基础护理常用简写术语

基础护理常用简写术语

以下是一些基础护理中常用的简写术语：

1. 生命体征：Vital signs (VS)

2. 体温：Body temperature (BT)

3. 脉搏：Pulse (P)

4. 呼吸：Respiration (R)

5. 血压：Blood pressure (BP)

6. 疼痛评估：Pain assessment (PA)

7. 血糖：Blood glucose (BG)

8. 药物治疗：Medication administration (MA)

9. 静脉输液：Intravenous infusion (IV)

10. 伤口护理：Wound care (WC)

11. 换药：Dressing change (DC)

12. 吸氧：Oxygen administration (OA)

13. 心电监护：Electrocardiogram monitoring (ECG)

14. 患者教育：Patient education (PE)

15. 护理计划：Nursing care plan (NCP)

这只是一些常见的简写术语，不同的医疗机构和护理团队可能会使用不同的简写方式。在具体的护理实践中，应根据所在单位的规范和要求使用相应的简写术语。

仅供参考

国贸术语基础知识

常用7个基础知识

如下:

1.工厂交货EXW

本术语英文为“EX Works （…named place）”，即“工厂交货（……指定地点）”。它指卖方负有在其所在地即车间、工厂、仓库等把备妥的货物交付给买方的责任，但通常不负责将货物装上买方准备的车辆上或办理货物结关。

2.货交承运人FCA

本术语英文为“Free Carrier （…named place ）”，即“货物交承运人（……指定地点）”。它指卖方应负责将其移交的货物，办理出关后，在指定的地点交付给买方指定的承运人照管。

3.船边交货FAS

本术语英文为“Free Alongside ship（…named port of shipment）”即“船边交货（……指定装运港）”。它指卖方在指定的装运港码头或驳船上把货物交至船边，从这时起买方须承担货物灭失或损坏的全部费用和风险，另外卖方须办理出口结关手续。

4.船上交货FOB

本术语英文为“Free on Board（…named port of shipment ）”，即“船上交货（……指定装运港）”。它指卖方必须在合同规定的日期或期间内在指定装运港将货物交至买方指定的船上，并承担货物安全。

5.成本加运费CFR

本术语英文为“Cost and Freight (...named port of destination ）”，即“成本加运费（……指定目的港）”。它指卖方必须支付把货物运至指定目的港所需的开支和运费。

6.成本保险运费CIF

本术语英文为“Cost,Insurance and Freight（…named port of destination ）”，即“成本、保险费加运费（……指定目的港）”。它指卖方除负有与“成本加运费”术语相同的义务外，卖方还须办理货物在运输途中应由买方承担购货物灭失或损坏的海运保险并支付保险费。

7.运费付至CPT

本术语英文为“Carriage Paid to （…named place of destination）”，即“运费付至（……指定目的地）”。本术语系指卖方支付货物运至指定目的地的运费。

股票基础知识术语

股票基础知识有很多，列举几个常用的：1.股市：牛市&熊市

牛市：股市前景乐观，股票价格持续上升的行情。

熊市：前途暗淡，股票普遍持续下跌的行情。

2.看盘技巧：平开&高开&低开

平开：某股票的当日开盘价与前一交易日收盘价持平的情况称为开平盘，或平开。

低开：某股票的当日开盘价低于前一交易日收盘价的情况称为低开。

高开：某股票的当日开盘价高于前一交易日收盘价的情况称为高开。

需要注意的是，研究开盘价之前需要对近几天的成交量和走势情况做到心中有数。以高开为例，可以分为巨量高开，常量高开和低量高开。这三种高开发生在不同的趋势和时空位置，市场意义完全不同。

3.投机方式：多头&空头

多头：投资人预期未来价格上涨，以目前价格买入一定数量的股票等价格上涨后，高价卖出差价利润的交易行为，特点为先买后卖的交易行为。

空头：预期未来行情下跌，将手中股票按目前价格卖出，待行情下跌后买进，获得差价利润。其特点为先卖后买的交易行为。

4.股票行情的跌与涨：利空&利多

利多：对于多头有利，能刺激股价上涨的各种因素和消息，如：银行利率降低，公司经营状况好转等。

利空：对空头有利，能促使股价下跌的因素和信息，如：银根抽紧，利率上升，经济衰退，公司经营状况恶化等。

web3是什么

我所理解的Web3就是通过新技术表现出来，比如加密货币、虚拟现实、增强现实、人工智能等等。在新技术的推动下，Web3运动首当其冲的影响是：我们，集体和大众，看待和评价互联网的方式。Web3的使命是创建一个为大众服务，为大众所有的互联网。

web3属于前端嘛

属于前端的。

Web3就是去中心化的互联网，它基于区块链和去中心化自治组织（DAO）等分布式技术而建立，而不是集中在个人或公司拥有的服务器上。 Web3 的理念是创造一个更加民主化的互联网。没有一个实体可以控制信息流，更不会因为坐拥硬件所有权的人能够「拔插头」就破坏网络。 理论上，Web3中的应用程序运行的服务器、系统和网络，以及数据存储的地方，都将由用户自己拥有，用户投票决定网络的规则和条例。

web3龙头是哪个

龙头是阿里、腾讯、字节三大公司。

阿里、腾讯、字节三大互联网巨头应该是国内web3.0做的最好的公司了。

阿里巴巴收购的香港销量最高的英语报纸——南华早报，成立了一家NFT公司「Artifact Labs」。无独有偶，腾讯也在本月参与投资了澳大利亚NFT初创公司Immutable，这家公司目前估值25亿美元，新晋为独角兽。这也意味着两大巨头正式进军Web3。而TikTok（字节跳动海外）早于阿里腾讯，已经布局海外Web3行业良久。

周星驰宣布进军WEB3，那么WEB3到底是什么

要理解外婆3（Web3音译），我们先简单回顾互联网发展的迭代史：

外婆1：是指上世纪90年代至2005年左右的门户网站时代，用户上新浪、搜狐、雅虎等门户网站查看信息，浏览图片，网站提供信息，用户读取信息，就是纸媒的电子版。用户与网站界限清晰，虚拟世界与现实世界泾渭分明。

外婆2：是指2005年至今的互联网大数据时代。互联网进入流量时代，用户在各种社交媒体上充分交流互动，比如微博、微信、淘宝、京东、抖音、知乎等等。智能手机风靡天下，用户获取的信息极大丰富，上网时间更长，生活方式、消费方式、赚钱方式等等发生了巨大的变化。日常生活渐渐离不开手机及APP应用软件和网络平台。

外婆3就是第三代互联网，是“去中心化网络”的流行说法。是一种基于区块链技术的万维网迭代的想法（注意是想法，因为现在互联网名称不够用，有些概念在成熟之前名字都很玄乎）。用一个公式表达就是：互联网+区块链+DApp(去中心化应用)。

最后简单通俗地说一下外婆3和前两代互联网的区别：外婆3之前，我们上网产生的数据、流量实际上是用户行为产生的，但所有权并不归用户，而是归网站和平台所有，也就是平台对用户数据甚至收益拥有天然的垄断权，个人与平台是一种依存关系，网上的一切也许是你创造出来的，但所有权不是你的。外婆3时代，这种情况将发生颠覆性地改变，依托区块链技术和去中心化应用，我们上网产生的数据所有权将永久性归我们，收益也归我们。因此，真正的外婆3时代到来，将颠覆我们现在的很多商业模式，这是肯定的，对于有商业天赋和投资嗅觉的人来说，仿佛又看到了新的机会。

最后，人类进入web3时代，是大势所趋。很多人在忽悠下一个风口已经来临，也有人提醒说：

风还没刮起来，猪已经在排队了。

web3合约是什么

Web3合约是一种基于区块链技术的智能合约，通过使用Web3开发平台提供的工具和API，可以直接在Web3应用程序中进行操作和部署。Web3合约通常是采用Solidity语言编写的，它们被设计成自动执行，并且可以无需人为干预地记录和验证交易。

智能合约是一段存储在区块链上并能够自动执行特定任务的代码。它们可以与其他智能合约、数字货币或Web3应用程序进行交互，并且在遵守特定规则的情况下自动处理事务。

例如，在去中心化应用程序（DApps）中，Web3合约可以管理整个框架或平台的规则和逻辑。当用户执行某些操作（如购买、出售或交换数字资产）时，智能合约会自动执行所有必要步骤，以确保这些操作符合预先设定好的条件。这种方式使得对于大多数DApps来说，整个过程都变得更安全、更透明性与可追溯。

掌握机器学习基础：常用术语及其解析

在当今科技迅速发展的时代，机器学习已成为人工智能的重要组成部分。无论是在学术研究还是各行各业的应用，了解机器学习的基本概念和常用术语是非常必要的。本文将为您介绍机器学习中常见的一些单词和短语，帮助您更好地理解这一领域。

什么是机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，旨在通过数据驱动的方法使计算机系统能够自动学习和改进其性能。这一过程通常涉及创建算法，使其能够在观察到的数据上寻找模式并生成预测。

机器学习的基本术语

在深入机器学习时，您可能会遇到以下一些常用术语：

• 算法：一系列计算步骤，用于解决问题或执行特定任务。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
• 模型：通过训练算法生成的输出，用于对新数据进行预测。
• 训练数据：用于训练模型的数据集。这些数据集中包含已知的输入和输出，以帮助模型学习。
• 测试数据：用于评估模型性能的数据集。这些数据集不在模型的训练过程中使用，确保模型的泛化能力。
• 过拟合
• 欠拟合：相反，欠拟合指的是模型在训练和测试数据上都表现不佳，通常是因为模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性。
• 特征：输入数据中的独特属性，特征用于描述数据。在机器学习中，选择合适的特征是成功的关键。
• 标签：与特征对应的输出值，通常是模型需要预测的目标。例如，在图像分类问题中，标签可以是图像所属的类别。