Hitler's Bunker: Nazi 'Werewolf' hideout mystery magnet in Ukraine

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神传文化 - Sun Simiao

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孙思邈与他的养生学说 孙思邈，又被称为药王孙天医，是中国古代著名的医生，亦是气功养生的实践家。他在西魏时代出生，相传他活到141岁才仙游。孙思邈少时因病学医，博通经史百家学说，他7岁时就能“日诵千言”。每天能背诵上千字的文章，被人称为“圣童”。到了20岁，他就能侃侃而谈老子、庄子的学说，并对佛家的经典著作十分精通。隋唐时孙思邈曾推拒当官，唐太宗更亲自上山拜会。不过，更为出名的，是他总结了唐代以前的临床经验和医学理论，编成两部医学巨著：《千金要方》和《千金翼方》。 一、 孙思邈的流世著作 孙思邈一生著作80余部，除了《千金要方》、《千金翼方》外，还有《老子注》、《庄子注》、《枕中素书》1卷、《会三教论》1卷、《福禄论》3卷、《摄生真录》1卷、《龟经》1卷等。 《千金要方》三十卷，分二百三十二门，已接近现代临床医学的分类方法。他认为：“人命至重，有贵千金，一方济之，德逾于此。”故以“千金”两字命名。全书合方、论五千三百首，集方广泛，内容丰富，是我国唐代医学发展中具有代表性的巨著，对后世医学特别是方剂学的发展，有着明显的影响和贡献；并对日本、朝鲜医学之发展也有积极的作用。 《千金翼方》三十卷，书名取“輗軏相济”、“羽翼交飞”之意，属孙思邈晚年作品，系对《千金要方》的全面补充。全书分一百八十九门，合方、论、法二千九百余首，记载药物八百多种，尤以治疗伤寒、中风、杂病和疮痈最见疗效。 二、 行医理念与医学贡献 孙思邈把医为仁术的精神具体化。他在其所著的《大医精诚》一书中写道：“凡大医治病，必当安神定志，无欲无求，先发大慈恻隐之心，誓愿普救含灵之苦，若有疾厄来求救者，不得问其贵贱贫富，长幼研茧，怨亲善友，华夷愚智，普同一等，皆如至亲之想……”寥寥片语，已将孙思邈的高尚医德情操，展示在人们面前。 他坚持辨证施治的方法，认为人若善摄生，当可免于病。只要“良医导之以药石，救之以针剂”，“体形有可愈之疾，天地有可消之灾”。他重视医德，不分“贵贱贫富，长幼妍蚩，怨亲善友，华夷愚智”，皆一视同仁。声言“人命至重，有贵千金”。他极为重视妇幼保健，著《妇人方》三卷，《少小婴孺方》二卷，置于《千金要方》之首。 《千金要方》是我国最早的医学百科全书，从基础理论到临床各科，理、法、方、药齐备。一类是典籍资料，一类是民间单方验方。广泛吸收各方面之长，雅俗共赏，...
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"Voices from DARPA" Podcast, Episode 41: The AI Tutor

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In this episode of the Voices from DARPA podcast, Bruce Draper, a program manager since 2019 in the agency’s Information Innovation Office, explains how his fascination with the ways people reason, think, and believe what they believe steered him into a lifelong embrace of computer science and artificial intelligence (AI) research. At DARPA, Draper — who says he welcomes working at a place where an academic scientist like himself can influence the direction of entire fields of research — oversees a portfolio of programs that collectively are about making artificial intelligence learn faster, less prone to mistakes and flawed inferences, and less vulnerable to misuse and deception. One of his programs aims to imbue computers with nonverbal communication abilities so that AIs collaborating with people can integrate a human being’s facial and gestural cues with written and oral ones. Another program seeks to make machine-learning algorithms into quicker studies that require simpler data s...
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