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庄闲的80%赢法——职业玩家心得

大多数人玩百家乐输的原因都是：贪婪、侥幸、没有耐心、容易受情绪和生活压力所影响，归根接地自身占很大一部分的原因。不自信的恐惧心理是非常不好的，顺的时候不敢追，不敢乘胜追击，越是黑的时候越容易上头，想背水一战一次性嬴回来，可惜越是这样的人輸得越多，想嬴那你就得去了解别人的盈利方法、方式。
首先讲一些大路和下三路常见的规律型，再运用适合的打法。
1.猛龙回头重注（命中率较高）
2.专打短路（Z和X各不超过三口）
3.不倒翁胜追负缩（10←20←30→40→50）
4.微笑平注平推法
5.全程打Z/X（对方开出两个后即停）
6.专打规律牌型（123、321、223、212、322）
7.齐头牌（重注反打）
8.节节高注意进场与基码的运用

网上百家庄只打庄稳赢

我们最大的优势是基码的分配运用和出手时间，不管是打现场还是玩线上，台子是二十四小时在那里的，在当前你琢磨不透的时候适当的停止，待情况有所转变再出手也不迟。
本金怎么分配？首先，本金分配要有进有退，有一些人喜欢倍投，两倍投（100、200、400），三倍投（100、300、900）去打，其实这个是一个大忌，典型的輸多嬴少，拿着大本金去为了那一点蝇头小利拼得有来有回。
这里就不细说了，自己用计算机算一下是不是嬴的时候只有一点点，輸的时候一下子全輸进去了。个人认为最好是把本分成10%或者5%，以此为基础为筹码，在连红的情况下适当的加大，在连黑的时候也适当的缩小，这个我称之为<嬴冲輸缩>。
DC如战场，你要知道一旦进场非胜即负，你要学会变向思维懂得如何取得最大胜利，也要明白如何在逆风的时候保存自己的兵力。
记住一点，嬴无限，輸有限。嬴是无限的，但是一旦把本都搭进去了，那就什么都没了。
经常遇到的情况要多总结，找到一种适合自己的打法，避免下次遇到你还没有相对应的对策。哪种路子不好打，下次遇到这种情况又该怎么做才能改变最后的结局，思考去改变自己的注码和方法，遇见不同的情况该有哪些改变才能最大程度的保持胜率，要知道这是一个持久战，一次两次的胜利并不能改变什么，长久的嬴才能最大程度的获益。
冰冻三尺绝非一日之寒，从不懂到熟练运用是有一个过程的，希望大家不要急于求成。
随着人工智能逐渐渗透我们的生活，最近AI医疗在当下兴起。那么，AI医疗是什么呢？顾名思义，就是利用最先进的人工智能技术，达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。解析AI医疗的概念，我们可以发现这是AI技术在医疗领域的一项深度发展和突破。下面我们一起来聊聊AI医疗的概念、意义和运用。

1、AI医疗的概念

AI医疗是以互联网为依托，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。根据权威网站的定义，可以简化为“人工智能+医疗”是人工智能技术对于医疗相关领域应用场景的赋能现象。具体来说，AI特别适用于医学影像诊断、慢性病管理和生活方式指导、疾病排查和病理研究、药物开发等领域，并在精准医学方面帮助填补基因型与表现型的区别。

2、AI医疗的意义

我们可以先来看看当下的医疗背景，大致来讲就是医疗健康行业供需关系严重失衡。医疗资源少比如，优秀的医疗资源稀缺，好的医生和医院稀少。大城市医院多且好，小城市医院少且差，而且院内诊中环节就诊工作量大。总的来讲就是医疗资源少，地域割裂性强，医疗效率低。从患者的角度来分析，他们的医疗需求多，且不分地域需求均等，对高效治愈期望强烈。因此，AI医疗就是为了解决这样的供需矛盾应用而生。相信用好了AI技术，就能提升医生群体业务能力，从而对医疗效率和诊疗规范性有一个整体的提升，让更多的民众享受到技术进步的福利。

3、AI医疗的实现

（1）影像学
AI医疗的应用主要体现在影像学。以胸部CT诊断为例，每一位患者做一次检测将产生200-300张切片图像，传统方式单片解读通常要花医生将近10分钟，因此对医生来讲工作量和压力都十分大，而通过计算机视觉技术的AI医疗可有效解决这个问题。而在院内医疗环节中，放射学科掌握80%以上的医疗大数据，是疾病诊断的关键入口之一。AI医疗介入该环节就相当于介入了医疗诊断的关键入口环节，其中累积的大数据也可以为后续AI医疗产品的持续优化提供源动力。
（2）辅助诊断
AI医疗的另一个重点就是可以帮助医生辅助诊断。以肺癌这个病种为例，AI医疗需要跨多学科的介入临床场景，病种库跨系统需集成数万甚至数十万例例肺癌患者全周期数据、百万份临床文档和报告、千万份原始医学图像，收录了肺癌患者的影像、病理、基因检测、病历文本等多维数据。来实现结节筛查等初级功能，同时结合国际、国内最新临床肺癌诊疗指南，来实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖，综合多学科临床信息作出诊断，从而减少该病种的误诊、漏诊情况，提升诊疗效率。目前市面上主流的AI辅助诊断系统已覆盖了包括儿科、肿瘤科、心脑血管科等主流科室，相信在未来，AI辅助诊断系统将会逐步落地到更多的临床科室中。