医学类数据库有哪些，医学文献数据库有哪些 医学数据库有哪些
来源：整理 编辑：黑码技术 2024-09-10 06:25:07
1，医学文献数据库有哪些 医学数据库有哪些
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2，天然维生素E吃多会死吗
过多摄入维生素A或E可致早死 不是立刻死人们普遍认为，补充摄入维生素有益健康。英国每年多种维生素和微量元素的保健类补剂销售额超过3.33亿英镑(约合6.66亿美元)。丹麦研究人员研究证明，补充摄入某些维生素不仅无法帮助人延年益寿，还可能引发过早死。这项研究的报告发表在16日的《循证医学数据库》上。朋友您好，可以吃的，维生素 e能防止血管内的血液凝固，防止动脉粥样硬化，进而使血液循环良好，年轻心血管以预防多种疾病。
3，医学文献数据库有哪些
PUBMED比较广泛而齐备。求全的话，它是首选。但是想精筛的话，可以用Web of Knowledge。其中的子数据库Web of Science收集了绝大部分SCI收录期刊的题录信息，并可提供各种精确筛选，比如论文的引用次数排序，以便迅速确定某个领域影响力最大和最火的前期工作，一方面有利于紧跟潮流，一方面则可以避免重复。1知道题目的话直接搜2有想要查的关键词如“阿司匹林”“头痛”等，直接搜索关键词3知道文章来源和作者姓名，单位也可搜索4在搜索结果页点击想要查看的论文5点击保存文献为pdf（知网），保存全文（维普）前提是你们学校有免费数据库，没有的话你可以注册万方医学版，赠送一定积分也可以下。
4，计算器的用途有哪些
计算机主要用途
一、数值计算.计算机广泛地应用于科学和工程技术方面的计算，这是计算机应用的一个基本方面，也是我们比较熟悉的。如：人造卫星轨迹计算，导弹发射的各项参数的计算，房屋抗震强度的计算等。
二、数据处理.用计算机对数据及时地加以记录、整理和计算，加工成人们所要求的形式，称为数据处理。数据处理与数值计算相比较，它的主要特点是原始数据多，处理量大，时间性强，但计算公式并不复杂.在计算机应用普及的今天，计算机已经不再只是进行科学计算的工具，计算机更多地应用在数据处理方面。如：对工厂的生产管理、计划调度、统计报表、质量分析和控制等；在财务部门，用计算机对帐目登记、分类、汇总、统计、制表等。我们不可以用计算机实现办公自动化。用计算机进行文字录入、排版、制版和打印，比传统铅字打印速度快、效率高，并且使用更加方便；用计算机通信即通过局域网或广域网进行数据交换，可以方便地发送与接收数据报表和图文传真。
三、 自动控制.自动控制也是计算机应用的一个重要方面。在生产过程中，采用计算机进行自动控制，可以大大提高产品的数量和质量，提高劳动生产率，改善人们工作条件，节省原材料的消耗，降低生产成本等。
四、辅助设计.计算机辅助设计(简称CAD)是借助计算机进行设计的一项实用技术，采用计算机辅助设计过程实现自动化或半自动化，不仅可以大大缩短设计周期，加速产品的更新换代，降低生产成本，节省人力物力，而且对保证产品有重要作用。
五、辅助教学.计算机辅助教学(简称CAI)是利用计算机对学生进行教学。计算机辅助教学的第一个大型系统是在60年代由美国伊里诺大学开发的PLATO。现在世界上发展的各方教学软件已无法准确统计。CAI的专用软件称为课件，是CAD的一大分支，它可按不同教学方式方法以及不同领域内容进行分类。
六、人工智能.计算机有记忆能力，又擅长进行逻辑推理运算，因此计算机可以模仿人的思维，让计算机具有一定的学习和推理功能，能够自己积累知识，并且独立解决问题，这就是计算机的人工智能。例如，计算机可以对计算机高级语言进行编译和解释；不同国家语言之间的机器翻译；在很多场合下，装上电脑的机器人可以代替人们进行繁重的、危险的体力劳动和部分简单重复的脑力劳动。
七、娱乐活动.我们可以在多媒体电脑上看电视、看VCD、听音乐、玩游戏、在网上和朋友聊天等等。
5，常见的量化策略都有哪些
经典量化策略——双均线策略(期货)经典量化策略——跨品种套利(期货)研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。 量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。 量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。 统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。 用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库mysql，asp网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版win7操作系统。
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