产检mar是什么意思

一、产检mar是什么意思

1、产检mar是医学术语，mar含义为医疗期间处理医疗用品和给药的工作单。在妇产科，产检mar通常是指孕妇在医院或诊所接受产前检查的纸质记录单。这个记录单上会包括孕妇的身体状况、胎儿生长发育情况、定期进行的检查和药物或营养补充建议等内容。产检mar的目的是确保孕妇和胎儿的健康状况，为医生提供必需信息，保证及时采取必要措施。

2、孕期产检是非常重要的，产检mar也是其中必不可少的一步。产检mar可以记录孕妇的身体状况、胎儿的生长发育情况和产前诊断等信息。通过定期检查和记录这些信息，医生能够及时发现可能存在的问题，并给予必要的治疗措施。这对孕妇和胎儿的健康状况都是至关重要的。不仅如此，孕妇在接受产前检查时能够了解到更多的自我保健知识，增强适应孕期的能力。

3、产检mar的具体记录方法有所不同，通常是护士或医生将孕妇的身体状况和检查结果记录在纸质的mar单上。随着技术的发展，一些医院也会采用电子病历，将记录保存在电脑数据库中。在进行产检mar之前，孕妇需遵从医生的建议，按照规定的时间、周期接受检查。同时，在医生的协助下，孕妇也应该注意自身的饮食和生活习惯，避免不良的行为或习惯影响胎儿的健康。

二、martech编写的原因

1、因为Martech市场将继续在数据、广告技术和营销自动化等领域实现快速增长。

2、2008年，营销网红 Scott Brinker首次提出了 Martech的概念，他将割裂的营销（Marketing）、技术（Technology）与管理（Management）联系在一起，发明了这个单词。由于学术界对这一新型概念界定尚不明确，营销业内对此概念的讨论持续不停。综合几方观点，Martech可以简单定义为技术对营销的赋能，或者营销人员通过数据等技术手段解决企业的营销问题。Martech主要有对内和对外两种职能：对内通过数据等技术手段管理企业内部的营销资源和合作方，如数据库、产品、定价、分销渠道等；对外则同样通过数据等技术手段影响客户的购买决策。理解 Martech概念需要注意两点：

3、一是 Martech与已经火热的数字营销属概念包含关系。数字营销是一种营销手段，相对于传统媒体营销而言，强调的发生地为数字渠道；而 Martech强调的营销方式以技术为主，包括服务于市场的硬件、软件、平台及服务。与 Martech相对的是传统的、以人力为主的营销方式。

4、二是 Martech的范畴非常广。大部分人理解直接服务广告部门的广告科技 AdTech、服务销售部门的销售科技 Salestech都属于 Martech，但是像电商建站工具 Shopify、Magento，电子合同技术例如 DocuSign、呼叫中心技术像 Zendesk、云通讯技术 Twilio、视频会议技术 Zoom实际上也都直接服务于运营和销售业务。再例如像 RPA技术比如 UiPath、协同办公技术 Slack、Trello，甚至包括 Snowflake，其实都在广义的 Martech范畴里。

三、uci数据库的例子

下面以UCI中IRIS为例介绍一下数据集：

index为文件夹目录，列出了本文件夹里的所有文件，如iris中index的内容如下：

iris.data为iris数据文件，内容如下：

7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor

6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor

6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica

6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor

5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica

7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica

如上，属性直接以逗号隔开，中间没有空格（5.1,3.5,1.4,0.2,），最后一列为本行属性对应的值，即决策属性Iris-setosa

iris.names介绍了irir数据的一些相关信息，如数据标题、数据来源、以前使用情况、最近信息、实例数目、实例的属性等，如下所示部分：

9. Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.

本数据的使用实例请参考其他论文，或本站后面的内容。

下面以wine数据为例导入matlab并利用前面提到的libsvm做测试

>> uiimport('wine.data')

导入数据，workspace处出现wine数组178*14

将标签和数据属性提取，并保存到matlab平台下的数据

>> wine_label= wine(:,1);

>> wine_data= wine(:,2:end);

（下次使用的时候可以直接>> load winedat）

>> modelw= svmtrain(wine_data,wine_label);

optimization finished,#iter= 239

optimization finished,#iter= 193

optimization finished,#iter= 214

>> [plabelw, accuracyw]= svmpredict(wine_label,wine_data,modelw);

Accuracy= 100%(178/178)(classification)