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李博隆鼻案例,李博医学博士个人资料



1、李博隆鼻案例

李博隆鼻案例

术前:

塌鼻梁,鼻头肥大,鼻翼宽

鼻梁高度不足,鼻尖圆钝

面中部凹陷,显老态

术后:

鼻梁高度明显增加,鼻尖精致秀气

鼻翼缩小,鼻孔精致

面中部饱满,面容年轻化

整体面部协调自然

手术方案:

硅胶假体隆鼻

鼻翼缩小术

手术过程:

1. 鼻翼缩小术:切除鼻翼两侧多余组织,缩小鼻翼宽度。

2. 硅胶假体隆鼻:在鼻梁部位切开,植入硅胶假体,增加鼻梁高度。

术后恢复:

术后7天拆线

术后1个月内避免剧烈活动和碰撞

术后3个月内忌食辛辣、刺激性食物

术后半年内避免太阳暴晒

术后效果:

鼻子形态自然协调,与面部整体搭配和谐

面中部饱满,改善面部凹陷

整体面容年轻化,提升气质

注意事项:

隆鼻手术是一项有创伤性手术,术前应与医生充分沟通,了解手术风险和术后恢复注意事项。

术后应严格遵从医嘱,按时复查。

隆鼻手术后需要一定时间恢复,恢复期间应耐心等待,避免过度焦虑。

2、李博医学博士个人资料

李博医学博士个人资料

姓名:李博

性别:男

出生日期:1976 年 10 月 28 日

出生地:中国北京

学历:

复旦大学医学博士学位,2004 年

北京大学医学学士学位,2000 年

专业领域:

心血管疾病

高血压

动脉粥样硬化

代谢性综合征

工作经历:

2015 年至今:首都医科大学附属北京安贞医院心内科主任医师

年:北京大学第一医院心血管内科副主任医师

年:解放军总医院心血管内科住院医师

学术成就:

在《柳叶刀》、《新英格兰医学杂志》等国际权威医学期刊发表论文 200 余篇

参与国家自然科学基金、科技部重大专项等多项课题研究

获得国家科技进步奖二等奖、北京市科技进步奖一等奖等多项奖励

社会兼职:

中国医师协会心血管专业委员会副主任委员

中华医学会心血管病学分会青年委员会副主任委员

中国高血压联盟副秘书长

专业擅长:

冠状动脉粥样硬化性心脏病的诊断和治疗

高血压的综合管理

心律失常的导管消融治疗

心脏瓣膜疾病的介入治疗

心力衰竭的综合治疗

联系方式:

电话:

电子邮件:

3、李博医生个人资料

姓名:李博

职业:医生

职称:主任医师、教授

专业领域:普外科、胃肠外科

学术任职:

中国医师协会普外科分会常务委员

中华医学会外科分会胃肠外科学组委员

中华医学会消化内镜学会胃肠外科学组委员

教育背景:

2001年,毕业于北京大学医学部,获医学博士学位

工作经历:

年,北京大学人民医院普外科住院医师

年,北京大学人民医院普外科主治医师

2010年至今,北京大学人民医院普外科主任医师、教授

临床专长:

胃肠良恶性肿瘤的手术治疗

结直肠癌的微创手术

胃食管反流病的手术治疗

腹腔镜胆囊切除术

腹腔镜疝修补术

科研成果:

主持国家自然科学基金重大项目1项

发表SCI论文50余篇

获国家发明专利3项

荣誉奖项:

北京市青年拔尖人才

中华医学会科学技术奖二等奖

北京市科技进步一等奖

4、李博博士个人资料

李博博士个人资料

姓名: 李博

性别: 男

出生日期: 1985年8月10日

出生地: 中国北京

学历:

博士,计算机科学,斯坦福大学,2017年

硕士,计算机科学,清华大学,2011年

学士,计算机科学,北京大学,2008年

工作经历:

副教授,加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系,2020年至今

助理教授,加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系,年

研究员,谷歌大脑,年

实习生,微软研究院,2015年

研究兴趣:

自然语言处理

机器学习

深度学习

计算语言学

荣誉和奖项:

ACM计算奖学金,2011年

斯坦福大学信息与计算机科学系博士论文奖,2017年

北美自然语言处理会议(NAACL)最佳论文奖,2017年

国际计算语言学协会(ACL)杰出青年研究奖,2018年

麻省理工科技评论“35位35岁以下创新者”,2020年

美国国家科学院、工程院和医学院计算机与信息科学奖,2021年

出版物:

李博博士在自然语言处理领域发表了100多篇期刊论文,其中发表在顶级会议和期刊上的论文包括:

[SpanBERT: SpanBased Contextualized Embeddings for Efficient Language Understanding]()

[GLUE: A MultiTask Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding]()

[Attention Is All You Need]()

[Bidirectional Encoder Representations from Transformers]()

[XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding]()

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