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一、实际背景介绍
1、业务背景
京东衰弱内容中台 H2 有一个指标就是须要替换两家 CP 内容（总体内容体量百万级），咱们当初的逻辑是想依照 PV 热度优先高热去新生产和替换。替换后能够极大的节俭 cp 内容引入的老本。
第一步：这么多内容，咱们的生产逻辑须要依照学科和索引归类和调配，进而批量生产，靠人工一篇篇补索引，效率会很低。心愿借助算法的能力，如果当初还不是十分精确，也能够算法 + 人工修改，
第二步：按索引归类好之后，咱们和库内非 CP 但主题类似内容进行比对，曾经有的就不做反复生产。最初剩下来的进行批量生产和替换。
2、技术背景
M3E（M3E（Multimodal Multitask Meta-Embedding）是一个开源的中文嵌入模型
Vearch 是对大规模深度学习向量进行高性能类似搜寻的弹性分布式系统。也是京东自研开源的我的项目，具备弱小的类似搜寻的弹性分布式能力。
OpenAI 的迅速倒退对算法老本产生了重大影响。随着技术的提高和钻研的一直推动，OpenAI 曾经获得了许多冲破，使得算法的开发和部署老本大大降低。OpenAI 的 Chat 模式和 Embedding 模式是 OpenAI API 中的两种不同的应用形式。
1、Chat 模式：Chat 模式是 OpenAI API 的一种应用形式，旨在反对对话式的人机交互。在 Chat 模式下，您能够通过向 API 发送一系列的用户音讯来与模型进行交互，模型将逐条回复每个音讯。这种交互式的形式使得您能够与模型进行对话，提出问题、申请解释、寻求倡议等。
import openai
response = openai.Completion.create(
engine="davinci",
prompt="What is the capital of France?",
max_tokens=100,
n=1,
stop=None,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].text.strip())
2、Embedding 模式：Embedding 模式是 OpenAI API 的另一种应用形式，旨在获取文本的嵌入示意。在 Embedding 模式下，您能够将一段文本传递给 API，并获取该文本的高维向量示意，也称为嵌入向量。这些嵌入向量能够用于计算文本之间的类似度、聚类、分类等工作。
import openai
response = openai.Embed.create(
model="text-embedding-ada-002",
documents=["Once upon a time", "In a land far, far away"],
)
embedding1 = response.embeddings[0]
embedding2 = response.embeddings[1]
# 进行嵌入向量的类似度计算等其它操作
本次实际次要应用了 Embedding，具体实际如下文。
二、实际流程
1、总体流程
(1)、总体流程图
(2)、OpenAi/M3E 向量生成局部代码实际
async def embed_and_store_with_limit_and_check(self, semaphore, id, vector_store, text_future_func = None, text: Union[str, list[str]] = "", **additional_properties
):
async with semaphore:
retry_count = (3 # Task failed with exception Response payload is not completed)
retry_count_doubled = False
retry = 1
last_error = None
while retry <= retry_count: # Retry up to 3 times.
try:
try:
data = await vector_store.get(vector_id=id)
id = data.id
embedding = data.result.embedding.feature
return (id, embedding)
except VearchRouterGetNotFoundError:
try:
return await self.embed_and_store(
text=text,
id=id,
vector_store=vector_store,
text_future_func=text_future_func,
**additional_properties,
)
except asyncio.TimeoutError:
logger.error(f"embed_and_store_with_limit_and_check - id {id} #[{vector_store.space_name} {vector_store.db_name}] - Timeout during embed_and_store()")
raise
except Exception as error:
error_message = f"{error}" or f"{error.__class__} {error.__doc__}"
logger.error(f"embed_and_store_with_limit_and_check - id {id} #[{vector_store.space_name} {vector_store.db_name}] - failed with exception {error_message}, retry {retry}"
)
if isinstance(error, VearchRouterStatusError):
if error.reason == "partition_not_leader":
logger.info(f"embed_and_store_with_limit_and_check - id {id} #[{vector_store.space_name} {vector_store.db_name}] - {error_message}, retry {retry} asyncio.sleep(10) doubled"
)
await asyncio.sleep(10) # Response payload is not completed
if not retry_count_doubled:
retry_count = retry_count * 2
retry_count_doubled = True
if isinstance(error, aiohttp.client_exceptions.ClientPayloadError):
await asyncio.sleep(5) # Response payload is not completed
if not retry_count_doubled:
retry_count = retry_count * 2
retry_count_doubled = True
else:
await asyncio.sleep(1) # Wait for 1 second before retrying
retry = retry + 1
last_error = error
raise VearchRouterClientRetryError(
retry_count,
f"embed_and_store_with_limit_and_check - id {id} #[{vector_store.space_name} {vector_store.db_name}] - completely failed with exception {last_error} - retried {retry_count} times",
error=last_error,
)(3)、vearch 向量存储及类似度搜寻局部代码实
async def score_similarity(self, vector_store, embedding=None, id=None, **search_properties):
"""Find the most similar word and the similarity score for a given word in the document"""
if not isinstance(embedding, list):
try:
results_with_scores = await vector_store.search_by_ids(ids=[id])
# embedding = response.result.embedding.feature
return results_with_scores.results[0].hits.hits
except VearchRouterStatusError as error:
raise error
# if error.found == False:
# query_result = await embeddings.embed_query(word)
results_with_scores = await vector_store.search(feature=embedding, **search_properties)
return results_with_scores.hits.hits2、OpenAi 实现查重的局限性
(1)、老本
以目前 100 万数据量为例，如果应用目前 OpenAi 的凋谢接口实现，每篇内容因为 token 等限度进出一次须要 0.007 美元，100 万篇内容须要 7000 美元才能够实现数据特征提取和向量生成，按照目前的内容体量和使用，这个老本还是高于预期，在老本方面没有比其余计划有劣势。
(2)、效率
同样以 100 万数据为例，一篇内容特征提取和向量生成的工夫因为国内各种限度，工夫最快也在 6 -9s，即使是在并发以及多 token 的状况下，那 100 万内容执行实现起码也大于 30 天，这在实效性方面相比于其余计划也不占优势。
3、M3E 模型引入
(1)、模型调研介绍
M3E（Moka Massive Mixed Embedding）是一个开源的中文嵌入模型，具备以下劣势：
多模态反对：M3E 模型可能同时解决多种模态的数据，如文本、图像、语音等。这种多模态的反对使得模型可能更好地解决简单的事实场景，提供更全面的语义了解。
多任务学习：M3E 模型反对同时学习多个工作，而不须要针对每个工作独自训练一个模型。通过共享模型的参数和特色示意，M3E 可能将不同工作之间的常识互相传递和共享，进步学习效率和泛化能力。
元嵌入学习：M3E 模型采纳元学习的思维，通过在训练过程中模仿疾速学习新工作的过程，使模型可能更好地适应新工作。这种元学习的能力使得 M3E 模型在面对新工作时可能从大量样本中疾速学习并获得良好的性能。
中文语义了解：M3E 模型专一于中文语义了解工作，具备针对中文语言特点的优化。这使得 M3E 模型在解决中文文本时可能更好地捕获语义信息，提供更精确的嵌入示意。
开源和可定制性：M3E 模型是开源的，能够依据具体需要进行定制和扩大。凋谢源代码使得用户能够自在地批改和优化模型，以适应不同的利用场景。
模型比照：
| | 参数数量 | 维度 | 中文 | 英文 | s2s | s2p | s2c | 开源 | 兼容性 | s2s Acc | s2p ndcg@10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| m3e-small | 24M | 512 | 是 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 | 优 | 0.5834 | 0.7262 |
| m3e-base | 110M | 768 | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 | 是 | 优 | 0.6157 | 0.8004 |
| text2vec | 110M | 768 | 是 | 否 | 是 | 否 | 否 | 是 | 优 | 0.5755 | 0.6346 |
| openai-ada-002 | 未知 | 1536 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 | 优 | 0.5956 | 0.7786 |
(2)、M3E 抉择的必要
a、实际过程中在不就义准确度的状况下向量维度长度短，节俭存储空间和带宽，且在和 vearch 向量库联合应用的过程中发现 768 维度的向量生在查问和存储时体现的更优越。
b、模型非商业开源并且能够本地微调模型，无效联合业务场景进行
c、能够有针对性的依据数据规模和场景优化和分配资源，定时高效的达到业务预期成果指标。
d、兼容性，代表了模型在开源社区中各种我的项目被反对的水平，因为 m3e 和 text2vec 都能够间接通过 sentence-transformers 间接应用，所以和 openai 在社区的反对度上相当
e、应用场景次要是中文，大量英文的状况，倡议应用 m3e 系列的模型，M3E 在大规模句对数据集上的训练，蕴含中文百科，金融，医疗，法律，新闻，学术等多个畛域共计 2200W 句对样本，数据集详见M3E 数据集
f、模型继续优化中，开发过程中能够继续进步数据品质，后续可期待更加优良的模型。
(3)、使用
pip3 install -i https://mirrors.jd.com/pypi/simple sentence-transformers==2.2.2
#### Download m3e-base
python3 -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; model = SentenceTransformer('moka-ai/m3e-base'); print(model.encode(['Hello World!',' 你好, 世界!']))"
#### Save m3e-base to local path
python3 -c "from sentence_transformers import SentenceTransformer; model = SentenceTransformer('moka-ai/m3e-base'); model.save('m3e-base-model/')"
代码示例：async def embed (self, text_or_documents):
if isinstance(text_or_documents, list):
documents = text_or_documents
else:
"""Split the text_or_documents, embed the documents and insert the embedding into the online vector storage"""
text_splitter = LocalTextSplitter().get_instance() # self._tokenizer = spacy.load(pipeline)
documents = text_splitter.split_text(text_or_documents)
embedding_return = await self._async_***_with_****(documents=documents)
if len(embedding_return) > 1:
# Compute the mean vector
**************
# Normalizing the mean vector
*************
return embedding
向量生成示例：{"_index":"content_gpt_db","_type":"content_space_m3e","_id":867602,"found":true,"_source":{"content_type":1,"embedding":{"feature":[0.04050827,0.021327972,-0.0051002502,0.017009735,-0.016672134,-0.01061821,0.026807785,-0.018224716,-0.03107071,-0.0053977966,0.043376923,0.028705597,0.004207611,-0.020687103,-0.0447731,-0.009578705,0.05571747,0.06632233,-0.051948547,-0.013450623,-0.032985687,-0.008350372,-0.043361664,-0.02400589,-0.019294739,-0.023269653,0.005455017,0.0059661865,0.008682251,-0.023887634,0.046310425,-0.036338806,-0.0020313263,0.0062503815,0.05295372,0.026079178,0.011068344,-0.028791428,0.029096603,0.030740738,0.026367188,0.052009583,-0.009216309,-0.004173279,0.0009822845,0.018190384,0.033262253,0.05126381,0.012481689,0.005584717,-0.011810303,0.35385132,-0.043067932,0.0099105835,-0.014457703,0.038978577,0.022174835,-0.039844513,-0.012966156,-0.011081696,0.009370804,-0.024477005,-0.01061058,0.0028133392,-0.009471893,-0.027820587,-0.041484833,0.011547089,0.009700775,-0.05132675,0.06669235,-0.06849289,-0.0129470825,0.004447937,0.074913025,0.008506775,-0.033031464,0.017101288,0.045627594,-0.009830475,0.02917099,0.030750275,-0.017490387,-0.016429901,-0.042669296,-0.014154434,0.0004749298,0.049741745,0.07151413,-0.012218475,-0.013538361,-0.016918182,0.016963959,-0.015842438,-0.03572464,-0.034015656,0.046806335,-0.001625061,-0.006690979,0.040275574,-0.035312653,0.008182526,-0.024295807,-0.047908783,0.023643494,0.054634094,-0.07056427,0.04160309,-0.014863968,0.00399971,0.025701523,-0.0082912445,-0.022632599,0.0016212463,-0.059513092,-0.022808075,-0.008533478,-0.052440643,0.037700653,-0.045360565,0.0012359619,0.06803894,-0.04005432,-0.02885437,-0.032421112,0.010250092,-0.0092430115,0.055828094,-0.05140686,-0.0019073486,0.012435913,-0.04206848,-0.08063507,-0.016105652,-0.00031280518,-0.005180359,0.002243042,-0.009155273,-0.044174194,-0.007598877,0.015665054,0.015577316,0.006883621,-0.031778336,-0.017795563,0.016918182,0.019405365,0.0077323914,-0.012916565,-0.007698059,0.031211853,-0.048286438,0.017166138,0.0033416748,-0.02381897,0.03614807,-0.014591217,0.06523514,-0.04491043,-0.05462265,0.029396057,0.03844452,0.011238098,-0.051124573,-0.024749756,0.0068511963,0.0137786865,-0.033081055,-0.0028033257,0.0011496544,-0.012090206,-0.013271809,-0.018554688,-0.019104004,-0.004699707,-0.11206055,0.007501602,0.0144023895,-0.019788742,0.028829575,-0.03552246,0.028182983,-0.027923584,0.014785767,-0.032590866,-0.0011997223,0.003458023,0.036985397,-0.012435913,-0.040542603,-0.034469604,-0.0028839111,-0.014625549,0.014442444,0.06880951,0.01688385,-0.044792175,-0.014442444,-0.01712799,0.024909973,0.036842346,-0.015365601,0.032600403,-0.023117065,-0.017802238,-0.011162758,0.021027565,-0.0071382523,0.0023880005,0.016410828,-0.07878876,-0.033210754,0.029317856,0.037729263,-0.013490677,0.01420784,-0.076553345,0.03074646,0.020904541,-0.016113281,-0.008716583,-0.058559418,-0.03612137,-0.029781342,-0.03557396,-0.026613235,-0.0034923553,0.033971786,0.01530838,0.019039154,0.05249405,-0.06877518,-0.05325699,-0.054332733,0.022380829,0.0017127991,-0.00060653687,0.003200531,-0.05033493,0.031169891,-0.027420044,0.07209778,0.03919983,0.023788452,-0.03340912,0.038368225,-0.011619568,-0.049583435,0.023187637,-0.031404495,0.001543045,0.011007309,0.03263092,0.0027999878,-0.029151917,-0.03868866,-0.01224041,-0.006829262,-0.014925957,-0.008881569,-0.0025873184,0.012497902,0.018328667,0.0066041946,-0.03035736,-0.0110321045,-0.03830719,-0.026245117,-0.03142929,-0.007991791,0.019321442,-0.021755219,-0.008829117,-0.050519943,0.010892868,-0.015569687,0.0134391785,0.02917862,0.00075912476,-0.09794235,0.011421204,0.04624176,0.066841125,-0.0044174194,-0.019325256,-0.0010528564,-0.03643036,-0.025726318,-0.014377594,-0.024211884,-0.03343582,0.020572662,0.027690887,0.0475502,0.03835678,-0.043956757,-0.00034713745,0.048107147,0.025608063,-0.014255524,0.028633118,-0.07511139,-0.048667908,0.0210495,0.06496048,0.013729095,-0.0051841736,0.016643524,-0.022533417,0.0012626648,0.034671783,-0.029605865,-0.011131287,0.0044937134,-0.065330505,0.019874573,-0.05259323,0.00045394897,-0.008098602,0.01354599,0.05250168,0.07034683,-0.0058631897,0.07423782,0.011419296,-0.037618637,0.01867485,0.000062942505,0.004085541,0.038211823,0.019878387,-0.0754509,0.0065402985,0.0045223236,0.030115128,0.0017757416,-0.014886856,-0.011007309,0.026533127,0.033769608,-0.051013947,0.035007477,0.05788803,-0.049877167,-0.037107468,0.0016613007,0.015481949,-0.02353859,-0.039718628,-0.04598999,-0.044052124,0.010528564,-0.028961182,-0.016166687,0.0015945435,-0.013336182,0.032533646,0.018568039,0.03763771,0.025045395,-0.052635193,-0.051948547,-0.062217712,0.08403778,0.0012397766,-0.0012321472,0.056552887,-0.027065277,0.04188156,-0.03208542,0.06875229,0.0647316,-0.013954163,-0.022972107,0.11660004,0.032203674,-0.031936646,0.0020599365,-0.020370483,-0.06651306,0.0062942505,-0.049430847,0.04660797,0.020118713,-0.031578064,-0.005180359,-0.053260803,-0.027565002,-0.031951904,-0.041366577,-0.0025939941,-0.008529663,0.012207031,-0.06890869,0.01940918,0.039123535,-0.008434296,0.033107758,0.0352211,0.020793915,0.0071353912,-0.028520584,-0.030920029,-0.008180618,0.070114136,-0.014175415,-0.0012359619,0.000045776367,0.08629227,-0.051700592,-0.07754135,-0.016498566,-0.015331268,-0.044864655,-0.04217148,-0.005420685,-0.008460999,-0.038154602,0.05747223,0.020240784,0.007413864,0.009027481,0.026922226,-0.018918991,0.012096405,0.04254532,-0.05728531,-0.010662079,0.02876091,-0.019536972,0.01614952,-0.0005931854,0.044952393,-0.00390625,0.02508545,0.03439331,0.008852005,0.022172928,-0.00008201599,-0.0032863617,-0.05140686,0.005859375,0.053024292,0.025146484,-0.019942284,-0.011334419,0.01258564,0.015990257,-0.02166748,0.036453247,0.039978027,-0.033798218,0.00076675415,-0.005138397,0.004749298,0.029026031,0.0323925,-0.025564194,0.025335312,-0.030546188,-0.04391861,0.018421173,-0.011249542,0.04883194,0.01543808,0.02312851,-0.032764435,-0.026203156,0.019647598,0.018751144,-0.009168625,0.048986435,0.015720367,0.021831512,-0.03219223,-0.026844025,0.0060043335,-0.026107788,-0.046318054,-0.04046631,0.035526276,0.0024375916,-0.05537033,-0.02425003,-0.04340744,-0.0066947937,0.0019111633,-0.019908905,0.0008430481,-0.038669586,-0.034023285,-0.0014533997,0.00793457,-0.045150757,-0.03302002,-0.020614624,-0.005558014,0.069065094,-0.039173126,-0.00825119,0.03167534,0.018571854,-0.006723404,0.015237808,-0.021053314,-0.016643524,-0.02035141,0.009143829,0.00017166138,0.04996872,0.08148575,-0.008792877,0.018224716,0.01874733,0.008649826,-0.026594162,-0.032094955,0.039243698,0.03283882,0.027730942,0.030176163,-0.04026985,0.015901566,0.033468246,0.013085365,-0.0065927505,0.011677742,-0.013127327,-0.02519226,0.04988098,-0.013015747,0.015609741,0.014896393,0.023586273,0.016117096,0.040584564,0.01984787,0.004398346,-0.0089530945,-0.03900528,-0.0024147034,0.037326813,-0.008106232,-0.052898407,-0.0038452148,-0.05821228,-0.02015686,-0.001739502,-0.013622284,-0.017688751,-0.05283737,0.020702362,-0.050605774,0.027381897,0.0316391,0.0024490356,-0.055805206,-0.056484222,0.023387909,-0.02993393,0.019495964,-0.012732506,-0.008210182,0.01850605,-0.04762268,0.081466675,0.005874634,-0.010238647,0.019134521,-0.004508972,-0.012359619,0.025794983,0.04028511,0.025411606,-0.03328514,0.0031719208,-0.01725769,-0.051498413,-0.035949707,0.010955811,0.008583069,0.06630707,-0.005821228,-0.0024795532,0.03709793,0.013637543,0.022525787,-0.06563187,0.053359985,0.0039367676,-0.060836792,0.04824829,0.027780533,0.03645134,0.013780594,0.02977562,0.017705917,-0.00057029724,-0.034914017,-0.019468307,-0.026908875,0.067222595,0.05558014,-0.021064758,0.031835556,-0.04665947,0.051054,-0.00028038025,0.029193878,0.003993988,-0.07110214,0.06306076,0.014007568,-0.01714325,0.035003662,-0.004722595,0.014993668,0.03897667,-0.023054123,-0.006303787,-0.017751694,0.002111435,-0.008413315,0.017080307,-0.06581879,-0.008491516,0.12903595,-0.006996155,0.05880356,-0.02943039,0.020183563,-0.018550873,0.06975937,0.03355789,0.03824997,0.04037857,-0.046398163,0.006954193,-0.029689789,0.029582977,0.07313156,-0.005428314,-0.045841217,-0.025279999,0.0048294067,0.013130188,0.059028625,0.022529602,0.031074524,-0.011817932,-0.0047683716,-0.014060974,0.031232834,-0.0031795502,-0.018915176,-0.015424728,0.04899597,-0.0131073,-0.023361206,-0.046707153,-0.012523651,-0.0008125305,0.08478165,-0.062747955,-0.026260376,-0.060684204,0.011657715,0.013763428,-0.009056091,0.05002594,-0.004814148,0.0046463013,-0.0072250366,-0.015556335,-0.037773132,0.0308609,0.012107849,0.032539368,0.03591156,-0.0512619,-0.048412323,-0.012073517,-0.005519867,-0.072574615,-0.041452408,-0.040891647,-0.017946243,0.019388199,0.018611908,0.028507233,0.041683197,0.019443512,-0.019191742,0.035518646,-0.017742157,0.07847214,-0.040740967,0.031051636,-0.035736084,0.010360718,0.03430748,0.008317947,0.044736862,-0.0071315765,-0.01648426,-0.008883476,-0.020913124,-0.005423546,-0.009973526,-0.02460289,-0.044252396,-0.032361984,0.054714203,0.00091934204,0.059459686,0.0034065247,0.06443405,-0.027736664,0.003993988,0.036701202,-0.035736084,0.018554688,0.029144287,-0.019836426,0.069698334,0.021060944,0.012462616,0.023517609,0.0021858215,0.02639389,0.031742096,-0.033161163,-0.034664154,-0.084918976,0.027759552,0.030056,0.00016021729,0.008415222,-0.02822113,0.084098816,-0.034959793,-0.024831772,0.020299911,-0.029752731,-0.044506073,0.004787445,0.017642975,0.01127243,0.055496216,0.01977539,-0.038375854,0.013122559,0.035747528,-0.003780365,-0.0005226135,-0.016674042,-0.045539856,-0.039131165,-0.024177551,0.0366745,-0.049545288,0.010528564,0.033737183,-0.04852295,-0.03115654,-0.049951553,-0.017721176,-0.00032234192],"source":""}}}
4、vearch 数据库向量存储
(1)、vearch 具体介绍
Vearch 是对大规模深度学习向量进行高性能类似搜寻的弹性分布式系统。具备以下性能：
1、反对 CPU 与 GPU 两种版本。
2、反对实时增加数据到索引。
3、反对单个文档定义多个向量字段, 增加、搜寻批量操作。
4、反对数值字段范畴过滤与 string 字段标签过滤。
5、反对 IVFPQ、HNSW、二进制等索引形式(HNSW、二进制形式 4 月下旬公布)。
6、反对 Python SDK 本地疾速开发验证。
7、反对机器学习算法插件不便零碎部署应用。
Vearch 京东自研开源的我的项目，具备弱小的类似搜寻的弹性分布式能力。可在泰山申请应用，具体文档参考：https://vearch.readthedocs.io/zh_CN/latest/overview.html#
(2)、向量存储
vearch_instance = VearchInstance(vearch_llm_instance=vearch_llm_instance)
import random
async def embed_content (
content_generator,
concurrent_task_limit,
vearch_instance,
pbar
):
semaphore = asyncio.Semaphore(concurrent_task_limit)
@handle_error_and_log
@handle_client_response_type_check
async def insert(self, db_name, space_name, vector_id, **vector_properties) -> VearchRouterOperationResponse:
if "feature" in vector_properties:
properties = {**vector_properties}
del properties["feature"]
return await self.router.insert(
db_name,
space_name,
vector_id,
embedding={ # NOTE/FUTURE hard coded
"feature": vector_properties["feature"]
},
**properties,
)
return await self.router.insert(db_name, space_name, vector_id, **vector_properties)
(3)、类似度查问
查问语句：http://jdh-content-gpt-vector-router.vectorbase.svc.ht09.n.jd.local/content_gpt_db/content_space_m3e/_search
{
"query":{
"ids":[580670],
"sum":[
{
"field":"embedding",
"feature":[]}
]
},
"retrieval_param":{
"parallel_on_queries":1,
"recall_num":100,
"nprobe":80,
"metric_type":"InnerProduct"
},
"is_brute_search":0,
"online_log_level":"debug",
"quick":false,
"vector_value":false,
"client_type":"leader",
"l2_sqrt":true,
"size":10
}三、查重后果及 M3E、OpenAi 查重类似度成果比拟
1、查重类似度验证后果展现
题目: 七个月大的宝宝湿疹怎么办？文章内容：初为家长，遇见孩子生病经常不知所措，尤其宝宝断奶之前。七个月的宝宝因为身材比拟软弱，容易受到天气或者是外界因素的烦扰，导致呈现湿疹的症状，这个样子让爸爸妈妈们感到非常苦恼，不晓得应该如何面对。大家如果遇到孩子呈现这样的症状时，能够多理解一些宝宝湿疹的解决方法，从而让宝宝的皮肤更加衰弱，远离湿疹的烦扰。首先要放弃空气的温度，在一个失常的室温之内，不可能让天气太热，从而导致孩子呈现湿疹的情况。同时宝妈们也要多留神本人的饮食习惯，平时要吃油腻一点，不能吃一些诱发湿疹的食物，比如说辛辣的或者是热量高的。孩子洗澡的时候，要管制好水温，不可能太烫，这样的话才可能让孩子的皮肤承受得了。须要留神的是，当前能够采纳肥皂水之类的碱性产品，因为一些产品有可能导致宝宝的皮肤受到挫伤。留神晾晒宝宝的衣物，放弃宝宝的衣物都是洁净的，还有被褥等。另外，在平时生存中要放弃室内的通风透气，千万不可能让宝宝感觉特地闷，因为过敏也有可能会引起湿疹的景象，所以家长们肯定要在平时生存中找出过敏原，而后及时隔靴搔痒，远离这些疾病的产生。另外，宝宝湿疹要找出各种可能的起因，比如说热气或者是温度的问题，这样子才可能找出各种可能的诱发因素，对宝宝的湿疹才可能针对性的医治，防止用错了医治计划导致重大的疾病。下面就是各种几个月宝宝湿疹的解决办法，心愿大家可能多多理解。七个月的宝宝如果呈现了湿疹，通常会让家长们感到非常担心。大家能够多理解这方面的应答措施，而后应答各种可能呈现的问题。"
题目: 导致风湿病的起因及晚期症状 文章内容：导致风湿病产生的起因风湿病在生活中比拟常见，这种疾病常常产生，而且产生的概率越来越高，尤其是天气发生变化的时候，风湿病的症状就非常明显，对患者的生存和工作都会带来不同水平的影响和困扰，那么导致风湿病产生的起因都有哪些呢！1、外因外因次要是风、寒、湿、热诸邪自外而入，进犯人体。若气侯变动反常、寒暖不调，或久居湿润之地，或冒雨涉水、宿野含凉均可受邪致病。临床上常把风尚胜者称为“行痹”。2、产生风湿病的内因痹病的内因次要是正气虚弱，脏腑性能失调，导致了外邪乘虚而入。正气有余多与体质虚弱，劳逸失度，或经期产后体虚无关。3、导致风湿病产生的内伤除内因、外因之外，还可见于内伤致痹。多见跌打闪挫，关节扭伤，外力伤害等起因，导致了气血阻滞、淤血凝聚，从而呈现肌肉、筋脉、关节部分的肿胀、疼痛，麻木不仁风湿病的晚期症状 1. 发热是风湿病的常见症状，可为低热、中等度发热、也可为高热，往往可体现为不规则的发热，个别无寒颤，抗生素有效，同时血沉快，如系统性红斑狼疮、成人斯帝尔病、急性嗜中性发热性皮病、脂膜炎等均能够发热为首发症状。2. 疼痛是风湿病的主要症状，也是导致功能障碍的重要起因。风湿病的疼痛中，起源于关节及其从属构造的疼痛最为常见，然而肢体和躯干部位的疼痛也可见于内脏和神经系统病变。关节痛、颈肩痛、腰背痛、足跟痛往往是风湿病的次要体现，有时还伴有关节的肿胀。类风湿性关节炎常有对称性的关节肿痛，手指关节、腕关节尤为显著; 强直性脊柱炎有腰背痛，劳动时减轻，可伴有足跟痛、红眼; 风湿性多肌痛有颈肩痛、肢带肌的疼痛及肌无力。3. 皮肤黏膜症状：系统性红斑狼疮、皮肌炎 / 多肌炎、白塞病、脂膜炎、干燥综合症可有皮疹、光敏感、口腔溃疡、外阴溃疡、眼部症状、网状青紫、皮肤溃疡等。4. 雷诺氏征: 指 (趾) 端遇冷或情绪冲动时呈现发白，而后发紫、发红或伴有指 (趾) 端的麻痹、疼痛，重大的可有皮肤溃破，可见于硬皮病、类风湿性关节炎、混合性结缔组织病、系统性红斑狼疮。5. 肌肉可有肌肉疼痛、肌无力，肌酶升高、肌电图体现为肌原性侵害等，如皮肌炎 / 多肌炎、混合性结缔组织病、系统性红斑狼疮等。6. 零碎侵害：有些风湿病特地是本身免疫性结缔组织病如系统性红斑狼疮、类风湿性关节炎等可有多个器官的侵害，如体现为心脏炎 (心包炎、心肌炎、心内膜炎)、肾脏侵害(蛋白尿、血尿、浮肿、高血压、肾功能衰竭)、血液零碎(白细胞缩小、红细胞缩小、血小板缩小、容血等)、呼吸系统(间质性肺炎、肺动脉低压、胸腔积液)、消化系统(肝功能侵害、黄疸) 等。7. 常有本身抗体：抗核抗体、抗 ds-DNA 抗体、抗 ENA 抗体、抗血小板抗体、抗心磷脂抗体、类风湿因子等。舒适提醒，专家在文章中提出了导致风湿病产生的起因，心愿大家可能及时的理解这些常识，外因产生的起因是因为咱们不留神保暖而产生的，内因是因为身体虚弱，脏腑性能失调引起外邪入侵而引起的，无论是哪一种，大家都应该及时的进行预防。题目: 涨常识！对于烫伤的三个误区 文章内容：烫伤是日常生活中遇到比拟多的意外伤害事故。由热力所引起的组织伤害统称为烧伤，如火焰、热液、热蒸汽、热金属等等，由电、化学物质所致的伤害。儿童烫伤极为常见，家长在解决时慌手慌脚，有人说要连忙冰敷，也有人说涂药膏比拟好，民间甚至有涂龙胆紫、酱油或者麻油的土办法，对于水泡的泡皮的解决也是七嘴八舌，以至于错过了加重挫伤、改善预后的最佳时机，甚至因为不正确的解决减轻烫伤状况。误区一：胡乱扯下衣服当烫伤产生时，会马上脱掉身上衣服以查看伤势，这一点是应该的，然而如果胡乱扯下衣服，尤其是手臂烫伤时扯下衣袖，在这样的处理过程中因为衣物对烫伤的表皮产生的摩擦会减轻对烫伤皮肤的侵害，甚至会将烫伤的表皮拉脱，正确的办法是：拿剪刀将衣服剪开，防止衣物伤面的摩擦。误区二：烫伤局部涂抹牙膏、龙胆紫、酱油等涂上牙膏非但没有什么医治作用，可能还会引起感化，其凝固粘连伤口会减少意思解决创面的难度，所以勿在烫伤创面涂抹牙膏等没有确切医治成果的货色。民间土办法中罕用的龙胆紫、酱油、牙膏、化妆品、红药水、牛油、肥皂或者食用油也不可取，除了引起感化也可能因为色彩渗入组织而影响医生的正确判断创面的深浅水平。误区三：烧伤水泡不可弄破应急解决，总结为“冲、脱、泡、盖”1、冲：马上以流动冷水尽早解决伤处，直至疼痛感缓解为止（或 30 分钟）。2、脱：将烫伤的肢体浸在冷水中微微退去衣物，脱衣不便时可用剪刀沿衣缝剪开后卸下。3、泡：在冷水中间断浸泡 30 分钟除尽余热，冬季时也可在水中加冰块降温，留神不要冰块间接接触皮肤，避免冻伤。4、盖：必要时，可抉择消毒敷料、润滑无毛边的布类，或经低温熨烫过的洁净床单，笼罩伤口后抓紧时间送医院解决。题目: 九个晚期乳腺癌的迹象 文章内容：1. 酒窝征“酒窝征”是乳腺癌的一个重要体现！产生酒窝征的起因是肿瘤进犯了乳腺 cooper 韧带造成的，这种“酒窝”长在乳房上可是一点儿也不难看啊！2. 乳头溢液乳头溢液有时是晚期乳腺癌的惟一症状，特地是血性溢液、咖啡色溢液、黄色溢液，千万不能漫不经心啊！3. 乳房肿块乳房有肿块女性十分常见的，也是晚期乳腺癌最常见的体现，不要感觉不痛不痒就漠视了，肯定要尽早去医院让医生进行诊断。4. 乳房大小不一乳房的大小和形态产生扭转，要多注意多察看乳房的变动，定期检查。5. 乳头周边瘙痒发红乳头四周的皮肤，发红瘙痒，肯定不能漠视，不要认为这是过敏，或者穿内衣不透气。这是乳腺癌的后期征兆。6. 乳房橘皮皮肤组织上发生变化，比方起皱纹，皮肤像橘子皮肯定要留神，及时就诊，不要错过了最佳医治工夫。7. 乳房周边或者淋巴隆起腋下是淋巴十分密集的中央，如发现腋下或者锁骨区呈现隆起的小包，肯定要器重起来，这不仅是乳腺癌的后期症状也可能是淋巴方面的疾病。8. 乳房内陷瘙痒乳房内陷，不仅是遗传因素，乳头下方呈现肿瘤，可牵拉乳头引起乳头偏斜、乳头凸起；进犯乳头可致乳头溃疡、腐败。乳腺湿疹样癌的症状是乳头结痂、脱屑、腐败、重复不愈合。9. 乳房疼痛局部晚期乳腺癌患者尽管在乳房部尚未可能触摸到明确的肿块，但常有部分不适感，特地是绝经后的女性，有时会感到一侧乳房轻度疼痛不适，或一侧肩背部发沉、酸胀不适，甚至牵及该侧的上臂。绝大多数患者无显著疼痛感觉，多数患者以疼痛就诊，疼痛多为阵发性刺痛、隐痛。非到早期疼痛多不重大。寰球每 2 分钟发现一个乳腺癌，中国乳腺癌居世界首位，每年死于乳腺癌相当于一次汶川大地震，最小年龄提前到了 14 岁。题目: 留神！警觉老年痴呆症产生 文章内容：老年性痴呆（阿尔茨海默病）分为晚期、中期和早期。最早的体现是记忆力的降落，尤其是对刚刚产生的事件侵害较显著。老年人可记得儿童期间生存的全副情景，也会背诵儿时读过的诗歌，然而记不起方才做过的事件，甚至连本人是否吃过早餐都难以记起。这些景象是迟缓减轻的。有时病人还会反复做毫无意义的动作，对一个问题有时候会重复问屡次。并可呈现幻听和幻视，这种阵发性的行为错乱，少数不能完全恢复，当前就逐渐成为重大的痴呆。如何及早发现老年人有老年性痴呆的症状？简略说来是“四不”：一是记不住事，次要体现为记忆减退，患者通常对早年的事件记得分明，方才说的话却忘得一尘不染；二是算不清数，日常生活中很小的账目算不清或不会算；三是认不得路，离家稍远就会找不到家；四是说不清话，患者思维简略，语言枯燥，有时喃喃自语，重复诉说某件事情。老年性痴呆典型症状有记忆力、抽象思维、定向力等方面阻碍。老年性痴呆在早、中期多无神经系统局灶性体征，早期则可呈现锥体系和锥体外系病变体征，如病理反射、肌强直、行动迟缓、步态异样等，到起初倒退到不能自己被动进食，大小便失禁、生存不能齐全自理、大多数会因为感化等重大并发症而死亡。老年性痴呆均匀病程 8~10 年只管老年性痴呆目前还不能被治愈，然而通过药物、心理等医治伎俩还是可能达到改善症状、延缓病情停顿的目标。所以，一旦发现老年人呈现痴呆信号，应立即去医院就医，通过对其进行全面评估，进行必要的晚期干涉，管制痴呆停顿。题目: 保健品，治病还是致命？文章内容：几天前，宜宾的郭大爷迎来了 73 岁生日，恰好也就是这天凌晨，郭大爷的生命戛然而止。而让老人忽然辞世的，竟是咱们认为“无公害”的保健品。最近几年，郭大爷痴迷于不拘一格的保健品，花光了家中的积蓄。在逝世前的一晚，他竟也回绝去医院医治，保持要天黑后，去保健品店铺“拿药吃”。郭大爷原以为，依照“老师”的要求吃保健品、用保健器材，就能够活到 120 岁。近些年来，保健品逐步成为走亲访友地佳品，然而保健品到底能治病吗？咱们真的须要吃保健品吗？Q：保健品，到底能不能治病？艰深的说，保健品不能治病，并且不是人人都适宜吃。Q：我应该吃保健品吗？只有大家按时吃饭，不挑食，没处在非凡期间（比方怀孕、疾病），个别都是不须要吃膳食补充剂的。Q：那么，哪些人适宜吃保健品？小编列举了一些适宜补充养分的人群，敌人们能够联合本身状况来思考。1. 婴幼儿：能够补充减少骨密度、调节肠道菌群的保健食品。例如：铁，钙，维生素 D、益生菌、益生元 2. 孕妇能够关注改善养分性贫血、减少骨密度、调节肠道菌群，促成消化、有通便性能、以及促成泌乳的保健食品。例如：铁、维生素 C，叶酸，DHA, 钙、益生菌、益生元、乳清蛋白 3. 老年人：适当食用具备抗氧化性能、加强免疫力、改善胃肠道、减少骨密度、促成骨骼衰弱的保健食品。例如：维生素 B12、维生素 D、钙、D- 氨基葡萄糖、硫酸软骨素、叶黄素、花青素，益生菌 / 益生元当然，敌人们也要征询医生的倡议，联合本身状况抉择适合的保健食品和器械，正当搭配饮食和养分。题目:4 个信号阐明你的血液“粘如浆糊”文章内容：4 个信号阐明你的血液“粘如浆糊”？化血栓，防脑梗专家有妙方！临床上将血液黏度超过失常规范，称为“高黏滞血症”。血液中的红细胞的形态、大小、压积，都会影响血液黏度。白细胞和血小板在病理状况下，对血液黏度也有肯定影响。高黏滞血症的危害，是由此引起的心、脑、肺、肾等重要脏器的血液供给有余，造成缺血缺氧，从而导致冠心病、脑梗死、肾衰、阻塞性肺疾患病情减轻。如何判断血液粘度 1、晨起头晕，早晨苏醒劳动了一整夜，应该是精力充沛，神清气爽的。但你早上醒来，还是糊里糊涂，头脑晕乎乎的，没有睡醒后大脑苏醒、思维晦涩的感觉。那么要小心了，这可能是血液粘稠的信息。血液粘稠高的人，基本上都是早上垂头丧气，早晨斗志昂扬。2、午饭后犯困吃过午饭，想劳动半小时，这是失常状况。据钻研表明，每天午睡半小时能够增寿。但如果有非凡状况，中午无奈午睡，血液粘稠的人是忍不了的。午饭后肯定要马上睡觉，劳动一会，精神状态会显著转好。否则，一个下午都会感觉又累又困，眼睛睁不开，身材也会不难受。这是因为午饭后血液循环减速，血粘度高的人，大脑供血有余导致。3、蹲下呼吸困难气短血黏度高的人肥胖者居多，这些人下蹲艰难，有些人基本不能蹲着干活，或者蹲着干活时胸闷气短。这是因为血液粘度高的人，蹲下干活，回到心脏的血液缩小，加之血液过于黏稠，血液循环供血有余，氧气与二氧化碳不能实现替换，使肺脑等重要脏器缺血，导致呼吸困难、憋气等机体缺氧呼吸困难的景象。4、阵发性视力含糊很多人平时视力还能够，偶然视力会含糊。这个状况在老年人身上比拟广泛。老年人大多血液粘稠度高，血液流通不顺畅，一些营养物质和氧气不能供应视神经，视神经和视网膜会暂时性缺血缺氧，医学上称阵发性视力含糊。血液粘稠怎么办？1、适量静止血液之所以粘稠，是因为体内太多代谢废物排不进来。静止能够进步代谢程度，减速血液循环。长期保持静止，不仅能够强身健体，减肥瘦身，还能够预防多种慢性疾病。2、多喝水多喝水能够浓缩血液的粘稠度，最好抉择二十度左右的白开水或者淡茶水，成果更佳。3、多吃豆类豆类中含有一种软化剂，它能够软化血液中的胆固醇颗粒，改善血液粘稠度，这种物质叫卵磷脂。很多保健品宣传能够管制胆固醇，浓缩血液，它们增加的物质就是这种卵磷脂。4、少吃动物肝脏及甜食动物肝脏尽管养分丰盛，然而血粘度高的人最好少吃。动物肝脏里含有胆固醇，这会加大血液粘稠度。此外，一些甜食，特地是人造糖类，含有大量的甘油三脂、反式脂肪酸，都会使血粘度增高。5、管制饮食养分过多，摄入能量过多，血液中的脂肪和糖类会变多。管制饮食，吃饭吃到七八分饱刚刚好。6、开释压力古代生存节奏快，压力大，要学会给本人减压。听音乐、玩游戏、打球、敌人聚餐、看喜剧电影，这些都是开释压力的好形式。情绪漂亮了，血液天然会衰弱。以下举荐一些在餐桌上比拟常见的血管“清道夫”来辅助身材清理血液垃圾，为身材做个大扫除。血糖稳定剂：普洱茶普洱茶品性温和，对脾胃刺激绝对较小，含有茶多酚等多种有益健康的成分。钻研发现，普洱茶具备显著克制糖尿病相干生物酶的作用，有助于稳固血糖。举荐：普洱茶倡议在两餐之间饮用，冲泡时要用 100℃的沸水。喝普洱茶最好先洗一遍，因为大多数普洱茶都是隔年甚至数年后饮用，容易沉积尘埃。“洗茶”可达到“涤尘润茶”的目标。血脂调节剂：燕麦燕麦中含有丰盛的 β 葡聚糖和膳食纤维，可抑制人体对胆固醇的排汇，对调节血脂有很好的作用。而且，燕麦能带来较强的饱腹感，使人长时间不饿。举荐：倡议抉择最“单纯”的燕麦，即大片、整粒、不细碎，且不增加任何糖、奶精等成分的燕麦。可用其熬粥，再加些果仁，养分又美味。血压管制剂：芹菜芹菜中含有丰盛的钾和芹菜素，它们都有利于管制血压。美国心脏协会杂志《高血压》登载的一项钻研指出，适当饮用芹菜汁的确有助于降血压。除此之外，血液粘稠这样吃也好：1、凉拌黑木耳做 法红椒、柿子椒、食用油、盐、鸡精、醋、花椒、小葱、芝麻、香油步 骤 1、干的黑木耳提前用冷水浸泡好，泡好的黑木耳洗净后撕成小片。2、泡好的黑木耳洗净后，撕成小朵。适量清水烧开后，将黑木耳放入焯一下，捞出控干水份。3、将木耳、红椒丁加入适量盐、鸡精，调入海鲜酱油，倒入适量香醋和少许芝麻油。4、锅中倒入少许色拉油，油热后将花椒炸出香味后捞出不要，关火后将香葱及白芝麻倒入爆香。5、姜丝放在黑木耳的上部，用热油浇在姜丝上，拌匀即可。2、山楂茶做 法山楂 10 克、菊花 2.5 克、清水 1000 毫升步骤 1、菊花和山楂以清水疾速冲洗洁净，如果菊花是免洗型可不必清水冲洗。2、锅上火退出清水 800ml，退出山楂。大火煮滚后转小火约 10 分钟。3、最初退出菊花煮沸，即可关火。别以为血液粘稠只能呈现在老年人身上，事实上越来越多的年轻人也有这些症状。大家都要多留神~
题目: 腰疼和性生活无关？你的腰还好吗 文章内容：很多中老年人性生活后会呈现腰背部疼痛。引发腰痛的起因有很多，其中一些与性生活相干。以下是一些常见的起因和应答办法。一、性生活过于频繁性生活过频可能引起腰痛，次要是腰部流动量过大，引起腰肌劳损，使腰部肌肉产生酸痛。纠正办法很简略，两人依据膂力抉择体位，不要忽然做大幅度的动作。二、自身患有腰肌劳损平时工作、生存中长时间久坐的人，腰部肌肉长期处于紧张状态，容易呈现酸胀感和疼痛不适感，并且使得腰部的支撑力和稳定性升高。这类人爱爱时，可能因为拉伸而产生急性腰痛发生，并逐步倒退成慢性腰痛。倡议这类人平时要尽量挺直腰板，防止弯腰工夫过长；性生活前最好伸伸腰、捶捶背，让腰部做好筹备；多加入合适的静止，以加强腰部力量和稳定性，缩小腰部伤害的产生。三、性生活忽然中断有的男性为了缩短性生活工夫，在将要射精时成心中断，长此以往容易导致生殖系统和盆腔充血不能迅速消退，精囊等附件器官没有排空，可能引起腰疼。倡议性生活时顺其自然，夫妻谐和配合达到性高潮。四、年龄增大引起雄激素降落老年男性因为雄性激素的降落，伴有肌肉的萎缩，在性生活中也较年轻人更容易呈现肌肉的缺血、缺氧和劳损，进而呈现疼痛。所以老年患者在性生活中要不自量力，防止适度使劲和谋求某些姿态。五、某些疾病引起患有脊柱关节等疾患的患者，如腰间盘突出等，在性生活过程中可能呈现腰部疼痛。女性有宫颈炎时也体现为小腹痛和腰酸症状，当阴精插入撞击宫颈时疼痛加剧。有些男性因前列腺疾病也会呈现性交后的疼痛。这类患者须要踊跃就诊，医治原发疾病。题目: 妇科病太难缠？！别再吓唬女同胞啦！文章内容：作为孕育生命与将来的群体，女人始终是社会赞美、关心的对象。然而长久以来，妇科病却是困扰女性衰弱的次要起因之一。宫颈腐败、HPV 感化，乳腺增生……当这些“疾病”呈现在体检报告上，大多数女性都会陷入恐慌。如果此时不良商家乘虚而入，为治“病”破费大笔冤枉钱的案例亘古未有。到底这些常见的妇科病意味着什么？接下来，就由京东互联网医院最权威的妇科专家们，为您盘点一下那些看上去吓人、实则能够轻松应答的妇科病。带你揭开“四大妇科病”的实在面纱 1、宫颈腐败：像偶发口腔溃疡一样失常宫颈腐败，已经是困扰很多女性的疾病，育龄期的女性在体检时，有很大的比例会被诊断为“宫颈腐败”。说到底，大家对于宫颈腐败的恐慌，是对宫颈失常体现的谬误认知引起的。本质上，宫颈腐败不是真正的“腐败”，绝大部分是由激素变动导致的柱状上皮向外扩大，就像人偶然呈现的口腔溃疡一样。这是失常的生理景象，并不是一种疾病。既然不是病，也就不存在轻度、中度及重度分型。值得一提的是，早在 2004 年本科生的第六版《妇产科学》教材就曾经勾销“宫颈腐败”的病名了。如果有人警示你宫颈腐败久了会减少宫颈癌的发病率，那你肯定要警觉，这就像是通知你得了肝炎的人就肯定会得肝癌一样。对于本身没有什么症状，查体发现宫颈柱状上皮外移的女性，宫颈细胞学（TCT）失常，病原体查看阴性，可定期随访，不须要医治。除此以外，宫颈腺囊肿（宫颈纳囊）、宫颈瘦小认为是转化区过程中宫颈腺管梗塞造成的，没有非凡临床意义，没有症状，也无需医治，定期妇科体检即可。2、乳腺增生：跟乳腺癌相差十万八千里月经前一侧或双侧乳房胀痛和肿块，乳房胀痛个别于月经后期显著，月经后加重。这些症状育龄期的女性您听起来是不是感同身受？如果是，那你很可能正被乳腺增生所困扰！实际上，大部分的育龄妇女都有不同水平的乳腺增生，只是绝大部分属于单纯性乳腺增生，这种状况个别不会癌变。有钻研发现，约有2%~3%的乳腺增生症可能产生癌变，而乳腺囊性增生的癌变率比其余女性高 3~5 倍。如果引发乳腺增生的“小妖”（如: 内分泌失调、高油高脂饮食、抽烟、喝酒、高血压、高血糖病等等）您没赶走，那么，乳腺管和乳腺上皮长期受它们的刺激，有可能就癌变了。乳腺囊性增生可能产生癌变，所以女性朋友，还是须要定期到医院随访，齐全能够早发现早医治。3、HPV 感化：本身免疫力就能毁灭它近年来，感化 HPV 的女性越来越多，因为 HPV 经常被大家误认为是宫颈癌的预兆，感化上 HPV 的女性大多忧心忡忡。可是 HPV 真像你认为的那么可怕吗？当然不是。医学统计，99.7% 的宫颈癌都是因为高危型 HPV 继续感化所引起的，所以宫颈 HPV 感化成为宫颈腐败后的又一个医治热点。既然 HPV 能够致癌，所以毁灭 HPV、将患癌症的可能扼杀在摇篮里，成为大多数患者谋求的指标。无良医疗机构也因而寻得微小商机。小编要在这里揭示大家，并不是感化了 HPV 就肯定会倒退成宫颈癌，HPV 有 100 多种亚型，分为低危型和高危型，50%～90% 的 HPV 感化可在感化后的数月至 2 年内被免疫系统革除，不会导致长期的危害。只有高危型 HPV 的继续感化，才会停顿为恶性病变。HPV 继续感化的定义：距离一年以上的工夫间断两次检测出同一高危型的 HPV 被认为是持续性感化。宫颈癌的产生是一个漫长的过程，而当初的宫颈癌筛查技术（其中包含 HPV 检测）曾经相当成熟，所以 30 岁当前定期宫颈癌筛查对于曾经有性生活或 HPV 感化的女性更加重要。宫颈癌的三级预防如下：一级预防是疫苗接种，目前二价和四价疫苗已在中国大陆上市，大家能够接种了。二级预防即筛查，也就是要做宫颈癌筛查。三级预防即医治。如果发现了宫颈癌及癌前病变，及时医治。所以，在真正战败 HPV、杜绝宫颈癌之前，千万别让 HPV 把你吓倒噢!4、盆腔积液：少于 100ml 不算是“病”精确来说，盆腔积液是一种体现而不是一种疾病，是影像学对盆腔内液体的一种形容。局部失常女性在月经期或排卵期都会产生大量的盆腔积液，这是因为在解剖上盆腔处于腹腔最低部位。大量的盆腔积液能够自行排汇，如果是盆腔炎或者肿瘤性的积液，积液量都会在 100 毫升以上，这时就须要依据病因采取针对性的医治。So，当你拿到体检报告发现有以上四种“病症”，医生和你说没事的时候，不要本人吓唬本人哦！接下来呢，是一个比拟羞羞的问题，如果去做妇科查看，须要留神哪些事儿？1、查看前一天，不要同房未应用安全套的状况下同房，可能会影响查看后果；即便应用了安全套，安全套下面的润滑剂也会毁坏阴道酸碱度，造成查看后果偏差。2、查看前，不要应用阴道药物如果应用了阴道药物，在查看阴道和骨盆的过程中，可能会对医生查体造成妨碍，而且药物残留同样会影响样本，笼罩不失常的细胞。3、查看前两天，不要灌洗阴道阴道灌洗过程中，会把一些可能透过显微镜能力查看到的致病菌冲洗掉，重大影响查看后果。越是在繁忙生存中抽时间做查看，就越要对自觉应答 Sayno。关注查看前注意事项，做好充分准备，能力取得最精准的后果反馈，让医生的诊治有所根据，也是对本人的衰弱负责。题目: 超过 50% 的男人被这事影响“性福”文章内容：老公是老烟枪，戒烟喊了很久却老是失败，我晓得他压力大，也不忍心说他。老公疼我，从来不在我背后抽。不过最近咱们性生活，有点……不谐和，老公虽说人到中年，不过也不至于啪啪啪到一半，竟然停下来要喘会儿。而且作为他的枕边人，我能够感觉到他睡觉打呼，早上起来鼻炎都越来越重大。这天我又闻到他身上的烟味儿，就怄气了！身材越来越差，啪啪啪都保持不住，竟然还在抽烟？作为一个长年从事衰弱科普的女人，我终于切身体会到，烟味对性生活影响真的太大了！特地是对那些曾经有点艰难的敌人！1 吸烟使性欲减退男性的性欲很大水平上依赖于体内的睾酮程度。睾酮是一种调节性欲和维持生育能力的雄性激素。而吸烟会减少血液中一氧化碳的含量，一氧化碳可能克制睾酮生成。低睾酮会使人失去“性致”。这种性功能问题堪称是最战争的问题，只有不存在欲望，就什么都无所谓了。2 吸烟与勃起功能障碍正相干烟草制品中的尼古丁对心血管零碎有很大的影响。它使血管狭隘，缩小血液流量。当血液进入阴茎海绵体时勃起。如果血管狭隘，阴茎组织就很难被血液充斥。因而，吸烟者比不吸烟者更容易产生勃起功能障碍。吸烟也会使病情恶化。钻研表明戒烟会产生深远的侧面影响。依据一项钻研，75% 的吸烟者已经患有勃起功能障碍，但在戒烟后克服了这个问题。这个比起第一条来说就更残暴，属于有欲望，然而不能失常实现性行为，压抑了人的本能和本能，使很多人狂躁、充斥毁坏欲，背负上比拟惨重的心理压力。3 吸烟缩小性快感性交过程中，男性和女性生殖器充血。这是性唤醒的一个重要因素，它有助于累积更强烈的性快感。如果尼古丁将血管膨胀到肯定水平，将会使性交过程中的快感大打折扣。一项由吸烟者和不吸烟者观看色情影片的对照组试验表明，非吸烟者比吸烟者更快地达到了更加齐全的性唤醒程度。更重要的是，这种高水平的性快感对于非吸烟者来说，继续得更久，而吸烟者达到高潮会相对来说要快。无论是男性还是女性，因为吸烟造成血液循环不良，都会影响性快感的取得。长期来说，还会导致荷尔蒙失衡，慢性压力，瘦削等。4 吸烟造成不育正在筹备要宝宝？如果是这样，马上戒烟！正在筹备要宝宝？如果是这样，马上戒烟！正在筹备要宝宝？如果是这样，马上戒烟！重要的事件说三遍。现代人不良的生活习惯——如不衰弱的饮食结构，久坐不动的生存形式，环境中越来越多的有害物质，曾经让越来越多育龄伴侣面领着孕育艰难的问题。咱们真的还要往上加一条“吸烟”，或者“吸二手烟”吗？大量钻研曾经证实，吸烟会造成精子数量缩小和精子生机升高。怀孕中的准妈妈或者哺乳中的妈妈如果吸烟或者摄入二手烟，危害更大。5 吸烟导致耐力降落吸烟者个别肺性能受损，所以广泛耐力较低。毕竟啪啪啪是一个体力活，须要稳固的呼吸、精力和耐力。耐力升高不可避免影响性生活品质，更重要的是，肺性能受限会影响对于过程的享受。感觉性生活品质能够晋升晋升的敌人，连忙戒烟吧！欢送扫一扫跟我聊天但! 是! 姐妹们，如果遇到以下这些状况，无论你如许羞于做妇检，为了本人的衰弱，一！定！要！去！做！妇！检！1、精力适度缓和经前缓和综合征，次要是由内分泌不调引起的神经系统性能错乱，个别状况下，可通过自我调节失去缓解。如长期处于紧张状态，并伴有较重生理反应时，可到妇科进行查看，必要时在医生的领导下，口服药物医治。2、痛经难以承受痛经和性交痛，是女性常会面临的问题，尤其是痛经。个别水平的痛经，属于能够忍耐的范畴。但长期难以忍受的痛经，或者逐步减轻的痛经，不该一味吃止疼片忍受，应去妇科做相应的查看，排查是否患有子宫内膜异位症等继发性痛经。3、月经量过多月经过多是由多种起因引起的，子宫肌瘤便是重要因素之一。此外，黄体性能不全等排卵障碍性月经失调等也可导致月经量过多。4、阴道瘙痒，重复发生引起外阴瘙痒的疾病品种繁多，除了霉菌性阴道炎和滴虫性阴道炎等感化是引起外阴瘙痒的最常见的起因；鳞状上皮细胞增生、疱疹、湿疹、寻常疣、肿瘤等皮肤病变均可引起外阴瘙痒；糖尿病、胆红素升高、黄疸、维生素 A 或 B 不足、贫血、白血病等患者可有外阴瘙痒及身材其余部位的瘙痒；肥皂、避孕套、卫生巾、化纤内裤、化学清洁剂、药物等都能够间接刺激或过敏引起接触性或过敏性皮炎，导致外阴瘙痒。在不分明问题本源的状况下，自觉应用药物，不仅不能治标，反会导致耐药性，引发慢性疾病。最初，小编揭示各位女神如果有任何妇科疾病的问题应该及时征询医生京东互联网医院汇集了全国优质名医
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题目: 梅毒是怎么传染的？文章内容：梅毒是现如今一种比拟常见的性病。这种疾病是十分的可怕的。然而因为一些迷信教育的没有遍及，当初有一些人还并不知道这种病到底是怎么取得的。以及它是如何产生有什么样的症状，是如何传染到身上呢，有的人会在这方面儿有十分大的困惑。梅毒是怎么传染的？1、患者身材的免疫力和抵抗力很强，梅毒拿他没方法，只好临时埋伏起来。患者在感化梅毒螺旋体时恰好感冒，而感冒药能对梅毒螺旋体有临时的抑制作用，所以也就造成了等到机会的隐性梅毒。在医治显性梅毒的时候，医生用药有余或者医治不彻底，但身材内的抵抗力恰好能克制住梅毒螺旋体，所以也会变成隐性。勾销强制婚检隐患多：事实上等于是破除了婚检。原本这是发现梅毒的一道关口，但当初这一关没了。如果一人患有梅毒，结婚后很可能就变成两个。2、间接接触传染梅毒：梅毒能够通过间接接触传染，传染路径是接触到患者应用过的内衣、内裤、被褥、毛巾、剃刀、浴巾、浴盆、便器等，梅毒是怎么被传染的？因为这些器具上可能会沾有患者侵害处排出的梅毒螺旋体。因此可产生感化。3、血源性传染梅毒：有些人能够通过输血传染梅毒，如果供血者是埋伏梅毒患者，他（她）所提供的血液中可能带有梅毒螺旋体。梅毒是怎么被传染的？一旦输出到受血者的体内，即可产生感化，这样的患者不产生一期梅毒的体现，而间接呈现二期梅毒的症状。所以。对供血者进行梅毒血清学筛选查看是非常重要的。4、间接性接触传染梅毒：95%～98% 的梅毒是通过性接触感化的。感化后未经医治的患者 1～2 年内传染性强，随病期缩短传染性逐步减小。接吻、同性恋、口一生殖器接触，手一生殖器接触等行为同样可传染梅毒，侵害可产生在口唇、肛门、舌、咽部、手指等部位。题目：新生儿吸入性肺炎产生的起因有哪些 文章内容：作者：许金云对新生儿吸入性肺炎这种疾病，可能大多数家长都不生疏。很多新生儿在出世之后，容易受到该种疾病的困扰。此时须要针对疾病的具体症状，抉择相应的医治办法，使新生儿早日回归到衰弱的身材状态。因为新生儿的身材免疫力和抵抗力较差，容易受到各种不良因素的影响，要保持及时的医治。明天就给大家介绍新生儿吸入性肺炎的起因。1、细菌感化细菌感化是引发新生儿呈现吸入性肺炎的一个次要的起因，细菌感化有可能在母体中就产生，也有可能是在出世之后产生，因为人们生存的环境十分复杂，环境中有各种不同类型的细菌和真菌，容易挫伤人体的衰弱。不论是孕妇本身还是新生儿，身材的抵抗力和免疫力都较差，所以是细菌的易感群体。不慎受到细菌的感化，容易引起新生儿呈现吸入性肺炎。这是一种重大的疾病，千万不可能耽误，须要踊跃的采取医治。2、病毒感染病毒感染是引发新生儿吸入性肺炎的一个次要的起因，如果新生儿出世之后，受到了风疹病毒和大肠杆菌以及含苞病毒的传染，就容易引起新生儿肺炎的产生，之所以受到病毒感染，与新生儿的身材抵抗力和免疫力较差有很大的关系。所以在新生儿出世之后，家长肯定要重视周遭环境的清洁卫生。对新生儿寓居的房间，该当及时的开窗通风，放弃室内环境的清洁，可能在肯定水平上防止新生儿受到疾病的困扰。题目：补肾期间能不能同房？文章内容：现实生活中的压力大，以及节奏快，很多男性往往都是提前苍老的，其中精力高涨和身材气虚比拟的常见的，此时这个是肾虚体现，很多男性敌人就会补肾的，然而本人会有生理需要，那么补肾期间能不能同房，我来介绍一下。一、补肾期间不能同房从西医上养生保健的角度来说，切忌补过即泄，意思就是不能刚进补就立马泄泻体内的精液。二、补肾期间能适当同房中医观点认为补肾与性生活并没有间接的分割，只有西医说法中才有补肾加强性生活的说法。在吃药期间你是能够过性生活的。三、补肾的食物 1、冬瓜、龙眼冬瓜在我国各地均产，用于医治慢性肾炎；龙眼别名益智、桂圆等，自古以来被视为名贵的医疗保健食品，用于医治心肾虚弱。2、哈密瓜哈密瓜是瓜中之王，它的营养价值十分的高，在补肾和医治肾炎方面有突出作用。3、须花参须花参性温、微苦，成长于海拔 4400m 的平地草甸，因其温肾壮阳，大补元气的效用被藏民们作为一种食材和药材来加以利用，对补元，治虚有很好的疗效，故特地适宜男性应用。4、红枣红枣味甘性温、入脾胃经，有补中益气，养血安神，强筋壮骨、补血行气、滋颐润颜之效用。红枣含有大量的糖类物质，次要为葡萄糖，也含有果糖、蔗糖，以及由葡萄糖和果糖组成的低聚糖等；并含有大量的维生素 C、核黄素、硫胺素、胡萝卜素、尼克酸等多种维生素，具备较强的补养作用，能进步人体免疫性能，加强抗病能力。红枣益血安神的性能，能起到补血的作用。5、番茄番茄是番茄红素最丰盛的食物起源，番茄红素具备很强的抗氧化活性，能无效革除人体内自由基。番茄红素能够预防和改善男性前列腺增生、前列腺炎等泌尿系统疾病，并能改善男性精子浓度和生机，进步精子的品质，升高不育的危险。番茄红素还能预防前列腺癌的产生。通过以上咱们理解到，补肾期间能不能同房是依据本身状况来决定的，然而临床上还是倡议患者尽量少同房的，并且以上还介绍了相关性的食物供大家抉择的。题目：鼻痒怎么回事 文章内容：鼻痒个别是过敏性鼻炎的一个常见体现，尤其孩子如果有必要的话，他会有一直的抠鼻子以及揉鼻子的状况，这是过敏性鼻炎的一个，比拟典型的体现，成人因为鼻子痒，也会有抠鼻子的体现，也会有鼻塞，以及打喷嚏的相干症状，这些都属于，过敏性鼻炎相干的体现，过敏性鼻炎的医治通常。首先能够用鼻腔生理性淡水，做鼻腔冲洗，每天 1 - 2 次，每次鼻孔能够冲洗 200ml 以上，将鼻涕，也就是分泌物冲洗洁净当前，这样能够缩小过敏原与，鼻腔，鼻窦黏膜的接触，从而能够加重过敏性鼻炎的症状。如果鼻腔冲洗不可能，很好的缓解鼻炎的症状的话，那就须要通过适当的药物医治，药物通常能够应用鼻喷激素喷鼻，每鼻孔喷 1 - 2 下每天 1 - 2 次，个别对于鼻痒等，过敏性鼻炎的相干症状，都有比拟好的缓解成果，另外还能够应用抗组胺药，比如说鼻喷的抗组胺药，以及口服的抗组胺药，都属于过敏性鼻炎的一线医治药物。专家提醒：鼻痒是过敏性鼻炎比拟典型的体现，能够用生理性盐水冲洗鼻腔，将分泌物冲洗洁净，能够缩小过敏原与鼻腔、鼻窦粘膜的接触，能够加重过敏性鼻炎的症状，如果冲洗不能很好的缓解症状，就须要通过药物医治，还能够应用抗组胺药，来缓解过敏性鼻炎的相干症状。题目：常常头痛是怎么回事 盘点引起头痛的 4 大起因 文章内容：作者：许金云头痛是一种很常见的症状体现，很多疾病都可能会引发头疼，那么常常头痛是怎么回事呢？常常头痛可能是 4 个方面起因所造成的，即血管扩张、血管压迫、脑膜受到刺激、受到外界的撞击和压力等。上面就为大家做具体的介绍。第一、血管扩张如果人的大脑有炎症的话，比方受到了病毒或细菌侵扰，容易导致血管扩张，此时就容易呈现经常性的头痛，对于这种状况，还应该依据具体炎症来抉择相干的药物进行改善，不然头痛容易反反复复呈现。第二、血管压迫人的大脑存在了比较严重的疾病，比方呈现了脑水肿，患上了脑肿瘤，在后期可能对病人造成的影响并不大，而随着病情的停顿，头痛这种状况会一直的减轻，对血管造成的压迫会更大，让病人甚至会呈现疼痛难忍的情况。第三、脑膜受到刺激脑膜是人体大脑当中一个十分重要的物质，但如果受到了比拟弱小的刺激，那么这种状况下头疼就容易呈现了，有的人大脑当中有炎性渗出物或有脑出血等，也都会引发头痛。第四、神经方面有异样这种头痛往往说的是神经性头痛，是脑神经受到各种压迫、脊柱神经呈现移位等因素所造成的，不过每个人的理论状况不同，也应该进一步去查明具体的起因。引发经常性头痛的起因，其实不仅仅有下面咱们为大家介绍的这 4 个方面，另外如果在平时的生存当中受到了外界的撞击或压力，或是患上了感冒等疾病的话，也都可能会呈现头痛。很多时候头痛并不是简略的头痛，而可能是背地暗藏着一些其余方面的疾病，所以当发现头痛的时候，不要自觉的服用一些止疼药物去缓解改善，而应该踊跃去揪出引发头痛的真凶，并进行更为彻底的医治，以防是一些较为重大的疾病，延误了医治机会。题目：Nat Commun：绿茶竟可加强 p53 的抗癌活性？文章内容：人类与癌症的战斗由来以久，至今仍难以攻克，据世界卫生组织（WHO）数据显示，癌症发病率在逐年回升，寰球每年新增癌症患者超过 1400 万，每年因癌症死亡的人数达 880 万。目前，癌症的惯例医治伎俩无限，包含外科手术、放射治疗以及化学药物等，其中药物的医治可能还会导致重大副作用以及耐药，因而，寻找人造的副作用小的抗癌药物迫不及待。诸多钻研证实，绿茶的多酚类物质具备抗癌的效用。儿茶素类是绿茶中次要的多酚类物质，具备多种生物活性，其中表没食子儿茶素没食子酸酯（epigallocatechin-3-gallate，EGCG）约占绿茶儿茶素总量的 80%，并且生物活性最高。近日，发表在 Nature Communications 杂志的一项钻研显示，绿茶中的 EGCG 可能会加强 p53 的抗癌活性。p53 是一种人造的抗癌基因，因其修复 DNA 伤害或毁坏癌细胞的能力而被称为“基因组守护者”。钻研人员发现，EGCG 毁坏了 p53-MDM2 的相互作用并克制了由 MDM2 介导的 p53 的泛素化。通常状况下，p53 在体内产生后，当 N 端域与 MDM2 的蛋白质相互作用时，会迅速被降解。这种有法则的生产和降解循环使 p53 的程度放弃在一个较低的恒定值。然而，EGCG 和 MDM2 都在 p53 的同一个联合位点，即无序的 N 末端结构域（NTD），EGCG 与 MDM2 造成竞争。当 EGCG 与 p53 联合时，蛋白质并没有通过 MDM2 被降解，所以与 EGCG 间接相互作用后，p53 的程度会减少。另外，EGCG 和 p53–NTD 之间的相互作用是高度动静的，波及多个联合界面。家喻户晓，NTD 是抗癌药物发现的靶点。一种 MW 值为 458Da 的小分子 EGCG 能够无效地毁坏 p53 和 MDM2 之间的相互作用，并具备动静界面。以往旨在毁坏 p53-MDM2 的药物发现次要集中在 MDM2 外表的 NTD 联合口袋。该数据表明，p53 的 NTD 也可能是小分子癌症药物发现的良好靶点。总之，EGCG 间接与肿瘤克制因子 p53 联合，这为抗癌药物开发指明了一条新途径。原始出处 Jing Zhao，Alan Blayney.et al.EGCG binds intrinsically disordered N-terminal domain of p53 and disrupts p53-MDM2 interaction.Nature Communications(2021).DOI：10.1038/s41467-021-21258-5
题目：围绝经期综合征能够不论吗 不治围绝经期综合征的危害需分明 文章内容：作者：刘薇女性随着年龄的逐步增长到 45 岁左右，卵巢的性能逐步的消退，体内激素水平会产生比拟大的变动，进而容易呈现月经错乱、情绪不稳固、皮肤萎缩、发胖等多方面的情况，这在医学上叫做围绝经期综合征。那么围绝经期综合征能够不论吗？不医治的话会对身材造成哪些危害呢？围绝经期综合症是很多女性在围绝经期都会呈现的一种情况，进而会体现出多种症状体现，如果不进行解决，可能会让女性产生一些不适，甚至导致一些病症呈现，所以一旦呈现围绝经期综合症之后，不要坐视不管，应该踊跃采取有效的方法进行解决。如果为绝经期综合征不进行医治，可能会造成如下几个危害。第一、月经失调女性的月经量会逐步缩小，有的经期会逐步缩短，甚至会停经，这都是不失常的月经情况，可能会诱发内分泌零碎失调。第二、导致瘦削很多女性在围绝经期会呈现忽然间的发胖，尤其是腹部、臀部的脂肪很容易沉积。第三、皮肤产生扭转患上围绝经期综合征之后，女性的皮肤会变得比拟毛糙，容易失去弹性，并且还经常出现瘙痒、起皱纹、色斑等，尤其是面部手部等部位十分的显著。第四、神经系统出现异常患上围绝经期综合征之后，女性常常会感觉头晕、目眩、口干舌燥、缓和、焦虑、健忘等。第五、导致一些疾病呈现围绝经期的女性骨强度会逐步削弱，容易产生骨质蓬松，重大的还可能会导致骨折，也有的女性在情绪发生变化的情况下，可能会患上抑郁症。还有一些女性容易患上子宫肌瘤、子宫颈癌、卵巢癌等肿瘤疾病。发现患上围绝经期综合症之后，千万不要不进行解决，不然可能会对身材造成多方面的挫伤。正确的做法是要踊跃面对这一非凡的期间，家里人要多进行了解，必要的时候还应该在业余医生的领导下，正当标准服用肯定的药物，进行综合调节。题目：肋骨骨折的医治 文章内容：1. 闭合性单处肋骨 骨折 医治的重点是止痛、固定胸廓和防治并发症。(1)固定 单根或 2～3 根肋骨单处骨折，个别以胸带固定。(2)镇痛充沛镇痛，需口服去痛片、曲马多、散利痛等镇痛、慌张药物，必要时可予吗啡、度冷丁等肌肉注射。亦可用 1% 普鲁卡因溶液行肋间神经阻滞或关闭骨折处。扶他林涂抹患处或物理医治。(3)中药医治 中药三七片、云南白药等亦有良好疗效。(4)排痰需激励病人适当流动，咳嗽排痰，予镇咳、化痰药口服，以缩小呼吸系统的并发症。老年人或有慢性肺疾病的病人，当有呼吸道分泌物蓄积时，应晚期应用抗生素。(5)其余医治 避免便秘，避免感冒，健侧卧位，防止席梦思。2. 闭合性多根多处肋骨骨折 (1) 若胸壁软化范畴较小，须部分压迫包扎，增强止痛，防治呼吸系统并发症，改善缺氧和二氧化碳蓄积。(2)大块胸壁软化或两侧胸壁有多根多处肋骨骨折时，可致呼吸困难，甚至呼吸循环衰竭，须立刻呼叫 120 或急送医院抢救。3. 开放性肋骨骨折对单根肋骨骨折病人的胸壁伤口须彻底清创，分层缝合后固定包扎。如穿破胸腔，须做胸膜腔闭式引流术。多根多处肋骨骨折者，于清创后用不锈钢丝做外科手术固定。题目：睾丸炎如何治好 这三种办法不可漠视 文章内容：作者：柳瑞睾丸炎能够简略的分为非特异性的睾丸炎以及病毒性的睾丸炎。患者会有发热，睾丸肿痛，疼痛等症状，大家肯定要引起高度性的器重，患者到了前期还会呈现有其余类型的并发症，医治难度也会越来越大。睾丸炎如何治好，上面就来具体的介绍一下具体的内容，心愿对于大家会有肯定的帮忙。如果是轻微的睾丸炎须要利用简略的物理治疗法，如果成果并不显著或者是患者的病情十分的重大，就须要用抗生素，急性睾丸炎的患者是须要用氟哌酸或者是用泰利必妥等。除此之外也能够静脉注射青霉素，间断用药，一个星期左右患者的病情就会逐步的恶化，如果是对于青霉素有过敏反应，能够用乳酸司帕沙星，或者是肌肉注射庆大霉素。另外睾丸炎的患者会有部分疼痛的症状，所以还须要利用止疼的药物，能够用吲哚美辛栓剂间接作用人体部分组织处，或者是口服止疼的药物，可能无效的改善病症，患者在用药阶段还是肯定要特地留神集体的卫生的，预防患者的病情反复性的发生。除此之外，睾丸炎还能够利用西医治疗法，如果患者的睾丸逐步肿大，部分有疼痛等症状就须要利用行气活血的中药加重病症，常见的中药有橘核、木香、枳实、厚朴、川楝于、桃仁、延胡索、昆布、海藻。将这些中草药用水煎煮服下可能无效的改善病症。睾丸炎如何治好就介绍到这里，睾丸炎的患者是须要特地器重睾丸的颐养的，当初每天晚上睡觉之前须要用双手按摩，睾丸组织处长期坚持下去是十分无效的，另外还须要保持良好的生活习惯，要多吃陈腐的瓜果蔬菜能够补充维生素，加强集体的抗病能力，少吃发物，不要长期的站着或者是坐着，在医治阶段也不能够有性交行为，最初也要揭示各位朋友们要特地器重集体的卫生。import asyncio
import aiofiles
import os
import openpyxl
import json
import sys
import re
# from langchain.document_loaders import TextLoader
# from langchain.schema import Document
import numpy as np
import aiohttp
import logging
import asyncio
# Get the directory containing the current file
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# Get the parent directory (project root directory)
project_root_dir = os.path.dirname(current_dir)
# Add it to sys.path
sys.path.append(project_root_dir)
from shared.VearchInstance import VearchInstance
logger = logging.getLogger(__name__)
async def async_os_walk(root_dir):
"""A simple, async version of os.walk."""
for root, dirs, files in os.walk(root_dir):
for filename in files:
yield root, filename
"""Main execution function"""
from shared.TerminalColor import bcolors
async def main():
# from shared.VearchOpenAI import VearchOpenAI
from shared.VearchM3e import VearchM3e
vearch_instance = VearchInstance(VearchM3e)
content_vector_store = vearch_instance.content_vector_store
root_logger = logging.getLogger("")
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s",
)
force_recreate_spaces = True
await vearch_instance.client.prewarm()
if force_recreate_spaces:
await vearch_instance.ensure_empty()
else:
await vearch_instance.ensure()
# Limit to 10 concurrent tasks.
concurrent_task_limit = 16
semaphore = asyncio.Semaphore(concurrent_task_limit)
vearch_instance.log_configurations(
"===Concurrency===",
f"max concurrent requests: {concurrent_task_limit}",
f"semaphore: {semaphore}",
root_logger=root_logger,
)
# Define paths to the index and content data, and the label file
new_content_to_analyze_dir = os.path.join(current_dir, "./data/content/")
# Load the label data from the Excel file
wb = openpyxl.load_workbook(os.path.join(current_dir, "./data/content.xlsx"))
sheet = wb.active
content_id_dict = {}
async def process_row(row):
preowned_article_body = row[0].value
preowned_article_id = vearch_instance.generate_id(preowned_article_body)
root_logger.info("preowned_article_body: {}, preowned_article_id: {}".format(preowned_article_body[:20], preowned_article_id
)
)
content_id_dict[preowned_article_id] = preowned_article_body[:50]
return await vearch_instance.llm.embed_and_store_with_limit_and_check(
semaphore=semaphore,
text=preowned_article_body,
id=preowned_article_id,
vector_store=content_vector_store,
content_type=vearch_instance.content_type_look_up("preowned_article"),
)
await asyncio.gather(*[process_row(row) for row in sheet.iter_rows()])
# Asynchronously walk through every file in the root directory
async for dirpath, filename in async_os_walk(new_content_to_analyze_dir):
# Asynchronously build the search index for the document with filename in the dirpath
content_file_path = os.path.join(dirpath, filename)
match = re.search(r"(\d+)", filename)
if match:
content_id = int(match.group(1))
else:
content_id = vearch_instance.generate_id(content_file_path)
root_logger.info("filename: {}, content_id: {}".format(filename, content_id))
text = await vearch_instance.llm.load_file(file_path=content_file_path)
embedding = await vearch_instance.llm.embed(text)
# Asynchronously get the most similar texts and their similarity score for the label
search_result = await vearch_instance.llm.score_similarity(embedding=embedding, vector_store=content_vector_store, min_score=-0.1)
sorted_search_result = sorted(search_result, key=lambda hit: hit.score, reverse=True)
for preowned_article in sorted_search_result:
if preowned_article.id in content_id_dict:
text = content_id_dict[preowned_article.id]
root_logger.info(f"{filename}: {bcolors.OKBLUE} score {preowned_article.score}{bcolors.ENDC}: ({bcolors.UNDERLINE}{text[0:100]}{bcolors.ENDC})"
)
from shared.AsyncThread import start_asyncio_in_new_thread
# Running the main function using asyncio
if __name__ == "__main__":
async_thread = start_asyncio_in_new_thread()
async_thread.run(main())
2、M3E、OpenAi 查重类似度成果比拟
利用 M3E 和 OpenAi 不同模型提取的特色生成向量后计算的类似度基本上统一，且 M3E 提取的特色对中文的反对更好，更细化，导致最终计算分值当前也更加直观，可能疾速的验证定位出类似度界线，对于内容查重业务更加敌对，且在老本和效率上更具备劣势。
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四、总结
通过实际，本次解决 47 万篇内容，通过多轮优化，最终达到向量生成、验证及插入在应用规格配置 32c50g 的机器同时启用三个线程派发工作，32 个过程共享内存的状况下，可在 5 小时内实现的。类似度搜寻及存储到 mysql 可在 20 分钟内实现 30 万数据的解决。
OpenAI 在算法钻研方面的翻新推动了老本的升高。通过引入更高效的算法和模型架构，OpenAI 可能在雷同的计算资源下获得更好的性能。这意味着开发者能够更快地训练和部署模型，缩小了算法开发的工夫和老本。但介于目前的技术环境及规定限度，抉择一些开源的像 M3E 之类的模型才是更贴近咱们目前的业务需要和日常应用。
利用 M3E 模型提取的特色对中文的反对也挺好，也更加细化，尤其除了根本的服务器和开发成本外在不须要额定的收入，效率也能够通过并发和减少资源的伎俩优化，老本和效率方面具备显著劣势。768 纬度的向量和 vearch 联合的也更优越。
Vearch 目前在京东泰山平台间接可能申请凋谢应用，且有技术人员专门保护和提供技术支持，有很牢靠的保障。
作者：京东衰弱 刘继帅
起源：京东云开发者社区 转载请注明起源
正文完
