斗罗大陆(23)/少年热血系列/风炫漫画丛书 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

《斗罗大陆（23）》是根据唐家三少原著《斗罗大陆》小说改编的漫画单行本，由穆逢春绘。

偷学秘笈，跳崖明志，唐三的命运在神奇的斗罗大陆延续。从村庄到小镇，由学院到全国，由默默无闻的废武魂者到震惊大陆的大魂师。唐三和他的小伙伴创造了一个又一个奇迹。

呆萌少年、刁蛮萝莉、霸气邪眸、猥琐大叔，精彩的出场人物共同演绎着精彩的故事。

魂力、魂兽、魂印、唐门暗器与武魂，巧妙的设计勾连起无限的变化。

从相识到相熟，从相知到生死托付，唐三与史莱克七怪的征途正在展开！

白虎重生，力战霸王龙，谁胜谁负？

竹清遇险，挽救幽冥猫。谁哀谁怒？

当命运无可避让，戴沐白越战越狂，血在燃！

百一十九回 白虎VS霸王龙

百二十回 邪眸圣王

百二十一回 圣王传说

百二十二回 不知道的阴谋

百二十三回 给你我的眼

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• 作者：，田木。 发布时间：2022-09-30 20:18:53

  尊重，传递价值观

• 作者：王曙 发布时间：2015-02-04 15:35:05

  商业银行信息科技风险管理少有的一本书，推荐！

• 作者：Valentino 发布时间：2023-12-05 06:43:09

  其实不买这本书也行。直接遵循公众号里的低FODMAP饮食，会有明显的症状改善。不过书里说需要先严格坚持2-6周。

• 作者：要去看雪 发布时间：2020-02-16 10:31:10

  翻译不行，无关内容太多，想从其他内容了解巴菲特的前提是你读得懂翻译在讲什么。

  抱着学习投资思想的目的来读本书的话效率极低，我觉得就是浪费纸。

  不相信非要亲自试试的朋友给我留个地址，我寄给你。

• 作者：蓝肉肉 发布时间：2023-03-29 21:44:27

  既专业，又贴近生活，好理解，里面有一些干预方法，不过需要有游戏治疗基础才行，不然还是不知道具体怎么做。

• 作者：四十四次日落 发布时间：2015-05-13 20:44:47

  公交车用力一挤，把小熊从屁股里挤出来了。啊哈哈哈哈哈哈哈哈!

• 除了抢购学区房，普通家长们如何通过陪读帮助孩子考上名牌大学？

  作者：童说人生 发布时间：2020-04-15 02:09:33

• 读书笔记《未来医疗》

  作者：一元星辰 发布时间：2021-04-30 13:56:25

  

  原作名: The Patient Will See You Now

  三句话来概述

  作为整本书的大背景，埃里克·托普希望读者能感受到“技术”给人类世界带来的几个本质影响：平等、开放、透明。

  从医疗的角度，作者提出了更为开放的理念：“五项开放”（Open5），即：开放医疗、开放科学、开放获取、开放资源和开放数据——通过使用去中心化的大众诊断工具和云端服务，让每个人、不发达国家的民众，都能获得高性价比的医疗服务和产品。

  从个人（患者）的角度，作者表达了民主医疗中患者应该成为自己身体的“首席运营官”（COO），不应该被称为“患者”（patient），而是“个体、积极参与者”（individual, active participant, IAP）。

  作者

  埃里克·托普（Eric J. Topol）是美国心脏病学家，基因组学家、学者。他毕业于美国约翰霍金斯大学（Johns Hopkins University），他曾是克利夫兰医学中心（Cleveland Clinic）的心血管科主任，现任加州斯克里普斯转化科学研究所（Scripps Translational Science Institute）的创新药物研究教授兼主任。他在克里夫兰医学中心创办了世界上第一家基因银行。他还是 Medscape 与

  theheart.org

  的主编。

  

  我是如何发现这本书的？

  之前在阅读了《传染》和《病毒星球》之后，我也逐渐意识到未来医疗发展的重要性。而随着互联网数据的不断拓展，以个人数据为分析导向的治疗方式也会应运而生，关于这些方面已有的变革和对于未来的展望在《未来医疗》作者都做了很好的阐述。

  《未来医疗》也在一定程度上是对于作者之前所写的《颠覆医疗》的一种延伸，结合近些年科学上的一些发展，对于未来做出了进一步的预期和展望。

  推荐给谁来阅读？

  《未来医疗》带给我们的，是从一个宏大的技术背景来看医疗的未来。作者埃里克•托普为我们展示了医疗领域创新的憧憬， 分析了在开放的智能时代中，无线医疗技术将从医疗服务、医患关系上颠覆自古以来的家长式医疗，实现“以患者为中心”的个体医疗革命。

  以高科技应用为代表的新型医疗模式，将赋予患者更多的自主权，为个体获取医疗数据、积极参与医疗管理、降低医疗成本实现疾病预测预防，为最终走向医疗民主化之路奠定了基础。

  读后感

  生活/行为/思维/想法上的影响

  就如摩尔定律所说的，每过18个月人类社会所产生的数据量会比之前所有累加的数据量还要多。而在这浩瀚的数据海洋中，医疗（健康）数据的增长会超乎我们的想象，同时这些数据背后所带来的改变也是深远且巨大的——“很多研究显示，软件算法的精准度是高于医生诊断的，同时还具备更快、更便宜、更方便的特点。”

  每个患者在自己选择的领域里都是专家，这个领域就是自己的生命。

  话语权的转让

  关于未来医疗的趋势书里强调了医患关系之间的变化，即患者自身也可以查看完整的健康数据，包括传感器收集的健康数据、扫描影像、实验室检查数据和基因序列等，而不仅仅是电子病历。

  这样的变化不管可以使得患者自己了解到更多信息，也能实时得通过智能手机/装置中的智能算法对数据进行针对性的监测，甚至给出诊断意见。

  在这个移动互联网时代，诊断随时随地可以完成，不受物理的空间和时间限制，任何医生，甚至是一个机器，都可以帮助你进行。

  而这样的数据革命会彻底增强患者在求医时的主动性，可以及时得了解到自己的情况，拥有更多医疗服务的选择权，并通过个人便可以实施一些初级的医疗处理。

  《希波克拉底誓言》

  古希腊医师希波克拉底，人称“医学之父”，在解释很多疾病以及诠释医学的专业性需求等方面作出了不可磨灭的贡献。当时的医生用希波克拉底一样都坚信不应该让病人知道诊疗处方，只有医生群体才能掌握医疗知识。这也成为了著名的《希波克拉底誓言》——医学界职业道德的圣典。

  

  直到16～17世纪，在希波克拉底之后的两千多年，才有了如塞缪尔·迪·索比尔（Samuel de Sorbière）、约翰·格雷戈里（John Gregory）以及之后的托马斯·珀西瓦尔（Thomas Percival）等医生开始承认患者应该拥有对疾病治疗的发言权。

  GIS全组概览

  根据书中的介绍，人类GIS（地理信息系统）系统由人口统计学、生理学、解剖学、生物学、环境学方面的数据等多层信息构成。这是一个丰富的多维度的信息嵌合体，可以用来解读个人的健康情况。

  英语中词根为“ome”的词汇是指对某样事物的研究。

  表型组（phenome）指的是一个人所有的表型组学特征，比如身高、体重、眼睛和肤色等。把它和个人的社交图谱结合起来，可以从作为“旁观者”的观察个体扩展到社交网络。

  生理组（physiome）是个人生理度量的集合，如心率和血压。

  解剖组（anatome）是对我们身体的解剖。

  基因组（genome）指的是组成每个人DNA序列的60亿个碱基。

  蛋白质组（proteome），代表人体内所有的蛋白质；

  代谢组（metabolome）是指人体的代谢产物；

  微生物组（microbiome）代表了寄居在人体里的微生物；

  表观基因组（epigenome）指在DNA双链水平上研究基因组修饰对遗传的影响。

  暴露组（exposome）指的是人身体暴露过的所有环境。

  将这些放在一起，作者创造了一个词“全组学”（panoromic），是从“全景”（panoramic）一词演变而来，意为覆盖了多个研究主题的大量信息。对一个个体进行全组学扫描可提供与其健康和医学相关的所有组学的综合评估。

  值得注意的是，任何个体，尤其是当我们逐渐老去时，都不可能只有一种表型；相反，可能会表现出多种情况，使得个人的表型特征需要根据其表现形态直接判断。比如，血压会随着年龄的增长而升高，视敏度会随着年龄的增长而下降。

  基因测序

  书里还介绍了不少针对于孕前、胚胎的基因测序，反映了基因组学在未来医学革命中的重要地位。随着对主要染色体畸变的诊断能力的提升，越来越多的产前筛查项目中加入了无创产前基因检测（NIPTs），也成为了医学史上最快被普及的分子诊断法。这一方面的内容需要非常多基因组学、生物信息学相关的专业知识，作者也没有呈现非常完整的内容，感兴趣的朋友可以作为额外内容进行补充阅读、学习。

  医疗系统

  在阅读书中的下半部分时，我思考的视角从患者的角度转移到了医生，或者说为更广泛的医疗系统的角度。数据表明，诊断医生、护士常常会花费大量的时间在记录、输入与患者有关的电子医疗数据，也这个过程所花费的时间与输入后庞大而冗余的数据处理量都严重滞缓了患者就诊的效率和准确度。

  未来而言，对于结合云端各类数据（包括上文提到的GIS全组数据）到医院的医疗系统这一业务需求至关重要，同时也需要不断更新传统的诊断模式，去迎合网络技术、治疗手段的发展和迭代。

  预测vs诊断

  现在，在线问诊拥有越来越多的网络流量和关注度，它们可以帮助人们进行“自我”（计算机协助）诊断，但并不预测疾病。一般情况下，根据患者输入的一连串病症，系统就会提供针对性的诊断。将贝叶斯分析方法用于计算机辅助诊断正在快速成为临床医疗的一部分，并有望拓展到治疗方案的推荐中。

  我们希望达到的目标是预测疾病，从而做到疾病预防。在通过大数据来理解疾病进展的道路上，丹麦的研究者已经迈出了一大步，丹麦已拥有其620万公民15年来的医疗数据。他们利用这些数据，绘制出很多与疾病相关的曲线，他们称之为“疾病轨迹”，基于这些信息，很容易发现一种与另一种症状之间看似无关的关系。这些都是不基于任何已确定的因果关系的时态关联。

  时态关联是数据挖掘的一种模式，是指带有时态约束的关联规则，每个关联规则都有成立的特定时间区域。——译者注

  书里以预防哮喘为例，解释了如何利用大数据来预防疾病：

  感知可以通过一组传感器实现，即利用可穿戴设备监测空气质量、花粉、吸入器的使用、患者的地理位置、呼吸量和一氧化氮含量等，并利用智能手机的麦克风或合适的附加装置来测量肺功能指标。……同时，对呼吸速率、体温、血氧饱和度、血压和心率的监控可以通过一个手腕设备来控制。然后从所有输入的数据中，对个人体征进行机器学习，找到其哮喘发作的征兆。这种模式一旦被接受，就可以用于提醒个人需要服用的药物、避免一些特殊的环境暴露，或是应该及时采取某些举措。此外，一旦成千上万甚至更多哮喘患者都采用此方案，那么所收集到的信息将会变得更有价值。

  

  在个人和人群层面进行多维度监测的7种疾病实例

  注：S=sensor type（传感器类型），W=wareable（可穿戴设备），E=embedded（植入式），HRV=heart rate variability（心脏心率变异性），HRR=heart rate recovery（心率恢复），GSR=galvanic skin response（电皮肤反应），FEV1=一秒用力呼气量，ctDNA=循环肿瘤细胞DNA, ceDNA=循环内皮细胞DNA, CT=计算机断层扫描，CTC=循环肿瘤细胞。

  除此以外，作者也简单介绍了现代医学中不断发展的分子检查技术，使用游离DNA这样的技术来用于实时监测人体器官。通过对血液中的游离RNA进行高通量测序，以及运用复杂的生物信息学方法来分析数据，斯坦福大学的斯蒂芬·奎克（Stephan Quake）和他的同事们证明了利用简单的血样即可跟进人体器官基因表达。每时每刻，我们每个人器官的基因表达都在发生变化。这是深度学习的一个理想案例，通过深度学习，我们得以理解了这些动态基因组特征的含义、发现如何对疾病自然发展过程进行干预，同时可找出预防疾病的具体途径。

  其实书里面的其他章节作者还描述了关于未来许多医学方面的应用场景，包括如何建立以患者为中心的医疗中心，建立更为完整的医疗数据资源数据库（癌症研究项目等等）。如果有医学相关知识的读者欢迎可以尝试阅读一下，不过对于作者书里所举的一些案例还是需要带有辩证性的眼光去阅读，总体的医学发展方向我还是非常认可作者的观点，也给予了读者非常多的想象空间。

  书中摘录

  个人将越来越有能力驱动自己的健康，摆脱对医生的依赖，这将是一次医患关系的重塑。

  患者主动参与，医生协助指导，通过技术的突破来打破原来的家长式医疗管理方式，将医患双方变成协同合作的平等伙伴，将医疗服务延伸到医疗机构之外，这就是民主医疗的真谛。

  “医学正在演变为一门数据科学”。所有人都可以快速访问个人从在母亲的子宫开始到生命结束的TB级医疗数据，这些数据有个人产生的、有来自医院的、有医生打包分享给你的，这些数据包括：“医疗物联网”（Internet of Medical Things, IoMT）、影像、实验室检验和基因序列等。

  大卫·卡特勒在《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）上发文称：“医疗健康领域最没有被充分利用的个体就是患者本身。”2这也是对“民主”医疗的呼吁。

  大卫·卡特勒在《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）上发文称：“医疗健康领域最没有被充分利用的个体就是患者本身。”2这也是对“民主”医疗的呼吁。

  患者”应当指的是积极参与自身治疗、争取博得与医生同等的尊敬、对自身所有医疗数据和信息都知情的人。

  “我觉得伤疤很性感，因为它代表着你犯的错误让你一团糟。”

  收集数据还相对容易，但将数据进行语义分析、挖掘其中的重要信息，采用可视化的方式提供给不同主体（比如个人或医生）并进行适当程度的提醒，这一系列过程却是难度极高的。

  《经济学人》写道：“它们（智慧城市）可能变成一个人人都在被监视的电子监狱，而不是成为民主的典范。黑客攻击或复杂软件里的漏洞可能会使整座城市瘫痪。”

  很多捍卫数据采集的尝试都过分注重在数据和元数据之间，个人身份和数字标签之间的区分。然而，随着元数据正不断与更多个人信息进行融合，我们已成为“元人”。我们真正的身份并不重要，但从一个数据着手集中建立起一个身份系统着实容易。