非均匀性脂肪肝 严重么 脂肪肝 用B超确诊 一般有两种，一种是均匀性的医生就告诉您是脂62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431376665肪肝了，如果是脂肪侵润（堆积）呈不均匀性分布，医生就会给您说是局灶性脂肪肝或者是非均匀性脂肪肝。其实就是脂肪物质在肝脏内淤积分布的情况说明。相对来说非均匀性脂肪肝比均匀性脂肪肝要严重一点。对于脂肪肝的治疗，西药目前没有特效的产品，医生在给考虑开，降脂、降酶的保肝护肝西药产品时，都是非常谨慎，因为单纯的降脂、降酶，不能很好地清除肝内沉积的脂类物质，起到治疗的作用。而且脂肪肝患者对降脂药物的耐受性较正常人低，长期服用此类药物会增加肝脏的解毒、排毒负担，易发肝毒性。那么脂肪肝中药治疗如何？医生开出中药配方以调理肝脾功能为主，机效明确。对于脂肪肝的特殊性，脂肪侵润是日积月累在肝脏内淤积的，调理也需要一个过程。推荐华北制药出口产品—华北牌肝怡欣颗粒集灵芝、栀子、黄芪、五味子、益母草、三七、糊精、甘草多位药食同源草本。取材考究，科学配伍、运用肝机能障害改善原理，以益气健脾为立法，调节肝脏功能，辅以清热利湿、养阴活血，改善肝脏血液循环，推陈出新，增强肝脏免疫力。实现肝脏代谢调节彻底、。
神经元的作用是什么 神2113经元（Neuron）是一种高度特化的细胞，是5261神经系统的基本结构和4102功能单位之一，它具有感受刺激和传1653导兴奋的功能。神经元的定义神经元是高等动物神经系统的结构单位和功能单位。神经系统中含有大量的神经元，据估计，人类中枢神经系统中约含1000亿个神经元，仅大脑皮层中就约有140亿。神经元描述：神经细胞呈三角形或多角形，可以分为树突、轴突和胞体这三个区域。虽然神经元形态与功能多种多样，但结构上大致都可分成胞体（soma）和突起（neurite）两部分。突起又分树突（dendrite）和轴突（axon）两种。轴突往往很长，由细胞的轴丘（axon hillock）分出，其直径均匀，开始一段称为始段，离开细胞体若干距离后始获得髓鞘，成为神经纤维。习惯上把神经纤维分为有髓纤维与无髓纤维两种，实际上所谓无髓纤维也有一薄层髓鞘，并非完全无髓鞘。胞体的大小差异很大，小的直径仅5～6μm，大的可达100μm以上。突起的形态、数量和长短也很不相同。树突多呈树状分支，它可接受刺激并将冲动传向胞体；轴突呈细索状，末端常有分支，称轴突终末（axon terminal），轴突将冲动从胞体传向终末。通常一个神经元有一个至多个树突，但轴突只有一条。神经元。
使用神经网络破译一般的加密算法是否可行？ 给予足够多的明文-密文对，是否都可以找到明文与密文之间的关系呢？时间开销会大得难以接受吗？
深度神经网络的深度是否有极限？
神经源性肿瘤 神经源性肿瘤 神经源性肿瘤母亲一直身体都很好，最近有点牙痛上火，肠胃不好，别的症状没有，无意中查出T8-T11椎体左旁占位性病变，考虑神经源性肿瘤。T8-T11椎体左旁可见一类椭圆形巨大。
B超查说是脂肪肝但是又著名说是非均匀性。 你好这种情况 说明局部比较明显 建议完善肝功能检查 了解有无肝功能损害。
神经网络训练时对输入有什么特别的要求吗？ 谢谢邀请。神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。常见的多层结构的前馈网络（Multilayer Feedforward Network）由三部分组成，输入层（Input layer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入信息。输入的信息称为输入向量。输出层（Output layer），信息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的信息称为。
在做预警分析中神经网络的局限是什么 学习神经网络可以上<；神经网络之家>；nnetinfo：你把它当成分类，只分出故障与非故障，那相比逻辑回归，它的局限就是不能得知出故障的概率.另一方面，它对于故障与非故障的分界并不具有SVM那么强的要求.只要求了在历史数据上分类正确就可以了.不过，神经网络只是一个工具，只要理解它的原理，可以结合业务，发动你的大脑，对模型对进针对性改进.例如你希望输出概率，而不是分类，那么可以使用不进行竞争的概率神经网络，那也是可以输出一个概率的，再根据你的业务知识，改善一下模型，采集数据也采集得均匀些，也是可以提高输出的精准度的.
