11月4日消息，浙江嘉兴一男子酒后不慎摔跤，导致因憋尿而膨胀的膀胱破裂，确诊为膀胱后壁的腹膜内破裂，目前经过治疗病情已逐渐平稳。
医生指出，有些人会经常憋尿，如工作忙碌、开长会、外出旅游、乘长途车、冬季怕冷、早晨贪睡、沉迷于手机和游戏等情况，但憋尿的危害有很多，千万不可忽略。
憋尿时，膀胱长时间过度充盈，膀胱壁压力的增大导致控制膀胱收缩的神经和逼尿肌受损，出现解不出小便的情况，即尿潴留。
由于老年人逼尿肌功能减弱以及可能存在前列腺增生等疾患，所以老年人更容易发病，这种损伤有可能造成永久性损害，难以完全恢复。
憋尿时，膀胱内压力增大，尿液中的细菌还可以经过前列腺管返流进入前列腺，引起感染，导致前列腺炎，亦可出现尿频、尿急、下腹部及会阴部疼痛等不适症状。
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在江苏苏州发生了一起紧急事件。李女士发现其同事顾先生连续三天未上班且手机关机，因此深感担忧并报警求助。此次事件再次提醒我们，对于独居人士的健康安全问题应给予更多关注，确保他们在遇到紧急情况时能够得到及时救助。
4月14日，在江苏泰州发生了一件令人忍俊不禁的事情。三位市民偶然目睹了一位戴眼镜的小哥在骑车过程中遭遇意外摔倒的情景。正是这些生活中的小意外，让我们在忙碌的生活中找到了一丝乐趣和放松。
快科技4月24日消息，近日，前京东副总裁蔡磊接受了央视新闻采访，目前渐冻症病情已经持续加重，口齿表达已经变得不清晰。蔡磊表示，自己舌头和下嘴唇都萎缩了”，甚至洗澡都要拿绳子捆着，日常看似普通细小的动作，稍不注意，都可能是致命的。蔡磊是原任职京东集团财务副总裁，也是互联网 财税”联盟会长、中国电子发票的推动者。他在2019年确诊了渐冻症，之后走
4月14日，在江苏泰州，发生了一件令人忍俊不禁的事情。三位市民正在街头行走，突然目睹了一位戴眼镜的小哥在骑车时不慎摔倒的有趣一幕。希望这位小哥也能从这次意外中汲取教训，以后骑车时更加小心谨慎。
公元前1552年，第三王朝的埃及医生Hesy-Re就在埃伯斯纸莎草纸上首次记录了糖尿病，并针对“排尿过多”的症状提出了一些初步的补救措施。1916年12月，波士顿著名病理学家埃利奥特·乔斯林通过汇编自己的1000个病例，撰写了具有里程碑意义的教科书《糖尿病的治疗》。恰恰整合医学与自然疗法的结合为糖尿病人提供了逆转、治愈的机会，非药物干预的自然疗法才能真正逆转、治愈糖尿病。
近日，一辆面包车未礼让行人导致自行车无接触式摔倒的事件引起了广泛关注。事发时双方均为绿灯状态，但面包车未在斑马线处礼让行人，造成骑自行车的男孩摔倒。在道路行驶中，请务必遵守交通规则，这样即使发生交通事故，也能保证自身无责或次要责任。
长春堂刘保柱，中医博士，山东省中医药老商号长春堂传承人，中国传统医药非物质文化遗产传承人，中医主动疗法传承人，中医抗衰老他行她好品牌创始人，中国抗癌协会会员。长春堂中医主动疗法方药，解决健康问题，运用八纲辨证之总纲阴阳辩证为主，以脏腑辩证为辅助，以六经辨证为药物归经指导方向。长春堂中医主动疗法方药，更适用于养生抗衰老调养，可以让每一个使用过的人，全身肤色改善，身材塑形，抵抗力免疫力提高，因为人体阴阳平衡、脏腑功能协调，皮肤、肌肉、韧带等身体组织就会恢复力量弹性，健康状态表现就会比同龄人显年轻。
近几年来不仅糖尿病的发病率处于一个上升的趋势，甚至有些年轻人也受到了困扰，面对这样的情况，我们不得不重视起来。什么是糖尿病?消渴病是中国传统医学的病名，是指以多饮、多尿、多食及消瘦、疲乏、尿甜为主要特征的综合病证……糖尿病肾脏病为消渴病肾病，一般发生于消渴病中后期。消渴病因包括先天禀赋不足即遗传因素;后天生活方式包括饮食不节，劳逸失调
免疫细胞治疗，作为一种创新的治疗方法，不仅为癌症治疗带来了新的希望，也在其他多个领域取得了显著突破。近日，根据人民日报报道，浙江大学医学院附属儿童医院运用CAR-T治疗的系统性红斑狼疮患儿顺利出院，这名患者 12 岁，这则案例是免疫细胞治疗自身免疫性疾病的一个重大突破。随着科研的深入，科学家们已经发现免疫细胞不仅仅在对抗肿瘤上有所作为，它们还�
由深圳恒生医院慢性病整合医学中心、糖尿病自然疗法中心举办的整合医学“五高慢性”6C自然疗法逆转糖尿病三天三夜特训营于3月25日在深圳落下帷幕。记者了解到，来自福建、四川、山西、山东、广东等全国各地20多名患者参与糖尿病逆转特训营，经过三天三夜时间的健康干预，90%的患者实现了停药停针，走上了糖尿病逆转之路。深圳恒生医院慢性病整合医学中心旗下的糖尿病自然疗法中心，基于功能医学精准检测，属于国内真正从病因上逆转糖尿病的医疗机构。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
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FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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