -S-A代表既没有源推文embedding也没有dual co-attention，由于源推文提供了基本线索，因此-S-A有一个明显的性能下降。 source-propagation co-attention学习到的attention权重可以用来为预测假新闻提供证据，采用的方式就是标识出源推文中的重要的词和可疑的用户。注意，我们不考虑source-interaction Co-attention的可解释性，因为从构造的图中学到的用户交互特征不能直观地解释。 下图是根据对源推文中的attention权重绘制的两个例子的词云（权重越大，词云中的词就越大）： 图中结果满足常识，也就是假新闻倾向于使用戏剧性和模糊的词汇，而真实新闻则是被证实和核实事实的相关词汇。 另外我们希望利用传播中的转发顺序来揭示假新闻与真新闻的行为差异。下图采集并展示了三个假新闻和三个真新闻的传播序列attention的权重： 结果表明，要确定一个新闻是否虚假，首先应该检查早期转发源推文的用户的特征。假新闻的用户attention权重可能在传播过程中均匀分布。 source-propagation co-attention可以进一步解释可疑用户的特征及其关注的词语，举例如下图： 可以发现，可疑用户在转发传播中的特征有： ①账号未被验证； ②账号创建时间较短； ③用户描述长度较短； ④距发布源推文用户的图路径长度较短。 他们高度关注的词是“breaking”和“pipeline”这样的词。我们认为这样的解释有助于解读假新闻的检测，从而了解他们潜在的立场。

这个...其实是一个脏话!文明一点解释,就是"该死"...holy就是"太,真的"的意思.所以holy shit就是"太该死"的意思.

SamShane Shannon

这个是常见问题了。参考下面的： 不可以跟doing “ would like ”意为“想要”，其语气比用 like 婉转些。具体用法如下： 1. 后面接名词或代词，表示“具体要”某样东西。例如： I"d like two sweaters for my daughters. （ JB III， L59 ） （我想给我的女儿们买两件毛衣。） Would you like one of these mooncakes？ （ JB II， L10 ）（你想要一块这样的月饼吗？） 2. 后面接动词不定式，表示“愿望，喜爱”，常用于有礼貌地提出邀请、请求或建议。例如： I would like to drop maths. （ JB III， L12 ）（我想放弃数学。） Would you like to come to supper？ （ JB II， L21 ） （你愿意来吃晚饭吗？） 3. 当主语是第一人称时， would 可与 should 换用，它们都可以缩写为 "d ，并且 like 也可换成 love .例如： I"m sure he would love to come. （ JB II， L69 ）（我确信他愿意来。） I should like the red one. （我想要红色的。） 4. “ would like ”后面可以用动词不定式作宾语补足语。例如： What would you like me to do？ （ JB II， L45 ） I"d like you to meet my parents， too. （ JB II， L9 ）（我想要你也见见我的父母。） 句型：would like to do i"d like to go to EXPO this weekend . 周末我想去看世博。

电源开关中的LOAD是出线,接负载的意思。电器上load的意思是负载,负荷,用于接通和分断电路的电器,如接触器、刀开关、负荷开关、隔离开关、断路器等。Load/Store内存访问指令也叫批量加载/存储指令，它可以实现在一组寄存器和一块连续的内存单元之间传送数据。

论文标题：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文链接： https://arxiv.org/abs/1810.04805 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过预训练来学习无标注数据中的深度双向表示，预训练结束后通过添加一个额外的输出层进行微调，最终在多个NLP任务上实现了SOTA。 预训练语言模型在实践中证明对提高很多自然语言处理任务有效，其中包括句子层级的任务，比如自然语言推断（natural language inference）和复述（paraphrasing），还有token层级的任务，比如命名实体识别（named entity recognition）和问答（question answering）。 在下游任务中应用预训练语言模型表示的方法有两种：feature-based的方法和fine-tuning的方法。举例来说，ELMo这种预训练语言模型使用feature-based的方法，通过将ELMo的预训练的表示作为额外的特征输入到特定于任务的模型中去；GPT使用fine-tuning的方法，通过引入少量的特定于任务的参数，在下游任务中训练时所有的预训练参数。 截止BERT之前的预训练语言模型都是单向的（unidirectional），包括GPT和ELMo，这样的方法对句子层级的任务不是最优的，而且对于token层级的任务比如问答非常有害。BERT使用masked language model（MLM）的方法来预训练，这种方法能够训练一个双向的（directional）语言模型。除了masked language model的预训练的方法，BERT还使用了next sentence prediction的预训练方法。 BERT的使用分为两个阶段：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）。预训练阶段模型通过两种不同的预训练任务来训练无标注数据。微调阶段模型使用预训练参数初始化，然后使用下游任务（downstream task）的标注数据来微调参数。 BERT的一个显著特点是它在不同的任务上有统一的架构，使用时只需要在BERT后面接上下游任务的结构即可使用。 BERT的模型架构是一个多层双向的Transformer的encoder。我们标记模型的层数（每一层是一个Tranformer的block）为 ，模型的hidden size为 ，self-attention head的数量为 。两个比较通用的BERT架构为 和 。 对比GPT，BERT使用了双向self-attention架构，而GPT使用的是受限的self-attention， 即限制每个token只能attend到其左边的token。 BERT的输入表示能够是一个句子或者是一个句子对，这是为了让BERT能够应对各种不同的下游任务。BERT的输入是一个序列，该序列包含一个句子的token或者两个句子结合在一起的token。 具体地，我们会将输入的自然语言句子通过 WordPiece embeddings 来转化为token序列。这个token序列的开头要加上 [CLS] 这个特殊的token，最终输出的 [CLS] 这个token的embedding可以看做句子的embedding，可以使用这个embedding来做分类任务。 由于句子对被pack到了一起，因此我们需要在token序列中区分它们，具体需要两种方式： ①在token序列中两个句子的token之间添加 [SEP] 这样一个特殊的token； ②我们为每个token添加一个用来学习的embedding来区分token属于句子A还是句子B，这个embedding叫做segment embedding。 具体地，BERT的输入由三部分相加组成：token embeddings、segment embeddings和position embeddings。如下图所示： BERT使用两个无监督的任务进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction(NSP)。如下图所示，我们定义输入的embedding为 ，BERT最终输出的 [CLS] 的embedding为 ，最终输出的第 个token的embedding为 。 我们有理由相信一个深度双向模型比left-to-right模型和left-to-right和right-to-left简单连接的模型的效果更加强大。不幸的是，标准的条件语言模型只能够够left-to-right或者right-to-left地训练，这是因为双向条件会使每个token能够间接地“看到自己”，并且模型能够在多层上下文中简单地预测目标词。 为了能够双向地训练语言模型，BERT的做法是简单地随机mask掉一定比例的输入token（这些token被替换成 [MASK] 这个特殊token），然后预测这些被遮盖掉的token，这种方法就是Masked LM(MLM)，相当于完形填空任务（cloze task）。被mask掉的词将会被输入到一个softmax分类器中，分类器输出的维度对应词典的大小。在预训练时通常为每个序列mask掉15%的token。与降噪自编码器（denoising auto-encoders）相比，我们只预测被mask掉的token，并不重建整个输入。 这种方法允许我们预训练一个双向的语言模型，但是有一个缺点就是造成了预训练和微调之间的mismatch，这是因为 [MASK] 这个token不会在微调时出现。为了缓解这一点，我们采取以下做法：在生成训练数据时我们随机选择15%的token进行替换，被选中的token有80%的几率被替换成 [MASK] ，10%的几率被替换成另一个随机的token，10%的几率该token不被改变。然后 将使用交叉熵损失来预测原来的token。 一些重要的NLP任务如Question Answering (QA)或者Natural Language Inference (NLI)需要理解句子之间的关系，而这种关系通常不会被语言模型直接捕捉到。为了使得模型能够理解句子之间的关系，我们训练了一个二值的Next Sentence Prediction任务，其训练数据可以从任何单语语料库中生成。具体的做法是：当选择句子A和句子B作为训练数据时，句子B有50%的几率的确是句子A的下一句（标签是 IsNext ），50%的几率是从语料库中随机选择的句子（标签是 NotNext ）。 [CLS] 对应的最后一个隐层输出向量被用来训练NSP任务，这个embedding就相当于sentence embedding。虽然这个预训练任务很简单，但是事实上在微调时其在QA和NLI任务上表现出了很好的效果。在前人的工作中，只有sentence embedding被迁移到下游任务中，而BERT会迁移所有的参数来初始化下游任务模型。 Transformer的self-attention机制允许BERT建模多种下游任务。对于包含句子对的任务，通常的做法是先独立地对句子对中的句子进行编码，然后再应用双向交叉注意（bidirectional cross attention）。而BERT使用self-attention机制统一了这两个过程，这是因为对拼接起来的句子对进行self-attention有效地包含了两个句子之间的双向交叉注意（bidirectional cross attention）。 对于每个任务来说，我们只需要将任务特定的输入输出插入到BERT中然后端到端地微调即可。举例子来说，BERT的预训练输入句子A和句子B在微调时可以类比为： ①paraphrasing任务中的句子对； ②entailment任务中的hypothesis-premise对； ③question answering任务中的question-passage对； ④text classification或者sequence tagging任务中的text-u2205对（也就是只输入一个text，不必一定需要两个句子）。 对于BERT的输出，对于一些token-level的任务，BERT的token表示将被输入到一个输出层，比如sequence tagging或者question answering任务；对于entailment或者sentiment analysis这样的任务，可以将 [CLS] 对应的表示输入到一个输出层。 我们使用 [CLS] 这个token的最后一层的隐层向量 作为聚合的表示，可以认为是sentence embedding。在微调时只引入一个新的权重 ，这里的 代表标签的数量，然后计算标准分类损失 。下图展示了BERT在GLUE上的效果： 在这个数据集上，我们将question和passage拼接起来作为一个输入序列（中间是 [SEP] ）。在微调时引入一个start向量 和一个end向量 ，计算 和 的点积然后通过 函数作为word 是答案的span起始位置的概率： 。答案的终止位置也做上述类似处理。从 到 的候选区间的得分记作 ，我们挑选 的最大得分区间作为预测的结果。下图展示了BERT在SQuAD v1.1上的效果： SQuAD v2.0有的question在提供的passage中没有答案存在。在微调时我们设置没有答案的问题的span的起始和结束位置都是 [CLS] 这个token，也就是start和end的可能性空间包含进了 [CLS] 的位置。在预测时，我们比较没有答案的span得分 和最优的有答案得分 。当 时，我们预测这是一个有答案的问题，这里的 用来在dev set上选择最优的 。下图展示了BERT在SQuAD v2.0上的效果： 微调时我们为BERT构建4个输入序列，每一个是所给的句子（句子A）和一个可能的延续（句子B）。然后引入一个向量，该向量和每一个输入对应的 [CLS] 的embedding的点积再通过一个 层来得到每个选择的得分。下图展示了BERT在SWAG上的效果：

这里面所指的企业利润是经济利润。经济利润=总收益-总成本=总收益-总可变成本-总固定成本在本题中可令总固定成本为TFC，由题意知总可变成本TVC=CX=X^3-30X^2+310X总利润TR=PX=310X所以有TR-TVC-TFC=310X-X^3+30X^2-310X-TFC=0可得TFC=-X^3+30X^2下面我们来求X完全竞争市场均衡条件可知，企业是价格的接受者，市场价格就是他的边际收益MR，因此，企业为使利润最大化必须使MR=MC=PMC=dTC/dX=dTVC/dX=3X^2-60X+310MR=310所以有3X^2-60X+310=310得到X=0（舍去）或X=20因此当X=20时，TFC=-20^3+30*20^2=-8000+12000=4000所以企业的固定成本是4000

would like sth=喜欢做某事，习惯性的 I would like reading book。would like to do sth=喜欢去做某事 最近的 Recently，I would like washing clothes。would like sb to do sth=喜欢某人做某事 I would like you to give me a flower。

由图可知： inputs和带标签的输入分别进encoder和decoder Positional Encoding 线性层 softmax层 由N个编码器堆叠而成 每个编码器有两个子层相连接 第一个子层->多头 自注意力机制 和规范化层以及一个残差连接 第二个子层->全连接层和规范化层以及一个残差连接 由N个解码器堆叠而成 每个编码器有三个子层相连接 第一个子层->一个多头 自注意力机制 层和规范化层以及一个残差连接 第二个子层->多头 注意力机制 和规范化层以及一个残差连接 第三个子层->全连接层和规范化层以及一个残差连接 目的是为了将目标文本的 数字表示 ->向量表示，为了在高维空间捕捉词汇间的关系 效果如下 在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。

“火线出”的意思

load是“负载”的意思，你可以形象地记为“骡的”骡是运输货物的动物upload“上传”；download“下载”；loading‘运行中"reload“重载”

不知道你喝过没有。这个酒看起来比较酷，而且主打的就是年轻人市场，所以自然找的也是在年轻人里比较有影响力的明星。王嘉尔近年来火的不要不要的，粉丝们争相追捧，号召力也比较强。勇闯天涯superX这个啤酒口感还是可以的，去年跟我哥们在一块喝过。再看看别人怎么说的。

解：1）TFC=1000 （固定成本为常数）TVC=240Q-4Q^2+1/3Q^3 (可变成本是Q的函数）AC=STC/Q=1000/Q+240-4Q+1/3Q^2AVC=TVC/Q=240-4Q+1/3Q^2AFC=TFC/Q=1000/QMC=dSTC/dQ=240-8Q+Q^2 2）AVC达到最小值时，AVC=SMC240-4Q+1/3Q^2=240-8Q+Q^2 Q=6望采纳！

希沃白板里面设置逐个打开就可以了。用希沃白板制作的导图可以设置简单的动画演示效果。. 希沃白板5提供了“逐级”和“逐个”两种展开方式。. “逐级”，把同一级的内容一齐展开。. 点击+-号展开和收回。. “逐个”，同一级的内容根据需要依次展开。这个方式有一定的神秘感，容易吸引学生。打开希沃白板5，“新建课件”，进入课件编辑界面，点击“思维导图”。. 思维导图有3种类型，根据需要选择适合的类型。. 以第一个为例，方法是相同的，举一反三。点击第一个类型，出现如下图所示的思维导图，有“中心主题”，有4个“分支主题。

软件设计的问题

啤酒也开始细分市场了，像雪花啤酒也出了许多的品牌，雪花马尔斯绿、雪花匠心营造、勇闯天涯superX都是新的品牌，品质都很好,就是定位有区别，其中勇闯天涯superX，主要就是适合于比较热血的年轻人，鼓励他们敢于挑战和超越自己，激发无限可能。

【AAAI-2019】【University College London/Noah"s Ark Lab】 Top-N Recommendation with Counterfactual User Preference Simulation 文章旨在解决现有L2R场景下，训练样本系数且不平衡对推荐模型造成的影响。作者把推荐形式化为因果推断问题，并从观测数据中学习SEM，基于此从反事实的角度模拟用户的反馈。利用learning-based方法学习如何高效选取反事实样本，基于模拟数据和观测数据训练目标排序模型。并从理论上分析了生成样本数量和模型预测误差的关系，基于此提出利用启发式的方法控制预测误差带来的负面影响。 数据稀疏和不平衡严重影响了推荐模型的性能，同时不断地训练会持续放大偏差。反事实思想是解决这一问题的可靠方向，然而在推荐系统中应用反事实的方法面临着许多挑战， 为解决上述问题，作者提出了CPR框架。 CPR包括推荐数据模型器（实际就是样本生成器，可以理解为样本增强的一种）和目标排序模型。文章的主要工作在于如何实现推荐模拟器，一言以蔽之， 接下来首先，看看如何定义所谓的推荐模拟器以及如何学习模拟器模型的参数，再看如何通过最大化目标排序模型的损失，来高效的、可学习的寻找反事实样本。 作者，模拟器定义为SEM，并利用观测数据学习其参数。模型的定义和符合归纳如下， 因为 是一个列表，如果考虑所有联合概率 ，结果是在全部物品集合上的组合，计算量巨大。因此，作者忽略了不同物品之间的交叉组合的因果效应，使得联合概率分布可以被分解为每个物品单独出现概率的乘积，具体公式如下图所示。 表示推荐列表 的具体取值，其中每一个物品独立出现在推荐列表中的概率被表示为softmax的形式。 分别表示用户和物品的embedding， 是外生变量的权重，通过优化学习目标学习得到。 类似的，可以构建 。 分别表示用户和物品的embedding。 这里作者刻意选择了不同的embedding，保证学习到服务于不同目的的信息 。 是用户选择交互的物品列表的具体取值， 类似 是外生变量的权重。 有了因子分解后的联合概率，可以结合负采样技术[18, 26]来优化如下目标函数学习 的参数。其中 表示负样本。外生变量 是从正态分布中采样的。 由于用户可选择的物品只在展示给用户的列表里，因此，在 的学习过程中不需要进行负采样，可以直接利用softmax进行优化。 学习了F的参数之后，即得到了SEM，可以基于此生成反事实样本。作者采用Pearl"s “abduction-action-prediction”[2]实现反事实干预的估计。具体做法是， 本节描述了CPR框架的整体结构以及其中因果结构模型（SEM）的参数学习的方法，下一节继续介绍如何高效的选取反事实样本，以及作者如何利用理论分析得到启发式的方法，来控制预测误差的负面影响。 整个反事实干预的过程或者说干预过程的重点集中在估计推荐列表中的哪个物品会被点击。也就是说，反事实只发生在点击阶段， 而没有发生在推荐列表产生阶段 。模拟生成的只是用户的反馈。个人理解，这样做的好处可以减小噪声带来的方差，同时不会引入过多偏差。但是可生成的内容会不会比较局限，可能需要看具体场景。 [1] David M Blei, Alp Kucukelbir, and Jon D McAuliffe. 2017. Variational inference: A review for statisticians. Journal of the American statistical Association 112, 518 (2017), 859–877. [2] Judea Pearl, Madelyn Glymour, and Nicholas P Jewell. 2016. Causal inference in statistics: A primer. John Wiley & Sons. [3] Xiangnan He, Lizi Liao, Hanwang Zhang, Liqiang Nie, Xia Hu, and Tat-Seng Chua. 2017. Neural collaborative filtering. In Proceedings of the 26th interna- tional conference on world wide web. International World Wide Web Conferences Steering Committee, 173–182. [4] SteffenRendle,ChristophFreudenthaler,ZenoGantner,andLarsSchmidt-Thieme. 2009. BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback. In Proceedings of the twenty-fifth conference on uncertainty in artificial intelligence. AUAI Press, 452–461.

1、用鼠标zhidao右键点开始菜单，设置，系统，点平板模式，在右边窗口关闭平板模式。2、重启电脑。3、鼠标左键点右下角的通知，在通知界面栏，可以看到一个平板模式的选项被选中，此时只要再次点击该选项，即可退出平板界面，进入电脑桌面模式。专希沃白板返回电脑界面方法：1、用鼠标右键点开始菜单，设置，系统，点平板模式，在右边窗口关闭平板模式。属2、重启电脑。3、鼠标左键点右下角的通知，在通知界面栏，可以看到一个平板模式的选项被选中，此时只要再次点击该选项，即可退出平板界面，进入电脑桌面模式。

中国审判流程信息公开网是中国司法部主办的在线平台，通过该平台可查询中国各级法院公开审判信息。具体查询步骤如下：1. 打开中国审判流程信息公开网官网（court.gov.cn/zgcpwsw/）。2. 点击页面上的“查询”按钮，在下拉菜单中选择查询类型，如“刑事案件”、“民事案件”、“行政案件”等。3. 输入查询关键词，可以是被告人姓名、案件编号、法院名称等。4. 点击“查询”按钮，系统会根据输入的关键词显示查询结果。5. 可以点击案件名称或案件号码链接进入具体案件的审判流程和相关文书。注意：为了保障当事人隐私，某些案件可能无法在网上查询到相关信息。同时，涉及国家机密、商业机密等重要信息的案件也会受到限制。

B,动词不分可数不可数。What would you like 意思是你想要什么What do you like 你喜欢什么A习惯用法~就像Room，205房间要说Room 205

本篇文章介绍了阿里妈妈定向广告团队的最新作品：Co-Action Net(以下简称CAN)。CAN提出了一种全新的特征交互思路，将待交互的特征（用户侧和商品侧特征）分别作为DNN的输入和权重，用DNN的输出作为特征交互的结果。CAN在提升了特征交互的表达能力同时，降低了传统的笛卡尔积交叉所需要的计算复杂度。 论文地址： https://arxiv.org/abs/2011.05625 . 作者的知乎专栏： https://zhuanlan.zhihu.com/p/287898562 在CTR预估任务中，特征间的交互一直是业界研究的热点。由于DNN以一个隐式的方式来学习输入特征，很难单纯依靠DNN来从庞大的稀疏特征集中学习到有效的特征交互，因此许多工作都在特征工程中采用了了手动特征交互，FM, FNN, PNN, DCN和DeepFM等都从不同的方面阐述了这一点，感兴趣的同学可以参考笔者之前的文章: 《从FM到DeepFM：浅谈推荐系统中的模型演化》 。 在推荐系统模型的构建中，特征工程占有十分重要的地位。在海量的输入特征中，用户行为(user behaviors)和推荐商品(recommended item)两者的交互可以准确地建模用户兴趣，论文作者将这种交互特征统一命名为co-action. 如图1所示：A和B代表模型的输入，Target可以为ctr的预估值。一般来说，可以由DNN来学习A和B之间的关系。但如果我们在输入端就手动将A、B进行交互，学习的难度会大大降低。 对于特征交互，最基本的方式就是做 笛卡尔积(Cartesian Product) 。在tensorflow中，这个操作就是cross column[1]. 对于特征A和B，笛卡尔积将两者组合成一个新特征(A, B)；改变A或B的值，就会得到一个全新的特征。这种方式可以刻画出A、B间的所有组合。在训练样本充足，不考虑性能的情况下，笛卡尔积是最好的特征交互方式。但笛卡尔积有两个缺点： 顾名思义，CAN的目的在于建模不同特征之间的Co-Action，可以理解为一种新的特征交互方式。简单来说，该论文实现了一个pluggable的CAN网络单元，将待交互的两类特征分别作为CAN网络的输入和权重，网络的输出作为特征交互的结果。 图2展示了CAN的基本结构。输入特征可以分为用户行为序列(user behavior sequence)，候选商品(target item)，用户画像特征(user age 等)和其他特征。其中user sequence、target item和other feature通过embedding层后输入到DIEN网络结构。对于CAN部分，user sequence和target item的embedding被用作CAN的输入和权重参数，最后输出的结果sum pooling起来，与DIEN的输出concat在一起过后面的DNN部分。下面重点介绍一下整个网络结构中的关键：Co-Action Unit. CAN的整体实现逻辑还是比较简单的。将CAN中的全连接网络记为 ，候选商品特征 作为 网络的weight和bias，而用户行为序列特征 则是 网络的输入。这里 是所有unique ID的个数，即item ID的参数空间； 和 是embedding size，且 < . 在广告系统中，与用户点击过的商品相比，target item的个数较少，因此用 来作为 的参数。 由于 包含了 多层的参数，因此其维度需要大于 ，即 < . 通过split和reshape操作转化为weight和bias参数，这一过程可以表述如下： 与其他特征交互方式相比，CAN有以下几个优点： 前述的CAN结构只能显示地建模一阶特征交互。对于更高阶的情况，可以通过高阶输入来实现，即 其中c是特征交互的阶数。 论文中引入了3种做法来保证CAN学习的独立性。 由Table 2可以看出，CAN在两个实验数据集上的AUC指标均优于PNN，NCF[2]，DeepFM；除此之外，笛卡尔积(Cartesian)作为最基础的特征交互手段，其结果是优于PNN，NCF和DeepFM的。但CAN的实验结果甚至比笛卡尔积还要好，这里的原因我想有两点： 为了验证CAN的泛化性，作者将test数据集中的那些在训练集中出现过的特征组合都删除，构造了一个冷数据测试集，该测试集中所有的特征组合都是模型之前没有见过的。实验结果如Table 5 所示： 可以看出，NCF和DeepFM的结果要优于笛卡尔积。与Table 2中的结论相比，证明笛卡尔积的泛化性确实存在问题；同时，CAN的AUC最高，也证明了CAN结构的泛化性明显强于笛卡尔积以及其他的特征交互方式。 笔者认为这是本论文最精华的部分之一。 作者在本节中详细论述了CAN模型在部署到阿里巴巴展示广告系统时遇到的一些困难和解决方案，对复杂ctr预估模型的落地有很大的指导意义。 特征交互，是在原始特征的基础上对特征对(feature pair)进行额外的组合，势必会引入额外的存储和计算开销。我们知道，CTR模型的大部分参数都集中在embedding部分，而笛卡尔积会让embedding大小线性增加。对于两个维度（ 此处维度指unique IDs的数目 ）为M和N的特征，笛卡尔积需要引入一个(M x N, embedding_size)大小的embedding矩阵；除此之外，新增的embedding也会引入更多的lookup操作，严重影响模型的响应时间，latency增大。作者提到即使采用了IDs frequency filtering（个人理解是根据ID出现的频率，过滤掉一部分低频ID来减小参数量，即低频过滤）也无法缓解。 对于CAN模型，虽然参数大大减小，但以上问题还是会影响到模型的部署。论文中使用了6个ad侧特征和15个用户侧特征进行交互，理论上这样会引入15 x 6 = 90个特征组合。而用户侧特征多为用户的行为序列，普遍长度都超过100，会带来更大的负担。 为了解决以上问题，论文中采用了以下方案： 特征间的交互对ctr预估模型具有重要的意义。本论文阐述了笛卡尔积和一些常用模型结构（FM，PNN，DeepFM等）的不足，提出了一种新型网络CAN来建模Feature Co-Action。CAN用DNN的输入和权重来建模特征交互，既解决了笛卡尔积的空间复杂度和泛化性问题，又能够获得较好的特征交互效果（体现在模型auc的指标上）。同时，引入了多阶输入(multiorder enhancement )和模块间的独立性(multi-level independence)使CAN的功能更加完备。最后介绍了模型上线遇到的困难和解决方案，对大型ctr预估模型的部署有很大的借鉴意义。 .

1、Shawn美[u0283u0254n]n.肖恩。 2、[例句]The irony was that Shawn had not seen her. Nor for that matter had anyone else具有讽刺意味的是，肖恩并没有见过她，别人也同样如此。

有免登陆补丁

打开软件，进入材料库，用色散工式，如下图：进入拟全公式，分析

勇闯天涯superx是2018年3月18号上市的，在杭州国际博览中心举行的新品发布会，主打年轻群体，代言人是热血街舞团热血召集人王嘉尔。勇闯天涯superX作为雪花啤酒品牌重塑以来的首款核心产品，将“挑战”“酷”作为品牌精神。从目前的市场认可度来看，SuperX已经成为了年轻人主选酒类产品。

We have to make three loads of the cargo . 我们得把货物分成3批装运。 You have taken a great load off my mind . 你给我心里卸去了一副重担。 The good news has taken a load off my mind ... 这好消息使我如释重负。 They loaded the carts with plunder . 他们把掠夺来的东西装进大车里。 We have to make three loads of the cargo . 我们得把货物分成三批装运。 Sikes loaded the pistol with great care . 赛克斯小心地把子弹装进枪膛。 A test load was appped to the girder . 一个试验载荷作用于该梁上。 When there are many people it "s easy to pft a load . 众檠易举。 What he said was a load of whitewash . 他所说的是一大堆粉饰之词。 The dead load analysis need not be revised . 不需要重新进行静载分析了。Only moderate deal load tensions are necessary . 只需要有少许恒载张力。 The whole concrete cross-section resists load . 整个混凝土截面承受荷载。 Find the load carried by each of the supports . 求每个支点所承受的载荷。 Get a load of that old bloke with the funny hat ! 你瞧那戴怪帽子的家伙！ All lay load on the wilpng horse . 人人都把货物放在那甘愿负重的马上去。 The carrying pole creaked under the load . 扁担压得咯吱咯吱响。 The load reaches a maximum and then drops down . 载荷在达到最大值后下降。 The resulting system has an even heat loading . 这样的系统有均匀的热负荷。 Load p varies from 90, 000 n to 45, 000 n . 载荷P由90，000N变化到45，000N。 They loaded their gear into the van . 他们把工具装上运货车。The load should be no more than five tons . 载重以五吨为限。 I"ve got loads of housework to do . 我还有好多家务事要做呢。 The lorry was carrying a load of sand . 卡车装运著一车砂子。 The vessel is fully loaded with cargo for shanghai . 这艘船满载货物驶往上海。 He didn"t want to be loaded with any new impressions . 他不想再堆上新的印象。 The lorry "s load had been securely strapped down . 卡车上的货物已捆扎牢固了。 Gignatic machines load ore onto long trains . 巨型机器将矿砂送进长列的火车中。 He employed leading, loaded questions . 他提出了许多诱导性的，别有用心的问题。 The shoulder pole bent with heavy load . 重担压弯了扁担。 He tottered under a heavy load . 他在重担下摇摇晃晃地走。I can"t carry my end of the load . 我挑不起自己份内的事。 Get a load of what she is saying . 注意听听她在说些什么。 That idea is a load of humbug . 那个意见简直是一派胡言。 He carried a load of wood on his back . 他背著一捆木柴。 If this is really true , it "ll take a load off my mind . 果真如此，我就放心了。 Load a new film into the camera . 把新胶卷装进照相机里。 Put down your load and rest . 放下扛著的东西歇一会儿。 Secondly it is necessary to define the appped load . 其次，需要确定所作用的载荷。 A plane can carry only so much load after all . 一架飞机终归只能承载那么多的负荷。 He shifted the load from his left to his right shoulder . 他把担子从左肩换到右肩。 推荐阅读： 晚清军队特点：平时争权夺利 战时互不配合 描写田园生活的优美句子