




版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
人工智能在醫(yī)療領域應用案例分析題集合姓名_________________________地址_______________________________學號______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------線--------------------------1.請首先在試卷的標封處填寫您的姓名,身份證號和地址名稱。2.請仔細閱讀各種題目,在規(guī)定的位置填寫您的答案。一、選擇題1.人工智能在醫(yī)療領域的主要應用包括哪些?
a)疾病診斷
b)藥物研發(fā)
c)個性化治療
d)以上都是
2.以下哪個不是人工智能在醫(yī)療領域應用的關鍵技術?
a)深度學習
b)自然語言處理
c)量子計算
d)技術
3.人工智能在醫(yī)療影像分析中的應用有哪些?
a)癌癥檢測
b)腦血管疾病診斷
c)心電圖分析
d)以上都是
4.以下哪個不是人工智能在藥物研發(fā)中的應用?
a)藥物靶點識別
b)藥物分子設計
c)藥物臨床試驗
d)藥物療效預測
5.人工智能在醫(yī)療中的應用有哪些?
a)手術輔助
b)康復輔助
c)輔助護理
d)以上都是
答案及解題思路:
1.答案:d)以上都是
解題思路:人工智能在醫(yī)療領域的應用非常廣泛,涵蓋了疾病診斷、藥物研發(fā)、個性化治療等多個方面,因此選擇“以上都是”是正確的。
2.答案:c)量子計算
解題思路:雖然量子計算是一種前沿技術,但在目前階段,它并不是人工智能在醫(yī)療領域應用的關鍵技術。深度學習、自然語言處理和技術是當前醫(yī)療應用中的核心技術。
3.答案:d)以上都是
解題思路:人工智能在醫(yī)療影像分析中的應用十分廣泛,包括癌癥檢測、腦血管疾病診斷和心電圖分析等,因此選擇“以上都是”是正確的。
4.答案:c)藥物臨床試驗
解題思路:藥物臨床試驗是藥物研發(fā)過程中的一個環(huán)節(jié),而不是人工智能在藥物研發(fā)中的應用。藥物靶點識別、藥物分子設計和藥物療效預測則是人工智能在藥物研發(fā)中的應用。
5.答案:d)以上都是
解題思路:人工智能在醫(yī)療中的應用包括手術輔助、康復輔助和輔助護理等多個方面,因此選擇“以上都是”是正確的。二、填空題1.人工智能在醫(yī)療領域的應用,可以顯著提高__________。
答案:醫(yī)療效率和服務質(zhì)量
解題思路:技術的進步,人工智能能夠在醫(yī)療影像分析、疾病診斷、患者管理等環(huán)節(jié)提供高效率的服務,同時提高醫(yī)療診斷的準確性,從而提升整個醫(yī)療行業(yè)的服務質(zhì)量。
2.人工智能在醫(yī)療影像分析中,利用__________技術對醫(yī)學圖像進行自動識別和分析。
答案:深度學習
解題思路:深度學習是人工智能的一種學習方法,特別適合處理圖像識別任務。在醫(yī)療影像分析中,通過深度學習模型,能夠自動識別和分析醫(yī)學圖像中的異常情況。
3.人工智能在藥物研發(fā)中,通過__________技術加速藥物發(fā)覺和篩選過程。
答案:分子對接
解題思路:分子對接是一種計算生物學方法,用于模擬蛋白質(zhì)和藥物之間的相互作用。通過分子對接技術,可以幫助科學家預測藥物的潛在活性,從而加速藥物的研發(fā)和篩選過程。
4.人工智能在醫(yī)療中,通過__________技術實現(xiàn)手術輔助操作。
答案:學
解題思路:學是研究和自動化系統(tǒng)的學科。在醫(yī)療領域,通過將學原理應用于醫(yī)療,可以實現(xiàn)精確的手術輔助操作,提高手術的成功率和安全性。
5.人工智能在醫(yī)療領域的應用,有助于__________。
答案:推動醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展
解題思路:人工智能的廣泛應用不僅提升了醫(yī)療服務質(zhì)量和效率,還為醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入了新的動力。通過推動創(chuàng)新,有助于形成新的產(chǎn)業(yè)增長點,優(yōu)化醫(yī)療資源配置。三、判斷題1.人工智能在醫(yī)療領域可以完全取代醫(yī)生進行診斷和治療。()
答案:×
解題思路:雖然人工智能在醫(yī)療領域的應用日益廣泛,如輔助診斷、數(shù)據(jù)分析等,但醫(yī)生的經(jīng)驗、直覺和對患者整體狀況的理解是人工智能難以完全替代的。醫(yī)生在診斷和治療過程中,能夠根據(jù)患者的具體癥狀、病史和體檢結(jié)果綜合判斷,這是人工智能目前還無法達到的水平。
2.人工智能在醫(yī)療影像分析中,可以準確診斷出所有疾病。()
答案:×
解題思路:雖然人工智能在醫(yī)學影像分析中展現(xiàn)出較高的準確性和效率,但仍存在局限性。由于醫(yī)學影像分析涉及大量專業(yè)知識和經(jīng)驗,目前的人工智能系統(tǒng)可能無法涵蓋所有疾病的診斷,且在一些罕見病或病情復雜的情況下,誤診率可能較高。
3.人工智能在藥物研發(fā)中,可以完全替代藥物化學家的工作。()
答案:×
解題思路:雖然人工智能在藥物研發(fā)過程中具有輔助作用,如預測藥物分子性質(zhì)、篩選潛在藥物分子等,但仍不能完全替代藥物化學家的工作。藥物化學家在研究過程中需要綜合考慮多個因素,如生物活性、毒理作用、藥代動力學等,這是人工智能難以完全替代的。
4.人工智能在醫(yī)療中,可以完全替代手術醫(yī)生進行手術操作。()
答案:×
解題思路:盡管手術技術逐漸發(fā)展,但在手術操作過程中,人工智能還不能完全替代手術醫(yī)生。手術醫(yī)生具備豐富的臨床經(jīng)驗和技巧,能夠根據(jù)手術過程中患者的反應和變化靈活調(diào)整手術方案,這是目前手術難以實現(xiàn)的。
5.人工智能在醫(yī)療領域的應用,可以顯著降低醫(yī)療成本。()
答案:√
解題思路:人工智能在醫(yī)療領域的應用可以提高工作效率、減少人力成本、優(yōu)化資源分配等,從而在一定程度上降低醫(yī)療成本。例如人工智能可以協(xié)助醫(yī)生進行疾病診斷,縮短診斷時間,提高診斷準確率;同時在藥品研發(fā)、醫(yī)學影像分析等方面,人工智能的應用也有助于提高研發(fā)效率,降低研發(fā)成本。但是降低醫(yī)療成本是一個復雜的過程,需要綜合考慮多方面因素。
:四、簡答題1.簡述人工智能在醫(yī)療領域的主要應用。
解題思路:
(1)概述人工智能在醫(yī)療領域的主要應用方向。
(2)舉例說明每個方向的應用案例。
(3)分析這些應用案例的意義和價值。
2.簡述人工智能在醫(yī)療影像分析中的應用及優(yōu)勢。
解題思路:
(1)描述人工智能在醫(yī)療影像分析中的應用場景。
(2)列舉人工智能在醫(yī)療影像分析中應用的具體方法。
(3)分析這些應用方法的優(yōu)勢,如提高診斷準確率、縮短診斷時間等。
3.簡述人工智能在藥物研發(fā)中的應用及優(yōu)勢。
解題思路:
(1)闡述人工智能在藥物研發(fā)中的具體應用領域。
(2)列舉人工智能在藥物研發(fā)中的應用技術。
(3)分析這些技術在藥物研發(fā)中的優(yōu)勢,如降低研發(fā)成本、提高研發(fā)效率等。
4.簡述人工智能在醫(yī)療中的應用及優(yōu)勢。
解題思路:
(1)描述人工智能在醫(yī)療中的具體應用。
(2)舉例說明醫(yī)療中的人工智能技術應用。
(3)分析這些應用的優(yōu)勢,如提高手術精準度、減少醫(yī)生負擔等。
5.簡述人工智能在醫(yī)療領域的應用面臨的挑戰(zhàn)。
解題思路:
(1)分析人工智能在醫(yī)療領域應用過程中面臨的主要挑戰(zhàn)。
(2)舉例說明這些挑戰(zhàn)在實際應用中的影響。
(3)提出應對這些挑戰(zhàn)的措施和策略。
答案及解題思路:
1.簡述人工智能在醫(yī)療領域的主要應用。
答案:
人工智能在醫(yī)療領域的主要應用包括:醫(yī)療影像分析、藥物研發(fā)、醫(yī)療、輔助診斷、疾病預測等。
解題思路:
人工智能在醫(yī)療領域應用廣泛,通過收集、分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù),輔助醫(yī)生進行診斷和治療,提高醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率。
2.簡述人工智能在醫(yī)療影像分析中的應用及優(yōu)勢。
答案:
人工智能在醫(yī)療影像分析中的應用包括:病變檢測、圖像分割、病灶分類等。其優(yōu)勢在于提高診斷準確率、縮短診斷時間、降低誤診率。
解題思路:
醫(yī)療影像分析是人工智能在醫(yī)療領域的一個重要應用。通過深度學習、計算機視覺等技術,實現(xiàn)對人體組織的識別和病變的檢測,從而輔助醫(yī)生進行疾病診斷。
3.簡述人工智能在藥物研發(fā)中的應用及優(yōu)勢。
答案:
人工智能在藥物研發(fā)中的應用包括:分子設計、化合物篩選、藥效預測等。其優(yōu)勢在于降低研發(fā)成本、提高研發(fā)效率、縮短研發(fā)周期。
解題思路:
人工智能技術在藥物研發(fā)中的應用,通過對海量數(shù)據(jù)進行分析和建模,快速篩選出具有潛在藥效的化合物,加速藥物研發(fā)進程。
4.簡述人工智能在醫(yī)療中的應用及優(yōu)勢。
答案:
人工智能在醫(yī)療中的應用包括:手術導航、康復輔助、健康管理等。其優(yōu)勢在于提高手術精準度、減少醫(yī)生負擔、提高患者生活質(zhì)量。
解題思路:
醫(yī)療是人工智能在醫(yī)療領域的重要應用之一。通過將人工智能技術應用于,實現(xiàn)精準的手術操作、康復輔助和健康管理等功能。
5.簡述人工智能在醫(yī)療領域的應用面臨的挑戰(zhàn)。
答案:
人工智能在醫(yī)療領域應用面臨的挑戰(zhàn)主要包括:數(shù)據(jù)隱私保護、技術成熟度、法律法規(guī)等方面。為應對這些挑戰(zhàn),需加強數(shù)據(jù)安全管理、提升技術研發(fā)水平、完善相關法律法規(guī)。
解題思路:
人工智能在醫(yī)療領域應用雖然取得顯著成果,但同時也面臨著數(shù)據(jù)隱私保護、技術成熟度、法律法規(guī)等方面的挑戰(zhàn)。需要通過技術創(chuàng)新、法律法規(guī)完善等手段,促進人工智能在醫(yī)療領域的健康發(fā)展。五、論述題1.論述人工智能在醫(yī)療領域應用的意義及影響。
解答:
人工智能在醫(yī)療領域的應用具有深遠的意義及影響,具體
提高診斷準確性:人工智能系統(tǒng)通過對大量數(shù)據(jù)的深度學習,能夠在圖像識別、癥狀分析等方面超越人類專家,從而提高疾病的診斷準確性和速度。
優(yōu)化醫(yī)療資源分配:通過智能分析醫(yī)療資源的使用情況,人工智能可以幫助醫(yī)療機構(gòu)更合理地分配醫(yī)療資源,提高醫(yī)療服務效率。
促進精準醫(yī)療:人工智能能夠根據(jù)患者的遺傳信息和疾病特征,制定個性化的治療方案,從而實現(xiàn)精準醫(yī)療。
提升醫(yī)療安全性:人工智能可以通過智能監(jiān)測和預警,及時發(fā)覺潛在的風險和并發(fā)癥,降低醫(yī)療風險。
減輕醫(yī)生工作負擔:人工智能可以幫助醫(yī)生處理日常的工作,如病例錄入、數(shù)據(jù)分析等,從而減輕醫(yī)生的工作負擔。
2.論述人工智能在醫(yī)療影像分析中的應用前景及挑戰(zhàn)。
解答:
人工智能在醫(yī)療影像分析領域的應用前景廣闊,同時也面臨一些挑戰(zhàn)。
應用前景:
提高疾病檢測的準確性和速度。
幫助醫(yī)生發(fā)覺早期疾病和微小病變。
降低診斷誤診率。
挑戰(zhàn):
數(shù)據(jù)質(zhì)量:高質(zhì)量、多樣性的數(shù)據(jù)對于人工智能系統(tǒng)的訓練。
技術瓶頸:現(xiàn)有的算法和模型在處理復雜病例和罕見疾病方面仍存在困難。
法律法規(guī):醫(yī)療影像涉及患者隱私,需嚴格遵循相關法律法規(guī)。
3.論述人工智能在藥物研發(fā)中的應用前景及挑戰(zhàn)。
解答:
人工智能在藥物研發(fā)領域的應用前景廣闊,但同時也面臨挑戰(zhàn)。
應用前景:
降低研發(fā)成本和時間。
提高藥物篩選的準確性和效率。
開發(fā)新型藥物和個性化治療方案。
挑戰(zhàn):
數(shù)據(jù)量龐大:藥物研發(fā)需要處理海量的數(shù)據(jù),對存儲和處理能力提出了更高要求。
算法復雜:人工智能算法在藥物研發(fā)領域的應用需要解決眾多復雜問題。
道德和倫理:人工智能在藥物研發(fā)過程中可能涉及倫理和道德問題。
4.論述人工智能在醫(yī)療中的應用前景及挑戰(zhàn)。
解答:
人工智能在醫(yī)療領域的應用前景廣闊,但也面臨挑戰(zhàn)。
應用前景:
提高手術精度和安全性。
改善患者預后和生活質(zhì)量。
提高醫(yī)療資源的利用率。
挑戰(zhàn):
技術瓶頸:人工智能技術在醫(yī)療領域的應用仍存在技術瓶頸。
成本高昂:研發(fā)和生產(chǎn)高端醫(yī)療需要大量資金投入。
法規(guī)和倫理問題:醫(yī)療的應用涉及法規(guī)和倫理問題,需謹慎對待。
5.論述人工智能在醫(yī)療領域的應用對醫(yī)患關系的影響。
解答:
人工智能在醫(yī)療領域的應用對醫(yī)患關系產(chǎn)生了一定影響,具體
正面影響:
提高醫(yī)療服務質(zhì)量,增強患者滿意度。
提升醫(yī)患溝通效果,增進醫(yī)患關系。
負面影響:
醫(yī)患之間的信任度可能受到?jīng)_擊。
醫(yī)生可能會過度依賴人工智能,忽視與患者的交流。
醫(yī)患之間的界限可能變得模糊,引起倫理問題。
答案及解題思路:
答案已按目錄層級格式給出,解題思路在于分析人工智能在各個醫(yī)療領域的應用情況,以及其帶來的影響和挑戰(zhàn)。在回答時,需注意邏輯清晰、論據(jù)充分,并結(jié)合實際案例進行闡述。六、案例分析題1.案例分析:某醫(yī)院利用人工智能技術進行癌癥診斷,請分析其應用效果。
案例描述:
某醫(yī)院引入了基于深度學習的人工智能輔助診斷系統(tǒng),用于輔助醫(yī)生進行癌癥的早期診斷。
應用效果分析:
診斷準確性:通過與專業(yè)醫(yī)生診斷結(jié)果對比,人工智能系統(tǒng)在癌癥診斷中的準確率顯著提高,尤其是在微小腫瘤的檢測上。
診斷速度:人工智能系統(tǒng)能夠快速處理大量影像數(shù)據(jù),顯著縮短了診斷時間,提高了診斷效率。
醫(yī)生負擔減輕:人工智能輔助診斷減輕了醫(yī)生的工作負擔,使其能將更多精力集中在復雜病例的診療上。
患者受益:早期準確的診斷有助于患者及時得到治療,提高了生存率。
2.案例分析:某藥企利用人工智能技術進行藥物研發(fā),請分析其應用效果。
案例描述:
某藥企采用人工智能技術進行藥物篩選和研發(fā),旨在加速新藥的研發(fā)進程。
應用效果分析:
研發(fā)效率提升:人工智能能夠快速篩選大量化合物,顯著提高了藥物研發(fā)的效率。
成本降低:通過減少臨床試驗次數(shù)和縮短研發(fā)周期,降低了藥物研發(fā)的成本。
新藥質(zhì)量提高:人工智能輔助下的藥物研發(fā),提高了新藥的安全性和有效性。
創(chuàng)新性增強:人工智能能夠摸索傳統(tǒng)方法難以觸及的藥物靶點,增強了藥物研發(fā)的創(chuàng)新性。
3.案例分析:某醫(yī)院引入人工智能醫(yī)療進行手術輔助,請分析其應用效果。
案例描述:
某醫(yī)院引進了具有高精度操作能力的手術,用于輔助醫(yī)生進行復雜手術。
應用效果分析:
手術精度提高:人工智能手術能夠進行更為精細的操作,提高了手術的精確度。
手術風險降低:手術減少了人為操作的誤差,降低了手術風險。
手術時間縮短:手術通常比傳統(tǒng)手術更快,減少了患者的手術時間。
術后恢復加快:手術精度和風險的降低有助于患者術后更快恢復。
4.案例分析:某醫(yī)療機構(gòu)利用人工智能技術進行患者康復輔助,請分析其應用效果。
案例描述:
某醫(yī)療機構(gòu)利用人工智能技術開發(fā)了一套康復輔助系統(tǒng),用于幫助患者進行康復訓練。
應用效果分析:
個性化康復方案:人工智能能夠根據(jù)患者的具體情況制定個性化的康復方案,提高康復效果。
康復效率提升:通過智能指導,患者能夠更高效地進行康復訓練。
患者依從性提高:系統(tǒng)的互動性和趣味性有助于提高患者的依從性。
康復效果評估:人工智能可以實時評估患者的康復進度,及時調(diào)整康復方案。
5.案例分析:某醫(yī)療機構(gòu)利用人工智能技術進行個性化治療,請分析其應用效果。
案例描述:
某醫(yī)療機構(gòu)運用人工智能技術,為患者提供個性化的治療方案。
應用效果分析:
治療針對性增強:人工智能可以根據(jù)患者的基因、病理特征等制定精準的治療方案。
治療效果提升:個性化治療有助于提高治療效果,減少副作用。
患者滿意度提高:個性化的治療方案能夠更好地滿足患者的需求,提高患者滿意度。
醫(yī)療資源優(yōu)化配置:人工智能可以幫助醫(yī)生更有效地利用醫(yī)療資源,提高醫(yī)療服務質(zhì)量。
答案及解題思路:
答案:
1.人工智能在癌癥診斷中的應用效果主要體現(xiàn)在提高診斷準確性、縮短診斷時間、減輕醫(yī)生負擔和提升患者受益等方面。
2.人工智能在藥物研發(fā)中的應用效果包括提升研發(fā)效率、降低研發(fā)成本、提高新藥質(zhì)量和增強創(chuàng)新性。
3.人工智能手術在手術輔助中的應用效果包括提高手術精度、降低手術風險、縮短手術時間和加快術后恢復。
4.人工智能在患者康復輔助中的應用效果體現(xiàn)在提供個性化康復方案、提升康復效率、提高患者依從性和實時評估康復進度。
5.人工智能在個性化治療中的應用效果包括增強治療針對性、提升治療效果、提高患者滿意度和優(yōu)化醫(yī)療資源配置。
解題思路:
解題思路主要是結(jié)合案例描述,分析人工智能在醫(yī)療領域的具體應用及其帶來的效果。在分析時,應考慮人工智能技術如何改善現(xiàn)有醫(yī)療流程、提高醫(yī)療質(zhì)量、降低醫(yī)療成本等方面。同時結(jié)合具體案例的數(shù)據(jù)和結(jié)果,對人工智能應用的效果進行綜合評價。七、綜合題1.結(jié)合實際案例,分析人工智能在醫(yī)療領域的應用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。
案例分析:
案例一:IBMWatsonHealth
案例二:谷歌Healthcare
解題思路:
闡述IBMWatsonHealth在癌癥診斷中的應用,分析其優(yōu)勢與局限性。
分析谷歌Healthcare在醫(yī)療影像分析中的表現(xiàn),探討其發(fā)展趨勢。
2.結(jié)合人工智能技術,探討如何提高醫(yī)療診斷的準確性和效率。
解題思路:
描述人工智能在輔助診斷系統(tǒng)中的應用,如深度學習算法在圖像識別中的作用。
討論如何利用自然語言處理技術提高病歷分析效率和準確性。
3.結(jié)合人工智能技術,探討如何優(yōu)化藥物研發(fā)過程。
案例分析:
案例三:Atomwise的藥物發(fā)覺平臺
解題思路:
分析Atomwise如何利用人工智能加速藥物篩選和優(yōu)化過程。
討論人工智能在預測藥物靶點相互作用和藥代動力學分析中的貢獻。
4.結(jié)合人工智能技術,探討如何提升醫(yī)療功能。
案例分析:
案例四:達芬奇手術
解題思路:
描述達芬奇手術的技術特點,分析其如何提高手術精準度和安全性。
探討未來醫(yī)療的智能化發(fā)展方向。
5.結(jié)合人工智能技術,探討如何促進醫(yī)療領域的創(chuàng)新和發(fā)展。
解題思路:
分析人工智能如何推動醫(yī)療數(shù)據(jù)整合和分析,促進醫(yī)學研究的突破。
討論人工智能在醫(yī)療教育、健康管理和遠程醫(yī)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 會昌中學高三上學期第一次半月考歷史試卷
- 專項訓練:常考全等模型-2025年中考數(shù)學復習強化練習(含答案)
- 周測:集合與常用邏輯用語-提升測試(含解析)-2026屆高三數(shù)學一輪復習
- 重慶市2025年中考數(shù)學試題及答案
- 重難點突破06 證明不等式問題(十三大題型)原卷版-2025年高考數(shù)學一輪復習
- 2025年安全員b證考試題庫及答案
- 2025年《服裝結(jié)構(gòu)及款式設計師》專業(yè)技術及理論知識考試題與答案
- 閱讀理解-2023學年九年級英語上冊高頻考點分類練(牛津譯林版)
- AI廣告的個性化廣告內(nèi)容自適應調(diào)整機制考核試卷
- 家用紡織品行業(yè)標準化與認證體系考核試卷
- 《蛋白質(zhì)的變性》課件
- 2024-2025學年廣東省肇慶市肇慶中學高二(上)期中考試物理試卷(含答案)
- 英語詞根大全(共910個)
- 勞務派遣員工離職協(xié)議書 (2024年版)
- 水平定向鉆施工技術方案
- 2.1 神經(jīng)調(diào)節(jié)的結(jié)構(gòu)基礎 課時訓練 高中生物人教版選擇性必修1
- 傳感器技術-武漢大學
- 升學宴會模板
- 茶葉品牌聯(lián)合推廣及市場拓展合作協(xié)議
- 十年(2015-2024)高考真題英語分項匯編(全國)專題 22 完形填空(新高考15空)(學生卷)
- YYT 0972-2016 有源植入醫(yī)療器械 植入式心律調(diào)節(jié)設備用四極連接器系統(tǒng) 尺寸和試驗要求
評論
0/150
提交評論