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胶囊网络

发布时间:2022-09-23 09:30:45

① 不懂技术的普通人能在人工智能行业谋一份发展吗

胶囊网络(Capsule Networks)

众所周知,深入学习(Deep Learning)推动了今天的大多数人工智能应用,而胶囊(capsule networks)的出现可能会使其改头换面。深入学习界领航人Geoffrey Hinton在其2011年发布的论文中提到“胶囊”这个概念,于2017年-2018年论文中提出“胶囊网络”概念。针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一:卷积神经网络(CNN),Hinton指出其存在诸多不足,CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面,CNN仍会将其辨识为人脸。CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。经测试,胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击,比如篡改图像以混淆算法,且优于CNN。胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段,但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。

不懂技术的普通人能在人工智能行业谋一份发展。

② 14.胶囊网络(Capsule Network)

接下来,我们来讲一下胶囊网络(Capsule)。Capsule是Hilton的paper,他发表在NIPS2017。

Capsule是什么呢?Capsule是一个你可以想成他想要取代neuron,原来 neuron是output一个值 , 而 Capsule是output一个vector ,在其余的部分它的用法你就把它想成是一个一般的neuron。

所以如下图所示:有个Capsule,Capsule的 output 就是一个 ,这边的写成 ,那Capsule的 input 是什么?Capsule的 input 就是其它的Capsule,我这边有一个黄色的Capsule,他会输出 ,这边有一个绿色的Capsule它会输出 ,这两个vector会当做蓝色的Capsule的 input ,蓝色Capsule的 output 也可以变成其他Capsule的 input

我们知道在一个network里面, 每一个neuron的工作就是负责底dectect一个specific pattern

举例来说有一个neuron,假设你做影像辨识,有一个neuron的工作只是detect往左的鸟嘴,另外一个neuron的工作只是detect向右的鸟嘴;其实不太可能有一个neuron,它可以同时做两件事情,一个neuron它其实就是侦测一种鸟嘴而已,所以你很难说有一个neuron,它就是看说有向左边的鸟嘴,他被activate;向右边的鸟嘴,它也这被activate。

举例来说同样是鸟嘴的pattern,也许看向左看的鸟嘴,他output的 的第一维就是 ,向右看的鸟嘴,它output的 ,它第一维就是 ,但这两个 可能长度是一样的,因为都出现鸟嘴,但是他们内部的值是不一样的,代表说现在输入的pattern有不同的特性。

输入两个 , 分别乘上另外两个matrix ,得到 。所以 ,接下来把 和 做 weighted sum , 得到 ,接下来把 通过一个叫做 挤压 的方式得到 ,这个 挤压 是怎么回事? 挤压 这件事,它只会改变 的长度,它不会改变 的方向。怎么改变它?把 先除以它的长度,让它变成是一个长度为 的 ,变成长度为 的 以后,前面再乘上一个值,这个值是什么意思?如果今天 的长度非常长,这个值会趋近于 , 的长度就趋近于 。 如果今天 非常短,今天前面这个值就会很小, 的长度就会趋近于 。
总而言之,反正就是输入 ,然后经过一连串的运算,得到 ;在这一连串的运算里面有 有 , Squashing 这个 挤压 是固定的,其实你就可以把它当做是一个激活函数一样, 跟 是参数,这个参数要通过backpropagation learn出来的。

今天的特别地方是这边 和 ,他们不是通过backpropagation learn出来的。 和 叫做 coupling coefficients ,他们是在testing的时候在使用这个Capsule的时候动态去决定的。这个决定的process叫做 dynamic routing

所以 和 你可以想成就好像是 pooling 一样。Max pooling就是你有一组neuron,然后只选最大那个值出来,到底哪一个neuron的值会被选, 在training的时候我们不知道,在testing的时候才去dynamic决定的;它这个coupling coefficients跟max pooling是一样的,它也是online的时候决定的。max pooling你可以想成是要被max的那一个neuron,它的位置就是1,其它为的就是零。 其实今天这个coupling coefficients,dynamic routing,你就想成是max pooling的一个进阶版 ,他不是1或者是0,这边可以是不一样的实数,但是我记得 , 的和必须要是1 ,但它不一定要是1或0,他跟max pooling很像,他是在测试的时候动态决定的。

接下来讲 , 又是怎么确定的?

我们先来看 dynamic routing 的演算法:一开始我们现在假设输入 ,把 用 做 weighted sum 以后,我们得到 , 再通过挤压就得到Capsule最后的 。

那么我们来看看 是怎么运作的,首先你要有一组参数 , 的初始值都是 ,而 就对应到 ;假设今天就跑 个iteration, 是一个Hyper-parameter,你要事先定好的。

接下来我们把 做 softmax 得到 ,所以我刚才讲说 的和必须是 。有了 以后你就可以做 weighted sum ,得到 , 还不是最终的 ,我们把得到的 做挤压得到 ,这个 也不是最终的结果 ,这是我们另外计算得到的 和 ;然后接下来我们用计算出来的 去update 的值,你就把 计算出来的结果去跟每一个 做内积,如果某个 和 的内积结果特别大,即他们特别接近的话,对应到的 input 的值就会增加。

如上图所示,我们举个例子:假设右下角红黄绿三个点是 ,然后经过一番计算以后,你得到 是这边灰色的点,这个点跟红色的点、绿色的点比较像,红色点的跟绿色点它们的 就会上升,而他们的然后它的 上升,他们的 也就会跟着上升;然后接下来灰色的点就会往红色的点跟绿色的点更靠近。

所以今天 dynamic routing 这件事,他在决定这个 的时候有点像是 排除离群点(outlier) 的感觉,因为想想看,你把 作 weighted sum ,然后再得到 ;我们假设 就跟 weighted sum 的结果很像,如果今天有某一个人,比如说 跟其他人都很不像,今天算出来的 就会跟他很不像,他的 weight 就会比较小,再算出它的 coupling coefficients 的时候,它算出来就有一点小。
总结一下就是: 今天在input的这一组vector里面,如果有某些人跟其他人都比较不像,它的weight就会越来越小。

现在假设跑了 个iteration以后,我们就得到了 个iteration的 ,这个就是我们最后要拿来计算 跟 的 coupling coefficients ,或者是如果我们用图示来展开的话,看起来像是这个样子:

我们有 然后分别乘上 得到 ,然后我们初始值 都是 。
接下来根据 我们可以得到 ,有了 以后,我们可以计算出一个 ,然后得到 ,根据 我们可以决定下一轮的 ,怎么决定下一轮的 呢?你要透过这个式子: ,去计算 跟 和 的相似的程度,如果 跟 比较像,之后 就会增加,如果 跟 比较像,之后 就会增加;看 跟谁像谁的 weight 就会增加,好,所以有了 以后你就会去update你的 ;有了新的 以后,你就计算出新的 ,然后你就得到 ,根据 你就可以得到新的 weight : ……以此类推,就可以得到 ,就是最终的输出 了。

而这整个process其实它就跟 rnn 是一样的。你 output 的 ,会再下一个时间点被使用;这个在 rnn 里面就好像是 hidden layer的memory 里面的值一样,在前一个时间点的输出会在下一个时间点使用。

所以在training 的时候,实际上你train的时候你还是用backpropagation,很多农场文都说Hilton他要推翻backpropagation,其实我看也好像不是这样的,你刚刚看农场再下到吃手,其实也好像也不是这个样子,最后train的时候还是用backpropagation,怎么用呢?这个training就跟RNN很像,就是说这个dynamic routing你就可以想成是一个RNN,然后train下去就像train RNN一样,train下去你就得到那个结果。

实际上这个Capsule怎么train?

首先Capsule可以是convolution的 。我们知道说在做卷积的时候,我们会有一堆filter,然后扫过那个图片, Capsule可以取代filter,filter就是input一幅图片的一小块区域得到output的value;那么Capsule就是input一幅图片的一小块区域得到一个 ,就这样的差别而已。Capsule最后的output长什么样子?
假设我们现在要做的是手写数字辨识,辨识一张image,原来如果是一般的neuron network,你 output 就是 十个neuron ,每个neuron对应到一个可能的数字,如果是Capsule,你 output 就是 十个Capsule,每一个Capsule就对应到一个数字。
可是你说Capsule的输出是一个vector,我们怎么知道说在这个vector里面这个数字有没有出现呢?我们刚才讲过说vector的norm就代表了pattern出现的confidence。所以今天如果你要知道数字1有没有出现,你就把对照数字1的Capsule,取他的对应1的vector那个norm,那也就是得到了数字1的confidence。同理其他数字;
那么在training的时候,输入数字 你当然希望输出数字 的confidence越大越好,所以今天如果输入是数字 ,你就希望说 的norm越大越好,你希望 的norm被压小,细节的式子我们就不列出来,精神就是这个样子的:

而在Hilton 的paper里面,它还加了一个 reconstruction的network,是说他把Capsule的output吃进去,然后output reconstruct出原来的image 。这个CapsNet的output他其实是 一排vector ,如果是手写数字辨识,它的output就是十个vector。那如上图 绿色方框NN 这个neuron network就把这十个vector的串接吃进去,然后希望可以做reconstruction。在实作上的时候,如果今天知道input的数字是 ,那么就会把对应到 的Capsule的output乘 ,其他数字统统都会乘 。如果今天对应的数字输入的数字是 ,那就是就会把对应到 的Capsule的output乘 ,其他数字统统都会乘 。得到neuron network,希望可以reconstruct回原来的输入。

如下图所示,接下来我们先来看一下Capsule的实验结果,这个实验结果baseline应该是一个CNN的network,在MNIST上错误率其实很低,0.39%的错误率。接下来四行分别是Capsule的结果,routing 1次或者是routing 3次,没有reconstruction和有reconstruction, 这边很明显的有reconstruction 的performance有比较好 ,至于routing 1次或者是routing 3次谁比较好就有点难说,在没有reconstruction的时候,然后routing 1次比较好,有reconstruction的时候,routing 3次比较好。
这边有另外一个实验是想要 展示CapsNet它对抗noise的能力,他的robust的能力 ,所以今天这个实验把MNIST的CapsNet做一个 affine transformation ,但注意一下training没有affine transformation,所以training 跟testing是有点mismatch。 把testing故意作为一个affine以后,因为training 跟testing是mismatch的,所以当然理论上你的network performance是会变差,所以CapsNet的正确率掉到79%。但是traditional convolutional neuron networkmodel掉的更多,他是66%的正确率, 这显示说CapsNet它比较Robust ,你有做一下affine transformation, CapsNet的performance掉的量是比较少的。

我们刚才有说每一个Capsule的output 的 每一个dimension就代表了现在pattern的某种特征。怎么验证这一件事呢?
我刚不是说有一个会做reconstruction的network嘛,用它吃Capsule的output就可以变回image。好,我们就让他吃某一个Capsule的output,然后故意调整这个Capsule的output某一个dimension,就可以知道说这个Capsule的output的dimension,他代表了什么样的特征。举例来说在Hilton的paper的实验上看到说有某些dimension,他代表了笔画的粗细,有某些dimension代表了旋转等等,就每一个dimension都是代表了今天你要侦测的pattern的某一种特征。
如下图所示,为实验结果:

最后这个实验是想要 显示Capsule的reconstruction的能力 ,这个实验是这样,他是把network train在MultiMNIST上面,也就network在train的时候她看到的image本来就是 有重叠 ,我觉得这个实验其实如果有另外一个版本是:training的时候是没有重叠的一般数字,testing的时候有重叠还可以辨识出来,我就真的觉得我钦佩的五体投地,但这个不是这样,这个应该是training和testing都是有重叠的数字的。

那么machine需要做的工作是把这两个数字辨识出来。做法是:给machine看着这一张数字,不知道是哪两个数字的叠合,然后machine它辨识出来是7跟1的结合的可能性比较大。接下来再分别把7跟1丢到reconstruction里面,你就可以分别把7跟1 reconstruct回来,所以这边就显示一下reconstruct的结果,我们看第一排第一张图:看起来是4,其实是2跟7叠在一起,然后她被reconstruct以后,它就可以看出来说红色部分是2,绿色的部分是7。再看第一排第五张图,如果它辨识出来是5跟0,但是你要求他reconstruct 5和7,你把7的那个vector 即:对应到7的Capsule的output丢到reconstruct network里面叫他reconstruct,明明没有看到7,所以7的部分就会消失。好,这个是CapsNet的一些实验。好,为什么CapsNet会work呢?接下来,我们就来看看这个结构的特色。

有两个特性,一个叫Invariance,一个叫Equivariance。
Invariance 是什么意思?input一张image,得到这样的output;我input另外一张image,也得到这个output;他们都是1,虽然有点不一样,network学会无视这个差别得到一样的输出。如下图左边所示;
所谓的Equivariance意思是说我们并不是希望network input不一样的东西就输出一样东西,我们希望network输出完全地反映了现在看到的输入,比如说你输入这张1,得到结果是这样,你输另外一张1,其实这个1是左边这张1的翻转,那它的输出就是左边的vector的翻转。如下图右边所示;

那CNN的max pooling的机制,只能做到Invariance,不能够真的做到Equivariance。 为什么?CNN就是一组neuron里面选最大的出来,现在input是 ,max pooling选 ,max pooling选3。 input不一样的东西,output一样的东西,它只做到Invariance;

但CapsNet可以做到Equivariance这件事情,怎么做到呢? 现在input这个 出来, 进去,然后让Capsule的output要说看到 的confidence很高,input另外一张 ,CapsNet要说我看到 的confidence也很高,今天它在对应到 的Capsule的output的 ,他们的norm都要是大的;在输入这两张image的时候,但是他们在取norm之前的vector里面的值可以是不一样,而这个不一样可以反映的这两个 之间的差异。

所以如果要打个比方的话,你就可以想成说 Invariance 其实是说这个network很迟钝,他是个特别迟钝的人,人家赞美他或批评他对他来说是没差的,因为它看起来就是没差别。但是Capsule不一样,他知道差别,但是他选择不去理会,就是输入的差别在Capsule的output有被呈现,只是取norm的时候,最后没有用到差别。

至于Dynamic Routing,为什么会work呢? 我直觉觉得 Dynamic Routing非常像Attention-based model加multi-hop ,我们之前已经讲过memory network嘛,我们说里面有attention的机制,然后有multi-hop的机制。
Dynamic Routing其实很像这个,你可以把input的 就想成是这边的document。然后这边的 你就想成是attention的weight,你先得到一组attention的weight,抽出一个vector,然后再回头再去做attention,再抽出一个vector再回头去做attention,跟memory network里面的attention加multi-hop的机制是一样,是非常类似的,至于他为什么会work,其实我没有很确定,我觉得这边其实需要一个实验,这个实验是什么?你敢不敢让那些 的值也跟着backpropagation一起被learn出来这样子,因为今天我们并没有验证说如果 的值用别的方法取得performance会不会比较好,如果今天 的值也跟着backpropagation一起被learn出来,但他的performance比capsule还要差的话,我就会觉得说Dynamic Routing提这件事情是真的有用。

这边就是一些reference给大家参考,

③ 深度学习的职业发展方向有哪些

当前,人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动,各国政府高度重视、资本热潮仍在加码,各界对其成为发展热点也达成了共识。本文旨在分析深度学习技术现状,研判深度学习发展趋势,并针对我国的技术水平提出发展建议。
一、深度学习技术现状
深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展,使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。其中,基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率,基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率,基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段,带来新产业的兴起。
深度学习是大数据时代的算法利器,成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比,深度学习技术有着两方面的优势。一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能,而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征,削减了对每一个问题设计特征提取器的工作,而传统机器学习算法需要人工提取特征。因此,深度学习成为大数据时代的热点技术,学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。
深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。计算机视觉和自然语言处理是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。循环神经网络适合解决序列信息相关问题,已广泛应用于自然语言处理领域,如语音识别、机器翻译、对话系统等。
深度学习技术仍不完美,有待于进一步提升。一是深度神经网络的模型复杂度高,巨量的参数导致模型尺寸大,难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大,而训练数据样本获取、标注成本高,有些场景样本难以获取。三是应用门槛高,算法建模及调参过程复杂繁琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推理能力,图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl指出当前的深度学习不过只是“曲线拟合”。五是存在可解释性问题,由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合,很难解释模型到底学习到了什么,但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要,算法的可解释性又是十分必要的。因此,深度学习仍需解决以上问题。
二、深度学习发展趋势
深度神经网络呈现层数越来越深,结构越来越复杂的发展趋势。为了不断提升深度神经网络的性能,业界从网络深度和网络结构两方面持续进行探索。神经网络的层数已扩展到上百层甚至上千层,随着网络层数的不断加深,其学习效果也越来越好,2015年微软提出的ResNet以152层的网络深度在图像分类任务上准确率首次超过人眼。新的网络设计结构不断被提出,使得神经网络的结构越来越复杂。如:2014年谷歌提出了Inception网络结构、2015年微软提出了残差网络结构、2016年黄高等人提出了密集连接网络结构,这些网络结构设计不断提升了深度神经网络的性能。
深度神经网络节点功能不断丰富。为了克服目前神经网络存在的局限性,业界探索并提出了新型神经网络节点,使得神经网络的功能越来越丰富。2017年,杰弗里辛顿提出了胶囊网络的概念,采用胶囊作为网络节点,理论上更接近人脑的行为,旨在克服卷积神经网络没有空间分层和推理能力等局限性。2018年,DeepMind、谷歌大脑、MIT的学者联合提出了图网络的概念,定义了一类新的模块,具有关系归纳偏置功能,旨在赋予深度学习因果推理的能力。
深度神经网络工程化应用技术不断深化。深度神经网络模型大都具有上亿的参数量和数百兆的占用空间,运算量大,难以部署到智能手机、摄像头和可穿戴设备等性能和资源受限的终端类设备。为了解决这个问题,业界采用模型压缩技术降低模型参数量和尺寸,减少运算量。目前采用的模型压缩方法包括对已训练好的模型做修剪(如剪枝、权值共享和量化等)和设计更精细的模型(如MobileNet等)两类。深度学习算法建模及调参过程繁琐,应用门槛高。为了降低深度学习的应用门槛,业界提出了自动化机器学习(AutoML)技术,可实现深度神经网络的自动化设计,简化使用流程。
深度学习与多种机器学习技术不断融合发展。深度学习与强化学习融合发展诞生的深度强化学习技术,结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,克服了强化学习只适用于状态为离散且低维的缺陷,可直接从高维原始数据学习控制策略。为了降低深度神经网络模型训练所需的数据量,业界引入了迁移学习的思想,从而诞生了深度迁移学习技术。迁移学习是指利用数据、任务或模型之间的相似性,将在旧领域学习过的模型,应用于新领域的一种学习过程。通过将训练好的模型迁移到类似场景,实现只需少量的训练数据就可以达到较好的效果。
三、未来发展建议
加强图网络、深度强化学习以及生成式对抗网络等前沿技术研究。由于我国在深度学习领域缺乏重大原创性研究成果,基础理论研究贡献不足,如胶囊网络、图网络等创新性、原创性概念是由美国专家提出,我国研究贡献不足。在深度强化学习方面,目前最新的研究成果大都是由DeepMind和OpenAI等国外公司的研究人员提出,我国尚没有突破性研究成果。近几年的研究热点生成式对抗网络(GAN)是由美国的研究人员Goodfellow提出,并且谷歌、facebook、twitter和苹果等公司纷纷提出了各种改进和应用模型,有力推动了GAN技术的发展,而我国在这方面取得的研究成果较少。因此,应鼓励科研院所及企业加强深度神经网络与因果推理模型结合、生成式对抗网络以及深度强化学习等前沿技术的研究,提出更多原创性研究成果,增强全球学术研究影响力。
加快自动化机器学习、模型压缩等深度学习应用技术研究。依托国内的市场优势和企业的成长优势,针对具有我国特色的个性化应用需求,加快对深度学习应用技术的研究。加强对自动化机器学习、模型压缩等技术的研究,加快深度学习的工程化落地应用。加强深度学习在计算机视觉领域应用研究,进一步提升目标识别等视觉任务的准确率,以及在实际应用场景中的性能。加强深度学习在自然语言处理领域的应用研究,提出性能更优的算法模型,提升机器翻译、对话系统等应用的性能。
来源:产业智能官
END
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④ 如何防止软胶囊网胶发霉

不要接触水,保持周围的环境要干燥,只要不潮湿就行了

⑤ 人工智能的发展前景如何

当前,国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口,积极加大投资布局,与此同时,随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下,全球人工智能应用场景将不断丰富,市场规模持续扩大。

“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的,人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年),也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始,人工智能进入了加速发展的新阶段,并行计算能力、大数据和先进算法,使当前人工智能加速发展;同时,近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视,产业界对AI的投资和收购如火如荼。

人工智能技术迈入深度学习阶段

机器学习是实现人工智能的一种重要方法,深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)的关键技术之一。深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来,在云计算、大数据和芯片等的支持下,已经成功地从实验室中走出来,开始进入到了商业应用,并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩,全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。

与此同时,全球人工智能领域对新技术的探索从未停止,新技术层出不穷,例如近年来一些新的类脑智能算法提出来,将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中,形成不同于深度学习的神经网络技术路线,如胶囊网络等,技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力,这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。

主要经济体加快人工智能战略布局

人工智能作为引领未来的战略性技术,目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来,包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划,越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中,从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

⑥ 促精宝胶囊具体是种什么药

主要成分:淫羊藿,枸杞子,菟丝子,丹参等。
适宜人群:作为男性食物调理品,适用于男性精子活力低下,精子数量减少,死精子过多等情况者。
用法用量:每日3次,每次4-6粒。
注意事项:服促精宝期间,不可饮酒,不宜吃刺激,生冷食物,忌食芹菜,木耳,棉籽油。
促精宝胶囊主要适用于精子数量减少、活力不足、活率低下、畸形过多引起的男性不育,或用于男性性功能低下引起的性欲下降、男性性功能衰退等。

⑦ calcium complete是什么意思

calcium complete
网络骨坚强;强钙配方;钙镁软胶囊

网络释义

1.

骨坚强
健康商城 - 艾迪康健康管理中心 ... 骨痛无( Glucosatrin) 骨坚强(Calcium Complete) 纤维粉( Fiber powder) ...

2.

强钙配方
... Gymenema sylvestre (一种草本植物) Calcium Complete 强钙配方 Digestive Enzymes with Probiotics 益生消化酵素(含益生菌) ...

3.

钙镁软胶囊
钙镁软胶囊(Calcium Complete)- N; r4 e1 }5 C0 {! }6 r R. F最容易被吸收的钙片配方;强健骨骼与牙齿。

⑧ 松龄血脉康胶囊网传医保停用要自费是真的吗

医保药品就是载入《基本医疗保险药品目录》里面的药品。也就是医疗保险可以报销的药品。国家在确定《基本医疗保险药品目录》的药品品种时,是考虑临床治疗的基本需要,也考虑地区间的经济差异,中西药并重。

纳入《基本医疗保险药品目录》的药品,是临床必需、安全有效、价格合理、使用方便、市场能够保证供应的药品,并具备下列条件之一,1、《中国药典》(现行版)收载的药品,2、符合国家食品药品监督管理局颁发标准的药品,3、国家食品药品监督管理局批准正式进口的药品。

松龄血脉康胶囊于1996年初获得国家卫生部批准的三类中药新药证书及生产批文(批准文号:(96)卫药准字Z-10号),并于1998年11月获得国家五部委颁发的《国家重点新产品证书》,且是2000年――2004年《国家基本医疗保险药品目录》甲类品种。

龄血脉康胶囊是康弘公司投入大量心血,经过多年摸索,独家研究开发出的治疗和预防心脑血管疾病的天然中药制剂。该药系根据祖国传统医学对肝风、头痛眩晕等症的辨证理论,选用具有平肝潜阳、荣养阴血、活血化瘀、镇心安神之功效的中草药组方,采用先进的生产工艺和设备,经科学提炼精制而成的新型稳压调脂中成药。

⑨ fateater英文字减肥药。说的美国产品,我吃了后住院了,有没有吃过这个减肥药的求解答

减肥方法千万种,选择那种减肥方式是适合自己的呢?

减肥确实不是一件容易事,减肥名言管住嘴迈开腿有多少人能坚持下去呢?

每天都有各路的美食诱惑着你,但是运动又太累了难以坚持,减肥太难了,这时候就催生出了减肥药。

减肥药就像是专门给懒惰的胖人一个选择,也不需要节食,控制自己的饮食,也不需要大量的运动,就可以在家躺着就能瘦,看似是一个两全其美的减肥方式。中国人民解放军南部战区总医院(原广州军区总医院)普通外科吴良平

但是相信很多人也知道一些因为食用减肥药而出现的事故,近期又有新闻爆出,一名女子因为服用减肥药,导致意外死亡,让人悲痛万分。尽管近年来不断爆出减肥药危害的相关新闻,还是有人不断陷入减肥药的坑里!

很多商家生产的减肥药都是三无产品,还有为了让顾客有减重的效果,往药品里添加很多利尿剂,泻药成分,使用这种类型的减肥药就会发现自己不停的上厕所,如果用量过大,很容易发生脱水还有虚脱的现象,严重的还有血糖过低晕倒的状况,这类药物食用过多,就会对肠胃造成损伤,严重的会造成,还会诱发,等一系列疾病。

还有添加一些兴奋剂,这些成分本来是调节人体代谢机能的,可以增强代谢和消耗的能力,但是如果大量使用,就会扰乱人体下丘脑腺体轴向控制系统,激素系统就被扰乱。

所以说减肥药非常危险,尽管用药初期可能还有效果,但是长期食用就不会开始那么明显了,而且给身体各个技能的伤害也是不可估量的

不要轻易的尝试减肥药了,这是一种不科学不安全的减肥方式,切不可因为减肥断送自己的健康!

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