【摘 要】
：
嘈杂病因为内伤饮食、虫毒感染、脏腑失和及他病失治,病机为肝脾不和,气机升降失司。病性分虚实,虚者以脾虚为主,包括阴虚火旺,血虚等;实者以痰火等病邪侵犯脾胃为主,包括肝气郁结,虫毒内侵等。虚证包含血嘈、老人嘈等;实证包含火嘈、痰嘈、虫嘈等。治疗嘈杂的方法有健脾补气法,基础方为六君子汤、二陈汤;滋阴补血法,用四君子汤加白芍养阴补血;清热泄火法,以痰火越鞠丸、加味三补丸、二陈加黄连栀子汤加减。临床运用中,肝火犯胃所致嘈杂,可发展为反胃与泄泻,应条达肝气,补益脾土。吞酸者,常伴嘈杂,两者均为气机升降失常所致。胃痛
【机 构】
：
成都中医药大学,孝感武孟生中医医院
论文部分内容阅读
嘈杂病因为内伤饮食、虫毒感染、脏腑失和及他病失治,病机为肝脾不和,气机升降失司。病性分虚实,虚者以脾虚为主,包括阴虚火旺,血虚等;实者以痰火等病邪侵犯脾胃为主,包括肝气郁结,虫毒内侵等。虚证包含血嘈、老人嘈等;实证包含火嘈、痰嘈、虫嘈等。治疗嘈杂的方法有健脾补气法,基础方为六君子汤、二陈汤;滋阴补血法,用四君子汤加白芍养阴补血;清热泄火法,以痰火越鞠丸、加味三补丸、二陈加黄连栀子汤加减。临床运用中,肝火犯胃所致嘈杂,可发展为反胃与泄泻,应条达肝气,补益脾土。吞酸者,常伴嘈杂,两者均为气机升降失常所致。胃痛
其他文献
社会治理的"硬治理""软治理"及其内在关联亟待深入研究."统治-管理-治理"的发展,呈现了由"硬治理"到"软治理"的总趋势."物质精神软硬说""制度软硬说""区域综合判断说"研讨了社会治理软硬有别,体现在治理主体、治理内容、治理力的性质与温度、治理工具、治理路径方面.社会治理实践中,"软治理"与"硬治理"相互影响,"软治理"以"硬治理"为支撑."软治理"和"硬治理"是社会治理的典型性两极,两极之间,依据政府治理的强制性力度,可呈现社会治理"由软到硬"的多样化形态,即"自组织治理-调适性治理-引导性治理-强
常见的虚拟货币有比特币、莱特币等,但虚拟货币并没有确切定义,反洗钱金融行动特别工作组(Financial Action Task Force on Money Laundering——FATF)曾将虚拟货币定义为数字化的价值,可实现点对点转移。虚拟货币是金融创新发展的一种表现,但由于其匿名性和交易的不限区域性特征,可能滋生很大风险,易被犯罪分子利用进行洗钱活动。
摘 要：电子书包作为科技与互联网结合的新型教育与学习工具，突破了传统教学在知识资源、学生学习、教学方式等方面的局限性。电子书包推动了课堂教学改革与创新，能营造良好的课堂氛围，活跃学生的思维，使他们快速地融入“悦动”课堂中。通过电子书包，教师可以迅速掌握班级学生的学习情况，学生可以自主获取教师准备的分层资料，实现师生的有效互动。作者分析了电子书包在小学英语教学中的应用，从学生、课堂、教师三个方面分别
一许昭昭约我吃饭,准确来说,是胁迫。许昭昭长得人高马大,扑上来一把搂住我的肩,她刚训练完,身上还带着一股胶皮跑道的味道。她架着我往食堂飞奔,到了便大马金刀地往那儿一坐,心安理得地开始挑选自己喜欢的菜色,从最东一路点到最西,然后假模假样地来一句:“麻烦你啦。”
2001年12月11 日,中国正式成为世界贸易组织(WTO)的成员。中国金融业而对日益复杂多变的国际、国内经济形势,认真贯彻落实中共中央、国务院关于经济金融工作的方针政策和各项部署,不断完善金融宏观调控,推进金融改革,维护金融稳定,努力提高金融服务水平,加强金融对外交流与合作,有力地支持和促进了国民经济又好又快发展。
00在第十间连锁店开张后,“朝暮”理发店的创始人喻辞终于答应接受采访。从普通学徒到小有名气的“明星理发师”,喻辞只用了五年时间。偏偏他为人低调,鲜少出现在镜头面前,业界不乏对他高超技艺和逆天颜值的讨论,他却始终蒙着一层神秘的面纱。如今终于有机会见到真人,众人自然要将他身上的谜团一一解开。其中问得最多的,便是店名的寓意。
教师在识字教学中,应该根据学生的年龄特点,巧妙利用游戏来提高学生的学习兴趣。尤其对于小学低年级的学生来说,他们在学习中往往缺乏目标性与自律性。那么,什么是激发他们学习动机的\"源动力\"呢?显然,就是兴趣。因此,在小学语文低年级的识字教学中,教师应该巧妙利用游戏来增加教学趣味,使学生因为\"见其趣\"而\"乐于学\"。
01这两年,直播带货的风愈刮愈烈,不少传统餐饮品牌都开始走线上线下联动的路子,我家也不例外。上周已经在电话里约好时间,这天,我提前半小时来到了清雅文化公司。可惜对方负责人并不如我想的那般热情,眼下距离约定时间已经过去了半天,却迟迟不见对方踪影,问秘书,秘书也只说“在路上”.
由于强噪声和非线性、非平稳性等特性,导致滚动轴承振动信号存在难以提取和其工况状态难以辨识的问题,对此提出了一种基于改进集成多隐层小波极限学习神经网络的滚动轴承故障识别模型。首先,使用了谱分割小波变换,将采集到的滚动轴承振动信号分解为若干本征模态分量;然后,选择了较能反映轴承运行工况特征的模态分量,并加以了重构;最后,利用了不同小波函数设计了不同的多隐层小波极限学习神经网络,并加入了卷积机制,将重构后的信号输入不同的深层网络,进行了特征学习与故障识别,利用集成方法得到了最后的滚动轴承故障识别结果。研究结果表