不良反應演算法

1. 有害物質的安全標準是怎麼來的閱讀理解

問題一：人體能夠承受多少
任何有毒有害物質,都需要在一定的量下才會對人體產生危害.要建立食物中的"安全標准",首先要知道人體能夠承受多少的量.理想情況下,是要找到這樣一個量：當人體攝入的這種物質低於這個量時,就不會受到損害；而高於這個量,就有一定的風險.這樣的一個量,被定義為"無可測不利影響水平（no observed adverse effect level, 簡稱NOAEL） ".
在實際操作中,NOAEL的確定並不容易.首先,"損害"如何界定?人體有各種生理指標,每一項指標都有正常的波動范圍,如何來判斷發生了"損害"呢?其次,出於人類的倫理,我們不能明知一種物質對人體有害,還拿人來做實驗,讓實驗者吃到受害的地步.
多數情況下,是用動物來做實驗.首先,喂給動物一定量的目標物質,跟蹤它在體內的代謝和排除情況.如果該物質很快被排出,那麼問題就要簡單一些.在一定的時間內（比如幾個月）喂動物不同的量,檢測各項生理指標,以沒有動物出現任何生理指標異常的那個量為動物的"最大安全攝入量".如果這種物質在體內有積累,就比較麻煩,需要考慮在體內積累到什麼量會產生危害,然後再計算每天每公斤體重能夠承受的最大量.考慮到動物和人的不同,需要把這個量轉化成每公斤體重的量,再除以一個安全系數（通常是幾十到一百,有時甚至更高）,來作為人的"安全攝入量".比如說,用某種物質喂老鼠,幾個月之後,每天喂的量少於10毫克的那組老鼠都沒有問題,而喂20毫克的那組老鼠中有一兩只出現了不良反應,那麼10毫克就是這次試驗得到的"安全上限".假如這些老鼠的平均體重是100克,那麼每公斤體重能夠承受的量就是100毫克.然後用這個數據來估算針對人的"安全上限":如果採用100的安全系數,那麼"安全標准"就定為每公斤體重1毫克；如果採用50作為安全系數,"安全標准"就定位每公斤體重2毫克.
有的物質對人體的危害有比較多的研究數據.比如鎘,在通過飲食進入人體的情況下最先出現的傷害在腎臟.鎘會在腎臟累積,腎皮質（renal cortex）中的鎘含量跟腎臟受損狀況直接相關.當腎皮質中的鎘含量在每公斤200毫克時,大約有10%的人會出現"可觀測到的不利影響".世界衛生組織把這個含量的四分之一,即每公斤50毫克,作為"安全上限".然後考慮到飲食中鎘的平均吸收率,以及能夠排出的一部分鎘,計算出每周每公斤體重吸收的鎘在7微克以下時,對人體沒有可檢測到的損害.這個量叫做"暫定每周耐受量（provisional
tolerable weekly intake,簡稱PTWI）".平均來說,這個量跟每天每公斤體重不超過1微克是一樣的.對於一個60公斤的人,相當於平均每天不超過60微克.世衛組織採用這個"每周"的時間基準,是為了更好地表達"平均"的意思--比如說,如果今天吃了90微克,而明天控制到30微克,那麼就跟兩天各吃了60微克是一樣的.
還有一些有毒物質對人體的危害缺乏直接實驗數據,對於動物的危害也是在大劑量下得到的.而通過飲食都是"小劑量長期攝入",這種情況下會有什麼樣的危害,就沒有實驗數據.科學家們會採用"大劑量"下得到的實驗數據,來"估算"在小劑量長期攝入的情況下對人體的影響,從而制定"安全標准".這種"安全標准"就更加粗略,最終得到的數字跟採用的模型和演算法密切相關.比如燒烤會產生一種叫做苯並芘的物質,在動物和體外細胞實驗中體現了致癌作用.這種物質在天然水中也廣泛存在,而在飲用水中的濃度范圍內,它會產生什麼樣的致癌風險缺乏數據.根據已知的數據進行模型估算,如果一輩子飲用苯並芘濃度為每公斤0.2微克的水,增加的癌症風險在萬分之一的量級.所以,美國主管機構設定飲用水中的苯並芘"目標含量"是零,而"實際控制量"則是每公斤0.2微克.
問題二：特定食物中允許存在多少
知道了人體對於某種物質的"安全耐受量",就可以指定它在某種食物中的"安全標准"了.
有的有害物質幾乎只來源於某種特定的食物,那麼就用"每日最大耐受量"除以正常人會在一天之中吃的最大量而作為"安全標准".比如有一種叫做"萊克多巴胺"的瘦肉精,進行過人體試驗,在每天每公斤體重67微克的劑量下沒有出現不良反應.美國採用50的安全系數,把每天每公斤體重1.25微克作為普通人群的NOAEL值.假設一個50公斤的人每天要吃兩斤半豬肉,得到豬肉中的允許殘留量為每公斤50微克.
有的有害物質則存在於多種食物中.比如鎘,大米是一大來源,按照每公斤體重每天1微克的"安全限",一個60公斤的人每天可以攝入60微克.假設大米中的鎘含量是每公斤200微克（即中國國家標準的0.2毫克）,那麼每天不超過300克大米,就還在"安全限"之下.此外,水和其他食物也是可能的來源.世衛組織認為來自於飲水的鎘不應該超過"安全標准"的10%,假設一個60公斤的人每天攝入兩升水,因此把飲用水中鎘的安全標準定為每升3微克. 問題三：如何理解"安全標准"
顯而易見,所謂的"安全標准"是人為制定的.制定的依據是目前所獲得的實驗數據.當有新的實驗數據發現在更低的劑量下也會產生危害,那麼這些"安全標准"就會相應修改.比如鎘,也有一些初步實驗顯示在目前設定的安全量下,也有可能導致腎小管功能失調.如果在進一步的實驗中,這一結果被確認,那麼鎘的"安全限"就會相應調低.
此外,安全標準的設置中都會使用一個"安全系數".具體採用多大的系數,也是人為選擇的.不確定性越大,所選擇的安全系數也就越大.比如鎘,制定標準是基於生理指標,4的安全系數就可以了.而萊克多巴胺,制定基準是6名志願者的宏觀表現,推廣到全體人群的不確定性就比較大.在制定萊克多巴胺安全標準的時候,美國採用的安全系數是50,而得到每公斤豬肉50微克的標准.世衛組織和加拿大的安全系數就要高一些,最後得到的標準是每公斤40微克.而聯合國糧農組織就更為保守,採用的標準是每公斤10微克.中國則採用是"零容忍",完全不允許存在.
安全標準的制定還與人群中對該種食物的普遍食用量有關.比如說無機砷,世衛組織制定的安全上限是每天每公斤體重2微克,相當於60公斤的人每天120微克.在歐美,人們吃的米飯不多,很難超過這個量,也就沒有對大米中的無機砷作出規定.而在中國,大米是主糧,就規定了每公斤150微克的"安全上限".或許基於類似的原因,日本大米中鎘的"安全限"就比中國的要高,是每公斤400微克.
不難看出,這些"安全限"只是一個"控制標准",並不是"安全"與"有害"的分界線.比如說,如果一個體重60公斤的人,每天吃500克每公斤含0.15毫克鎘的大米,是"超標"的；而如果只吃200克每公斤含0.25毫克鎘的大米,則處在"安全范圍".這就象考試,總需要一個"及格線"--考了60分的人通過,考了59分的人重修,但這並不意味著得60分的人和得59分的人就有根本的差別.
希望對你有幫助,望採納

2. 輸液的三種計算公式是什麼

我國臨床常用的輸液器滴系數有10、15、20滴/ml三種型號，根據輸液器滴系數可進行如下公式推理，每小時輸入的毫升數（ml/h）＝（滴/min）×60（min/h）/滴系數（滴/ml）。

因此當滴系數為10、15、20滴/ml時，分別代入上述公式即可得出：

1、滴系數為10滴/ml，則：每小時輸入的毫升數＝（滴數/min）×6

2、滴系數為15滴/ml，則：每小時輸入的毫升數＝（滴數/min）×4

3、滴系數為20滴/ml，則：每小時輸入的毫升數＝（滴數/min）×3，每個輸液器其滴系數是固定不變的，故在已知每小時輸入的毫升數和每分鍾滴數兩者之間的任意一個變數，利用上述3個公式，即可得出另一個變數。

(2)不良反應演算法擴展閱讀：

注意事項：

過敏反應：如果出現皮疹、哮喘、發熱等異常情況即可停止輸液，進行搶救治療。

輸液反應：可能有發熱，寒顫等。

局部刺激，個別可出現靜脈炎等。

葯物的副作用：輸液時可以出現相應的不良反應。

3. 葯理學實驗的設計原則是什麼

一、實驗設計的基本原則
葯理學研究的目的是通過動物實驗來認識葯物作用的特點和規律,為開發新葯和評價葯物提供科學依據.由於生物學研究普遍存在的個體差異,要取得精確可靠的實驗結論必須進行科學的實驗設計,因此必須遵循以下基本原則.
1、重復:
「重復」包括兩方面的內容,即良好的重復穩定性(或稱重現性)和足夠的重復數,兩者含意不同又緊密聯系.有了足夠的重復數才會取得較高的重現性,為了得到統計學所要求的重現性,必須選擇相應的適當的重復數.
統計學中的顯著性檢驗規定的P<0.05及P<0.01反映了重現性的高低;「P」表示不能重現的概率.在已達到良好的重現性的條件下,如果P值相同,重復數越多的實驗,其價值越小.它說明實驗誤差波動太大,或是兩葯的均數相差太小.前者提示實驗方法應予改進,後者提示兩葯葯效的差別沒有臨床意義.可見,靠增加實驗例數來提高重現性是有一定限度的.
1.1 實驗重復數的質量
除了重復數的數量問題外,還應重視重復數的質量問題.要盡量採用精密、准確的實驗方法,以減少實驗誤差.同時應保證每次重復都是在同等情況下進行.即實驗時間、地點、條件,動物品系、批次,葯品廠商、批號,臨床病情的構成比或動物病理模型的輕重分布應當相同.質量不高的重復,不僅浪費人力和物力,有時還會導致錯誤的結論.
1.2 葯理實驗設計中的例數問題
實驗結論的重現性與可靠性同實驗例數有關,實驗質量越高、誤差越小,所需例數越少,但最少也不能少於「基本例數」.
實驗動物的基本例數
(1)小動物(小鼠、大鼠、魚、蛙):計量資料每組10例,計數資料每組30例.
(2)中動物(兔、豚鼠):計量資料每組6例,計數資料每組20例.
(3)大動物(犬、貓、猴、羊):計量計數資料每組5例,計數資料每組10例.

2、隨機:
「隨機」指每個實驗對象在接受處理(用葯、化驗、分組、抽樣等等)時,都有相等的機會,隨機遇而定.隨機可減輕主觀因素的干擾,減少或避免偏性誤差,是實驗設計中的重要原則之一.
隨機抽樣的方案有以下幾種:
2.1 單純隨機
所有個體(病人或動物)完全按隨機原則(隨機數字表或抽簽)抽樣分配.本法雖然做到絕對隨機,但在例數不多時,往往難以保證各組中性別、年齡、病情輕重等的構成比基本一致,在葯理實驗中較少應用.
2.2 均衡隨機
又稱分層隨機.首先將易於控制且對實驗影響較大的因素作為分層指標,人為地使各組在這些指標上達到均衡一致.再按隨機原則將各個體分配到各組.使各組在性別、年齡、病情輕重等的構成比上基本一致.該法在葯理學實驗中常用,如先將同一批次動物(種屬、年齡相同)按性別分為2大組,雌雄動物總數應當相同(雌雄各半).每大組動物再分別按體重分籠,先從體重輕的籠中逐一抓取動物,按循環分組發分別放入各組的籠中,待該體重動物分配完畢後,從體重次輕的籠中繼續抓取動物分組,…… 直至體重最重的籠中動物分配完畢. 2.3 均衡順序隨機
該法主要用於臨床或動物病理模型的抽樣分組.即對病情、性別、年齡等重要因素進行均衡處理,其他次要因素則僅作記錄,不作分組依據.先根據主要因素畫一個分層表,然後根據病人就診順序依次按均衡的層次交替進行分組.例如准備將病情及性別加以均衡的臨床試驗分組情況見下表(病人總數22人),最後分組結果達到在病情及性別基本均衡.
均衡順序隨機分組表
Balance ordering random grouping
均衡層次 開始組別 按就診順序分層交替分為A,B組 共計Total
Balance degree Group No.1 Grouped alternately as clinical ordering to A and B A B
病重 男(M) A 1A,2B,3A,4B,5A,6B,11A,13B 4 4
Bad 女(F) B 7B,15A,16B,17A,18B 2 3
病輕 男(M) B 8B,9A,10B,19A,20B,22A 3 3
Mild 女(F) A 12A,14B,21A 2 1

3、對照:
「對照」是比較的基礎,沒有對照就沒有比較,沒有鑒別.對照組的類型很多,將在後面加以介紹.對照應符合「齊同可比」的原則,除了要研究的因素(如用葯)外,對照組的其他一切條件應與給葯組完全相同,才具有可比性.
3.1 分組的類型
3.1.1 陰性對照組 即不含研究中處理因素(用葯)的對照,應產生陰性結果.
(1)空白對照:不給任何處理的對照,多用於給葯前後對比,兩組對比時較為少用.
(2)假處理對照:經過除用葯外的其它一切相同處理(麻醉、注射、手術等),所用注射液體在pH、滲透壓、溶媒等均與用葯組相同,可比性好,兩組對比時常用.
(3)安慰劑對照:用於臨床研究,採用外形、氣味相同,但不含主葯(改用乳糖或澱粉)的制劑作對照組葯物,以排除病人的心理因素的影響.
3.1.2 陽性對照組:採用已肯定療效的葯物作為對照,應產生陽性結果.如果沒有陽性結果出現,說明實驗方法有待改進.
(1)標准品對照:採用標准葯物或典型葯物作為對照,以提供對比標准,便於評定葯物效價.
(2)弱陽性對照:採用療效不夠理想的傳統療法或老葯作為對照,可代替安慰劑使用.
3.1.3 實驗用葯組
(1)不同劑量:可闡明量－效關系,證明療效確由葯物引起;還可避免因劑量選擇不當而錯誤淘汰有價值的新葯.一般採用3～5個劑量組,離體平滑肌實驗組間劑量比為10,整體臟器活動為3.16或2, 整體效應為1.78或1.41.
(2)不同制劑:將提取的各種有效組分、不同提取部分或不同方式提取的產物,同時進行葯效對比,以了解哪種最為有效.
(3)不同組合:用於分析葯物間的相互作用,多採用正交設計法安排組合方式.
3.2 對比的性質
3.2.1 自身對比:又稱同體對比、前後對比,為同一個體用葯前後、或身體左右側用葯的對比.可大幅度較少個體差異,但要注意前後兩次機體狀況是否有自然變異.
3.2.2 配對對比:採用同種、同窩、同性別、同體重的動物,一一配對.可減實驗誤差,提高實驗效率,但要注意不可濫用.
3.2.3 組間對比:葯理實驗中應用最廣的對比.注意非用葯因素要盡可能一致,以減少誤差.
下面幾種對比是對比的特殊情況.
3.2.4 交叉對比:同一個體前後兩次分別接受甲乙兩葯治療.一組動物先用甲葯,後用乙葯,另一組動物先用乙葯,後用甲葯.兩次用葯期間可根據實驗性質休息一定時間,以避免前葯對後葯的影響.動物實驗或臨床研究中均可應用,主要適用於病程較長的疾病或病理模型.
3.2.5 歷史對比:利用個人既往經驗、過去的病歷記錄或歷史文獻資料作為對比.可比性差,除癌症、狂犬病等難治疾病外,最好不用.
3.2.6 雙盲對比:主要用於臨床研究,可減少醫師和病人兩方面的心理因素影響.實驗中病人和觀察病情的醫師都不知道誰是用葯組,誰是對照組.只有主持研究者保留名單,以決定具體治療措施和分析實驗結果.為新葯臨床研究中必不可少的方法之一.

二、葯理實驗設計中的劑量問題
1、安全劑量的探索:
首先用小鼠作急性毒性實驗, 求出最大耐受量(或LD1). 然後按等效劑量的直接折演算法計算出實驗中所用動物的最大耐受量;取其1/3－1/5作為較安全的試用量.
2、劑量遞增方案:
對於非致死性毒性反應較明顯的葯物,可先採用較小的劑量(例如LD1的1/50)作預試,以策安全.試用後如未出現葯效,也無任何不良反應,可將葯物劑量遞增.每次增幅由100％遞減至30％左右,直至出現明顯葯效或產生明顯不良反應.具體方案見下表:
劑量遞增表:
The Increasing of dosage
實驗次數(Experiment No) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
劑量倍數(Dosage Times) 1 2 3.3 5 7 9 12 16 21 28 38 50
3、不同種屬動物間的劑量換算:
對於文獻中有在其它種屬動物使用劑量的葯物, 可通過劑量換算過渡到實驗需用動物上來.以往常用的標准動物的等效劑量折算系數法,簡便適用,但不宜用於體重不標準的動物.
不同種屬標准體重動物整體(只)劑量折算倍數K
Times(K)of Dosage Conversion Between Various Standard Weight Animals
動物種屬 小鼠 大鼠 豚鼠 兔 貓 猴 犬 人
Animal sorts mouse rat cavy rabbit cat monkey dog human
小鼠mouse(20g) 1 7.0 12.25 27.8 29.7 64.0 124 388
大鼠rat(200g) 0.14 1 1.74 3.9 4.2 9.2 17.8 56.0
豚鼠cavy(400g) 0.08 0.57 1 2.25 2.4 5.2 9.2 31.5
兔rabbit(1.5kg) 0.04 0.25 0.44 1 1.08 2.4 4.5 14.2
貓cat(2.0kg) 0.03 0.23 0.41 0.92 1 2.2 4.1 13.0
猴monkey(4.0kg) 0.016 0.11 0.19 0.42 0.45 1 1.9 6.1
犬dog(12kg) 0.008 0.06 0.10 0.22 0.23 0.52 1 3.1
人human(70kg) 0.0025 0.018 0.031 0.07 0.078 0.16 0.32 1
整體動物劑量(Dosage of a whole animal): DB ＝ DA×KB/KA
現介紹一種對任何體重動物都適用的「等效劑量直接折演算法」:後面的表列出了不同動物的公斤體重劑量折算的有關系數和標准體重整體劑量折算倍數,供計算時使用.
不同種屬動物單位體重(kg)劑量折算系數
動物種屬 小鼠 大鼠 豚鼠 兔 貓 猴 犬 人
劑量折算系數K 1 0.71 0.62 0.37 0.30 0.32 0.21 0.11
動物體型系數R 0.059 0.09 0.099 0.093 0.082 0.111 0.104 0.1
標准體重(kg) 0.02 0.2 0.4 1.5 2 4 12 70
標准體重動物: DB ＝ DA×KB/KA
非標准體重動物: DB ＝ DA×RB/RA×(WA/WB)1/3

三、葯理實驗設計中的預試問題
在正式實驗前應充分重視預實驗的重要性,它可大大提高實驗的效率,避免盲目性.通過預試應建立並改進實驗方法、選擇最佳實驗對象、條件及指標.通過預試應對於干擾實驗的因素有明確的了解.通過預試應盡可能提高實驗的穩定性和靈敏性.
1、實驗的穩定性及其選擇
實驗穩定性通常可用同一樣本重復實驗結果的變異系數CV表示:CV＝SD / X
實驗變異系數小於0.05表示穩定性好, 大於0.2 則表示波動太大, 需改進實驗方法.葯理實驗中可利用CV的測定選擇適當的動物模型.
2、實驗的靈敏性及其選擇
用葯劑量稍有變化,反應強度即出現明顯差異,說明靈敏度較高.靈敏度可用因變系數C.C.表示:C.C.＝|(R1－R2)/(log D1－log D2)|
式中R1、R2為反應強度,D1、D2為相應的葯物劑量.
葯理實驗中可利用CV和C.C.的測定選擇最佳的實驗動物、實驗臟器或實驗條件.
3、預試的任務及預試結果的意義
預試中應有計劃地查明與保證正式實驗成功有關的各種重要信息, 如: 動物品種、臟器類型、實驗條件、實驗方法、葯物用量、觀察指標等等.用於預試所得數據是在逐步改進的過程中陸續收集的,時間差異較大,一般不宜將預試結果並入正式實驗結果.
通過預備實驗,可擬出實驗記錄的內容,以保證正式實驗能有條理、按順序進行,不致遺漏重要的觀察項目,便於對結果進行統計分析.實驗記錄一般包括以下內容
(1)實驗標本的條件:如動物的種類、來源、體重、性別、編號等.
(2)實驗葯物的情況:如葯物的來源、批號、劑型、濃度、劑量及給葯途徑等.
(3)實驗的環境條件:如實驗日期、時間、溫度、濕度等.
(4)實驗進度、步驟及方法的詳細記錄.
(5)觀察指標的變化情況:包括原始記錄和相關描記圖紙或照片.
(6)資料整理、數據統計分析及其結果.
(7)實驗中存在的問題、改進措施,需要進一步探討的問題.
每次實驗都必須隨時記錄,每一階段結束時,都要對及時進行分析結果、整理數據,並畫出必要的統計圖表,作出結論,寫出報告.

4. 怎樣判斷蛋白粉是否服用過量

對於一般人來說比較簡單的方法——在飲水充足的前提下看看尿液中是不是有久不消散的泡沫，這是蛋白尿的表現之一。更准確的判斷就要去醫院查了。 但蛋白尿的成因很多，病理性的如腎臟疾病會導致蛋白尿，所以上述方法對與有腎臟疾病的人無效。還有生理性的蛋白尿，例如劇烈運動之後也會有尿蛋白升高的現象。人體攝入氮（主要是蛋白質）與排出氮量相等時，稱為處於氮平衡狀態。攝入氮多於排出氮稱為正氮平衡，反之為負氮平衡。運動和訓練會造成肌肉纖維的微量損傷、少量肌蛋白的分解，這樣就增加了排出的氮，要保證合成大於分解，就要攝入足夠的氮。不同蛋白質的氨基酸組成不同，動物蛋白和植物中的大豆蛋白質氨基酸組成與人體較為接近，算作優質蛋白，更加容易消化吸收。在健身補劑中常說的緩釋蛋白實際上是蛋白質分子比較大，水解需要的時間較長，就好比碳水中GI值較高的粗糧之類，牛奶中有酪蛋白（大分子）和乳清蛋白（小分子），做乳酪的時候保留了大部分的酪蛋白，而副產品中含有大量的乳清蛋白。和碳水一樣，最好正餐中吃消化吸收慢一點的，運動前後吃消化吸收快的。從最終蛋白質的利用率來說，保證適當的碳水化合物就可以起到節約蛋白質的作用， 大多數動物蛋白質的消化吸收率差別不超過10%5、什麼時候該吃運動補劑基礎飲食遠比補劑重要，做好基礎飲食就能保證營養素的均衡和充足，需要花費一些時間學習些營養學的基礎知識。不認真對待基礎飲食，希望通過膳食補充劑、運動補劑來補充營養是捨本逐末的行為。在我看來，這個需求是炒作起來的。但蛋白粉這類運動補劑不像類固醇這樣的激素，因為在飲食中也能獲取，所以沒有較大危害，為圖個方便、或為求心裡安慰喝點蛋白粉，只要不過量也不會帶來什麼糟糕的後果。

5. CPK是什麼

在信息安全領域，CPK是「CombinedPublicKey」的縮寫，即中文名為組合公鑰，是一種加密演算法，以很小的資源，生成大規模密鑰。

組合公鑰CPK(CombinedPublicKey)基於標識的數字簽名協議和密鑰交換協議，滿足證明的規模性和驗證的直接性，真正實現了Shamir的設想，開辟了以組合化解決規模化的新路。

2007年在組合公鑰的基礎上，形成了雙因子復合型組合公鑰TF-CPK，保留了組合公鑰的優點，增強了安全性，分別實現了復合化數字簽名和密鑰交換機制，解決了在集中式管理模式下由個人定義簽名密鑰的難點。

原理

CPK密鑰管理體制是離散對數難題型的基於標識(身份)的密鑰生成與管理的體制。

它依據離散對數難題的數學原理構建公開密鑰與私有密鑰矩陣，採用雜湊函數與密碼變換將實體的標識映射為矩陣的行坐標與列坐標序列，用以對矩陣元素進行選取與組合，生成數量龐大的由公開密鑰與私有密鑰組成的公鑰、私鑰對，從而實現基於標識的超大規模的密鑰生產與分發。

CPK密鑰管理體制中密鑰生產與管理是集中式的，它通過注冊部(RA)、生產部(PA)和發行部(DA)接受實體的申請，對身份進行核查，生產基於標識的私鑰，並向實體靜態分發。

各實體的私鑰是分散保存的，而公開密鑰矩陣可以採用最容易訪問的方式存放，供任意實體方便調用，使任意實體均能根據對方標識生產出其公開密鑰。

CPK密鑰管理體制還採用定義作用域密鑰參數的方法，實現不同系統的分割；採用一個實體多個標識的設置，滿足一卡多用的需求，使得該體制更增強了應用中的安全性、靈活性和適應性。

CPK密鑰管理體制既可以基於一般有限域離散對數問題構建，也可以基於橢圓曲線離散對數問題構建。鑒於橢圓曲線離散對數問題在密碼應用中具有在相同安全度條件下所佔用的資源小於一般有限域離散對數問題的優勢。

以上內容參考：

網路-CPK

6. CPK如何計算

CPK= Min[ (USL- Mu)/3σ, (Mu - LSL)/3σ]

Cpk是指過程平均值與產品標准規格發生偏移（ε）的大小，常用客戶滿意的上限偏差值減去平均值和平均值減去下限偏差值中數值小的一個，再除以三倍的西格瑪的結果來表示。

Cpk=MIN(Tu-μ，μ-Tl）/（3*σ)

或者Cpk=（1-k）*Cp，其中k=ε/（T/2）

通常狀況下，質量特性值分布的總體標准差（σ）是未知的，所以應採用樣本標准差（s）來代替。

(6)不良反應演算法擴展閱讀

應用

1 當選擇製程站別Cpk來作管控時，應以成本做考量的首要因素，還有是其品質特性對後製程的影響度。

2. 計算取樣數據至少應有20~25組數據，方具有一定代表性。

3. 計算Cpk除收集取樣數據外，還應知曉該品質特性的規格上下限(USL，LSL)，才可順利計算其值。

4. 首先可用Excel的「STDEV」函數自動計算所取樣數據的標准差(σ)，再計算出規格公差(T)，及規格中心值(u). 規格公差=規格上限－規格下限；規格中心值=（規格上限+規格下限）/2。

5. 依據公式：Ca=(X-U)/(T/2) ， 計算出製程准確度：Ca值 (x為所有取樣數據的平均值)。

6. 依據公式：Cp =T/6σ ， 計算出製程精密度：Cp值。

7. 依據公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ， 計算出製程能力指數：Cpk值。

7. ADR是什麼意思

愛的人

8. 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

想要學習了解更多機器學習的知識，推薦CDA數據分析師課程。CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證，旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。點擊預約免費試聽課。

9. 不同年齡階段的人的服葯量有什麼區別

與服葯對症、次數准確同樣重要的是用量合適。因為葯物經腸胃進入血液後，需達到一定濃度才能見效。如果用量不足則無效，還可能使病菌產生抗葯性，反而有害；用量過大會增加毒副反應甚至引起葯物中毒，所以，處方葯的服葯量要遵醫囑，非處方葯需依照說明書，根據自己的性別、年齡、體重等因素准確掌握。

一般常用的葯物劑量是指成年人的用量。小兒身體因並未發育成熟，無論在葯物的吸收、分布、代謝、排泄，還是對葯物的敏感性方面，均不同於成年人，而老年人因肝腎功能衰退，使葯物的代謝排泄能力下降，致使葯物在體內停留的時間延長，易產生不良反應。故老幼用葯劑量應比成年人少。一般兒童用葯劑量按體重計算，兒童劑量=成人劑量×兒童體重(千克)/50(千克)。下面介紹一下老人和小孩子用葯劑量推演算法：

年齡用葯量

60歲以上3/4～4/5成人量

15～18歲3/4成人量

12～15歲3/5成人量

8～12歲1/2成人量

6～8歲1/3成人量

4～6歲1/4成人量

2～4歲1/6成人量

1～2歲1/8成人量

初生兒～1歲1/24～1/12成人量。

10. 手機上的心率測試軟體准嗎用多了會有什麼影響嗎

比較准確，用多了也不會有什麼影響，測試心率的手機一般都內置一顆能夠照射到皮下毛細血管的光源和檢測器，把手指按在心率檢測儀上，當心臟將新鮮的血液壓入毛細血管時。

亮度（紅色的深度）呈現如波浪般的周期性變化，通過檢測器快速監測這一有規律變化的間隔，再通過手機內應用的掃描放大，再換算，從而判斷出心臟的收縮頻率。

一些能檢測心率的手機都是帶了一些感測器的。例如血氧心率感應感測器、紫外線感測器等等，搭載這些感測器晶元的手機還可以提供心率、血氧、紫外線強度的檢測。當然這類功能一般手機自帶的應用才會有。

手機上的心率測試原理：

1、PPG光電容積脈搏波描記法原理（PhotoPlethysmoGraphy）

這是在智能手機或手環中運用最多的工作原理，簡單說就是用光的反射，根據血液中透光率的脈動變化，折算成電信號，再運用一定的演算法折算成心率。

其依據的原理是一束固定波長的光束照射到皮膚表面時，光束將通過透射或反射方式把光傳送到光電接收器，在這個過程中由於受到皮膚肌肉和血液的吸收造成衰減，檢測器檢測到的光強度將減弱。

而皮膚、肌肉組織等對光的吸收在整個血液循環中是保持恆定不變的，但皮膚內的血液容積會在心臟的作用下呈搏動性變化。

當心臟收縮時外周血容量最多，光吸收量也最大，檢測到的光強度就最小。而在心臟舒張時，則反之，檢測到光強度最大，使光接收器接收到的光強度隨之呈脈動性變化。

之所以市面上大多數智能手環的LED燈是綠色的光，就是因為綠光在紅色的血液中吸收率是最大的，用綠光檢測對數據判斷就最准確。

當一個人運動處於比較穩定的狀態時，心率也是比較穩定的。只要檢測到不同時間心臟的脈搏強弱，就可以通過演算法計算出其相應的心率。

但是，這僅限於坐下、睡眠、走路、跑步這種運動比較穩定的情況下，如果是加速跑、減速跑、打籃球這種情況下，心率是忽高忽低，這種方法就很難算出准確的心率了。

另外，在劇烈運動時，由於皮膚大量出汗，汗液的對光吸收率不是固定的，也會影響測量精度。不過考慮到大多數智能手環的使用者大多數時候不需要檢測劇烈運動時的心率作為健康管理的參數，這項缺陷也就可有可無了。

2、心電信號測量，類似ECG（心電圖）

這種方法是用人體的電位差進行心率檢測，跟醫院裡面做心電圖類似。心臟周圍的組織和體液都能導電，因此可將人體看成為一個具有長、寬、厚三度空間的容積導體。

心臟好比電源，每次心跳，心肌細胞的動作都會使人的體表產生微小的電極變化，而捕捉到這些電極變化，再經過演算法就可以還原出心率跳動的頻率。

以上內容參考：網路-心跳檢測

以上內容參考：網路-PPG

以上內容參考：網路-ECG（心電圖）