赵瑜敏的口腔医学专业学习博客


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口腔X片摄影

发表于 2020-03-07 | 分类于 口腔影像学
| 字数统计: 481 | 阅读时长 ≈ 1
常见的有根尖片,体层摄影,ct,造影。 根尖片,有分角线投照和平行投照两种。 放胶片时,前牙竖放,边缘超出切缘7MM,后牙横放,边缘超出牙合面10MM。 因胶片紧贴牙冠,无法与牙长轴平行,要求X线的中心线与胶片与牙长轴夹角的对角线垂直。 投照时的角度 X线中心线位置,需通过被摄牙牙根中部。 上1, ...
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与努力相比,聪明的学更重要。

发表于 2020-03-07 | 分类于 学习记录
| 字数统计: 826 | 阅读时长 ≈ 2
唐红柳20200217第一部分 全科思维,专科操作为何要全科?在中国比专科好,尤其开业,留住客户。建议入行3-5年以全科为主。门诊之间的竞争设备是很重要的一方面,要舍得投入。根管治疗是基础,要有时间、提前分析、信心、谨慎、耐心。不要一碰到疑难的就转诊,否则没进步。发现明显超越自己能力的,转诊。树脂充 ...
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量化投资学习笔记18——回归分析:变量的选择、多重共线性及回归分析的改进

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 1k | 阅读时长 ≈ 3
如果模型包含了所有影响因素,称为全模型。如果只包含部分影响因素,称为选模型。影响:①未选入的参数不全为0时,选模型的回归参数为有偏估计。②选模型的预测结果是有偏预测。③选模型的参数估计有较小的方差。④选模型的预测残差有较小的方差。⑤选模型预测的均方误差比全模型小。自变量选择的准则:①残差平方和SSE ...
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量化投资学习笔记17——回归分析:一些问题的处理

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 892 | 阅读时长 ≈ 3
数据违背基本假设的处理常见的问题:异方差,自相关,异常值。异方差指随机误差项的方差不是一个常数,而是随着自变量的取值变化而变化。带来的问题:①使用最小二乘法(OLE)求解参数时,参数的估计值虽然无偏,但不是最小方差线性无偏估计。②参数的显著性检验无效。③回归方程的应用效果不理想。产生原因:①模型缺少 ...
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前后牙树脂美学修复

发表于 2020-03-07 | 分类于 口腔内科
| 字数统计: 910 | 阅读时长 ≈ 3
20200216吴明桃①审美没有对错,尊重患者。②偶尔去治愈,有时去帮助,总是去安慰。③操作时别讨论前牙美学树脂修复的问题:颜色和形态颜色釉质透明度高,本质透明度低,不同部位颜色不同。一个病例没用橡皮障前用树脂比色,充填后有色彩,一天后色差消失。一万小时定律,除了时间以外,还要刻意练习。如何刻意练习 ...
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量化投资学习笔记16——回归分析:多元线性回归

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 786 | 阅读时长 ≈ 3
理论模型 y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε意义与一元线性回归相同。E(y) = E(β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε) =>y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp ...
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楔缺的脱敏、修复治疗

发表于 2020-03-07 | 分类于 2019锐读会
| 字数统计: 2.8k | 阅读时长 ≈ 9
调合主要应用于早期,以CDH为主诉就诊。第三节 化学治疗(CDH的三种脱敏方式)有症状时不要急于脱敏,治标不治本。1.化学治疗概述a.化学治疗的本质避免牙本质进一步过敏阻断CDH作用机制化学治疗的本质——脱敏b.特性及使用环境分类家用脱敏剂诊室用脱敏剂c.作用机制分类神经脱敏剂牙本质小管阻塞剂混合制 ...
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量化投资学习笔记15——回归分析:一元线性回归

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 2.2k | 阅读时长 ≈ 9
变量之间的非确定性相关关系。一般形式:y = f(x0,x1,x2,…xp)+ε若为线性回归,y = β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+εβ0,β1等为回归系数,ε为随机误差。模型假设①零均值,ε均值为0②同方差,ε项方差为常数③无自相关性,ε项值之间无自相关性④正态分布, ...
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根尖牙片拍摄技巧

发表于 2020-03-07 | 分类于 口腔影像学
| 字数统计: 788 | 阅读时长 ≈ 2
牙e在线上的网课,因为疫情现在免费了。还宅在家里的同行别错过。讲师:张永挺入射射线的角度,方向,牙体在颌骨中的位置形态,牙体与成像介质距离的远近,牙齿自身大小形态等,都会引起影像的变化。分角线投照技术原理:共边三角形,若有两个角相等,则两个三角形全等。投照方法①体位:坐立,身体与椅子垂直,使头矢状面 ...
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量化投资学习笔记14——机器学习:基础知识

发表于 2020-03-07 | 分类于 量化投资
| 字数统计: 1.3k | 阅读时长 ≈ 4
先学习基础知识,这部分主要参考阿里大学的在线课程《机器学习算法详解》。机器学习的一般过程为:①从输入数据中进行特征工程,提取特征。输入数据与特征之间可能不是一一对应,比如将连续型数值数据转化为分类数据或等级数据。②对于特征数据运用各种方法建模。③检验模型的正确性。④将模型运用于新的数据,预测其输出值 ...
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