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      商湯進(jìn)軍AI制藥研發(fā),力求“更快
      、更高
      、更強(qiáng)”

      八點(diǎn)健聞 2023-09-20 07:40:30

      新藥研發(fā)是關(guān)系著人類生命健康的事業(yè)

      ,是一項(xiàng)艱巨且風(fēng)險(xiǎn)極高的工作,需要多學(xué)科之間的相互合作
      。近日
      ,人工智能平臺(tái)公司商湯科技SenseTime公布了以原創(chuàng)AI技術(shù)賦能新藥研發(fā)和精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的多項(xiàng)最新重磅研究成果。此次商湯進(jìn)軍AI新藥研發(fā)
      ,其主要的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些
      ?在這個(gè)方向,商湯又有怎樣的發(fā)展優(yōu)勢(shì)
      ?對(duì)此
      商湯科技副總裁、研究院副院長(zhǎng)張少霆接受了媒體專訪

      △商湯科技副總裁

      、商湯科技研究院副院長(zhǎng)張少霆

      問(wèn):我們看到商湯智慧健康團(tuán)隊(duì)在上周發(fā)布了以AI助力藥物研發(fā)及精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)多個(gè)環(huán)節(jié)的研究進(jìn)展,能否簡(jiǎn)單概括下商湯此次四項(xiàng)研究的主要內(nèi)容

      ,以及在藥物研發(fā)流程中的應(yīng)用場(chǎng)景

      、更高

      、更強(qiáng)”.png" />

      答:此次針對(duì)新藥研發(fā)及精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的多項(xiàng)最新重磅研究成果標(biāo)志著商湯智慧健康希望通過(guò)沉淀多年的原創(chuàng)AI技術(shù)能力,全面深入發(fā)掘化合物

      、蛋白
      、細(xì)胞系和臨床大數(shù)據(jù)中
      的潛在規(guī)律。相關(guān)研究進(jìn)展涉及蛋白質(zhì)相互作用
      、癌癥藥物反應(yīng)
      、基于病理圖像的基因突變預(yù)測(cè)、和藥物重定向
      等四個(gè)方向

      從應(yīng)用場(chǎng)景的角度來(lái)看

      ,此次研究覆蓋了從藥物發(fā)現(xiàn)、臨床前研究
      、臨床試驗(yàn)
      、新藥上市后
      等多個(gè)藥物研發(fā)環(huán)節(jié),目標(biāo)是通過(guò)AI加速新藥研究和上市流程
      ,縮短新藥研發(fā)周期
      、降低藥品研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率
      。目前
      ,相關(guān)的研究成果已經(jīng)在《自然精準(zhǔn)腫瘤學(xué)》(Nature Precision Oncology)、《生物信息學(xué)》(Bioinformatics)
      、和國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(IJCAI)等國(guó)際頂尖期刊及會(huì)議上發(fā)表

      問(wèn):在此之前

      ,商湯智慧健康的主要方向是圍繞醫(yī)學(xué)影像人工智能分析領(lǐng)域,現(xiàn)在也開(kāi)拓了AI+藥物研發(fā)的方向
      。目前整體來(lái)看
      ,商湯智慧健康業(yè)務(wù)布局是怎樣的?

      答:首先

      ,商湯作為全球領(lǐng)先的人工智能平臺(tái)公司
      ,在很多基礎(chǔ)AI技術(shù)方面,尤其是計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向有著深厚的原創(chuàng)技術(shù)積累
      。因此
      ,為了充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì),商湯智慧健康業(yè)務(wù)很自然地以醫(yī)療影像AI產(chǎn)品為起點(diǎn)
      ,并于2018年發(fā)布了SenseCare?智慧診療平臺(tái)
      ,目標(biāo)是打造一個(gè)“全棧式”的醫(yī)療影像智能分析平臺(tái)。目前
      ,該平臺(tái)已經(jīng)覆蓋了包括心臟
      、肝臟、肺部
      、頭頸在內(nèi)的人體10余個(gè)重點(diǎn)部位和器官
      ,能夠?yàn)橛跋窨啤⒉±砜?div id="d48novz" class="flower left">
      、肝外科等臨床方向提供覆蓋診斷
      、治療、康復(fù)完整工作流的AI智能應(yīng)用
      ,助力提高醫(yī)生的診療效率和精度

      在平臺(tái)落地的過(guò)程中,我們不僅與上海瑞金醫(yī)院

      、四川華西醫(yī)院
      、浙江邵逸夫醫(yī)院
      等頂尖醫(yī)院建立合作,同時(shí)還發(fā)現(xiàn)基層地區(qū)醫(yī)療資源相對(duì)跟不上的問(wèn)題
      。所以商湯也正在推行“醫(yī)療新基建”的落地
      ,通過(guò)區(qū)域級(jí)云化服務(wù)的形式,將頭部醫(yī)院的經(jīng)驗(yàn)通過(guò)AI學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)化
      ,沉淀到腰部或基層的醫(yī)療機(jī)構(gòu)
      ,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療遠(yuǎn)程化、智能化
      ,推動(dòng)醫(yī)聯(lián)體和分級(jí)診療的落地進(jìn)程
      。其中,在去年舉行的中華醫(yī)學(xué)會(huì)第27次全國(guó)放射學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)商湯論壇上
      浙江邵逸夫醫(yī)院放射科主任胡紅杰教授提到
      ,“AI技術(shù)的應(yīng)用不僅為醫(yī)生減少了機(jī)械性工作量
      ,更重要的是能夠?qū)﹃P(guān)鍵指征進(jìn)行準(zhǔn)確提示,降低漏診
      、誤診的風(fēng)險(xiǎn),加速醫(yī)生在肝臟疾病上的閱片經(jīng)驗(yàn)積累
      ?div id="4qifd00" class="flower right">
      !?/p>

      與此同時(shí),在醫(yī)療影像智能分析產(chǎn)品的落地過(guò)程中

      ,我們會(huì)不斷發(fā)現(xiàn)客戶的一些延伸需求
      ,比如通過(guò)病理圖像延伸到基因數(shù)據(jù)的分析,從基因又延伸到藥物分析相關(guān)的需求
      ,甚至有時(shí)候是多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的需求
      ,場(chǎng)景就從臨床醫(yī)學(xué)逐漸延伸到基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)。同時(shí)團(tuán)隊(duì)擁有的很多基礎(chǔ)算法能力
      ,比如計(jì)算機(jī)視覺(jué)
      、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜
      、數(shù)據(jù)挖掘等
      ,在這個(gè)“跨界“的過(guò)程中又可以通用,比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法既可以用在醫(yī)療影像的分析上
      ,又可以適配到基因數(shù)據(jù)的分析上
      。自然而然,就逐漸發(fā)展形成了商湯智慧健康臨床醫(yī)學(xué)影像分析
      、大數(shù)據(jù)分析
      、藥物研發(fā)三位一體的業(yè)務(wù)布局。其實(shí)早在2018年
      ,我們就已經(jīng)開(kāi)始了基因相關(guān)的分析業(yè)務(wù)
      。這些方向互相依賴、互相聯(lián)動(dòng)
      ,可以說(shuō)商湯智慧健康團(tuán)隊(duì)內(nèi)部形成了一個(gè)自主創(chuàng)新的良性循環(huán)業(yè)務(wù)微生態(tài)

      △圖片來(lái)自視覺(jué)中國(guó)

      問(wèn):AI+藥物研發(fā)和AI+醫(yī)學(xué)影像,最大的不同點(diǎn)是什么

      答:不同點(diǎn)主要有兩個(gè)方面:

      應(yīng)用層面來(lái)看

      AI+醫(yī)學(xué)影像的主要研究目的,是幫助在日常工作中通過(guò)使用醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行診療的醫(yī)生提升工作效率或者精度
      ,解決他們能做卻費(fèi)力
      、或者需要對(duì)較低年資醫(yī)生進(jìn)行培訓(xùn)的問(wèn)題,比如AI輔助診療能夠幫助醫(yī)生進(jìn)行肺部CT的診斷
      、或者輔助肝臟外科醫(yī)生進(jìn)行基于CT的三維術(shù)前規(guī)劃
      。然而
      ,在藥物研發(fā)領(lǐng)域,AI要解決的問(wèn)題更具前瞻性
      ,多是行業(yè)目前還不能解決的問(wèn)題或是還未被發(fā)現(xiàn)的前沿領(lǐng)域
      ,例如AI輔助新靶點(diǎn)的定位、蛋白與藥物的全新相互作用關(guān)系的發(fā)現(xiàn)等等
      。在這類場(chǎng)景下
      ,AI要解決的是在茫茫未知銀河中人類相對(duì)沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題,因而研發(fā)的未知性和潛力也更大

      技術(shù)層面來(lái)看

      ,醫(yī)學(xué)影像相對(duì)而言數(shù)據(jù)模態(tài)比較簡(jiǎn)單,不管是X-ray
      、CT
      、MRI還是病理,都是分析二維或三維的圖像數(shù)據(jù)
      ,用的大多是行業(yè)內(nèi)比較成熟的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練
      。然而,對(duì)于藥物研發(fā)而言
      ,數(shù)據(jù)復(fù)雜度會(huì)大幅上升
      ,研究的是分子、蛋白
      、藥物等多種對(duì)象
      ,以及對(duì)象與對(duì)象間的相互連接關(guān)系,是一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)
      。在這樣的背景下
      ,我們多采用的是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這個(gè)技術(shù)以往較多用在分析社交網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜海量數(shù)據(jù)
      。對(duì)于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)技術(shù)分支
      ,我們做了很多創(chuàng)新嘗試,比如在針對(duì)臨床前蛋白藥物關(guān)系的研究中
      ,我們將藥物分子的各個(gè)原子看作節(jié)點(diǎn)
      ,將藥物分子視為一個(gè)圖,運(yùn)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微觀層次的建模
      ;針對(duì)老藥新用的問(wèn)題上
      ,我們又把分子、蛋白
      、疾病看成不同的節(jié)點(diǎn)
      ,通過(guò)進(jìn)行宏觀網(wǎng)絡(luò)建模,研究相互間的復(fù)雜關(guān)系。

      問(wèn):商湯智慧健康在AI+藥物研發(fā)這個(gè)新方向上有什么優(yōu)勢(shì)

      答:商湯的優(yōu)勢(shì)在于“更快

      、更高、更強(qiáng)

      更快

      ,體現(xiàn)在算力、算法和平臺(tái)三者的有效聯(lián)接
      。藥物
      、基因等生物組學(xué)的數(shù)據(jù)規(guī)模非常大,對(duì)于計(jì)算資源要求極高
      ,如何加速對(duì)海量大數(shù)據(jù)的計(jì)算和建模
      ,能夠直接影響AI+藥物研發(fā)的效率
      。商湯前瞻性打造的新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施——SenseCore商湯AI大裝置
      ,能夠打通算力、算法和平臺(tái)
      ,大幅降低人工智能生產(chǎn)要素價(jià)格
      ,實(shí)現(xiàn)高效率、低成本
      、規(guī)?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">;腁I創(chuàng)新和落地。商湯AI大裝置算力層以商湯智算中心為基礎(chǔ)
      ,該中心是目前亞洲最大的人工智能算力中心
      ,總算力可達(dá)3,740 Petaflops(1 Petaflop等于每秒1千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算),1天內(nèi)可處理時(shí)長(zhǎng)23,600年的視頻
      ,能夠提供強(qiáng)大的算力基礎(chǔ)
      支撐對(duì)海量數(shù)據(jù)和算法模型的分析、訓(xùn)練和推理

      更高

      ,體現(xiàn)在算法能力上。商湯有著業(yè)界頂尖的原創(chuàng)算法能力
      ,在過(guò)去六年中
      ,商湯科技共發(fā)表440多篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究論文,排名全球第一
      ,領(lǐng)先微軟
      ,谷歌,F(xiàn)acebook
      ,及其他科技公司
      、領(lǐng)先的研究型大學(xué),而這其中的很多基礎(chǔ)算法是通用的,可以應(yīng)用在藥物AI研究
      。此外
      ,在全球知名知識(shí)產(chǎn)權(quán)媒體IPRDaily公布的2020全球智慧醫(yī)療-AI醫(yī)學(xué)影像輔助診斷發(fā)明專利排行榜中,商湯也以536件公開(kāi)專利申請(qǐng)數(shù)量位居全球第五
      ,其中也包含多項(xiàng)基因分析
      、藥物研發(fā)相關(guān)的專利。具體到研究過(guò)程
      ,例如我們?cè)谧鲆粋€(gè)AI基因分析項(xiàng)目時(shí)
      ,需要處理的患者全基因組數(shù)據(jù)包含的位點(diǎn)達(dá)30億個(gè),每個(gè)位點(diǎn)一般會(huì)測(cè)幾十次
      ,所以單個(gè)患者的數(shù)據(jù)可能就會(huì)達(dá)到100G之多
      ,傳統(tǒng)方法的計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)達(dá)十個(gè)小時(shí)。在商湯超高性能的算力基礎(chǔ)之上
      ,我們也通過(guò)原創(chuàng)的算法將計(jì)算時(shí)間縮短到十幾分鐘
      ,將計(jì)算效率提升超過(guò)27倍,極大的提升了建模
      、數(shù)據(jù)處理的效率
      ,從而可以快速推動(dòng)藥物研發(fā)務(wù)進(jìn)展。

      更強(qiáng)

      ,體現(xiàn)在商湯智慧健康的復(fù)合型人才
      。團(tuán)隊(duì)除了有一眾AI頂尖研發(fā)人員之外,也有諸多生物+AI交叉背景的人才
      ,包括生物學(xué)博士
      、藥學(xué)+AI博士的復(fù)合型人才、以及曾就職于斯坦福大學(xué)生物醫(yī)學(xué)信息實(shí)驗(yàn)室的資深科學(xué)家
      。這樣的團(tuán)隊(duì)有著擁抱變化
      、不斷學(xué)習(xí)的能力,使得我們?cè)诿窟M(jìn)行一個(gè)新項(xiàng)目時(shí)都能夠快速獲取domain knowledge(領(lǐng)域知識(shí))
      ,從而保證對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景下問(wèn)題的清晰梳理和技術(shù)創(chuàng)新

      問(wèn):商湯智慧健康在AI+藥物研發(fā)的過(guò)程中遇到過(guò)哪些挑戰(zhàn)?是如何克服的

      答:商湯在AI+藥物研發(fā)中遇到的挑戰(zhàn)非常多樣

      。首先,最大的困難還是領(lǐng)域知識(shí)的獲取
      。藥物研發(fā)領(lǐng)域的細(xì)分方向非常的龐雜
      ,覆蓋分子、蛋白
      、藥物等等
      ,每個(gè)方向的AI研究都有著獨(dú)特的需求和背景知識(shí)
      ,所以需要我們的研發(fā)人員與客戶和領(lǐng)域?qū)<冶3置芮械臏贤ê献鳎?strong>將領(lǐng)域知識(shí)和需求轉(zhuǎn)化為可以用AI解決的技術(shù)思路。

      其次

      ,是數(shù)據(jù)稀缺和AI模型泛化性的問(wèn)題
      。相對(duì)于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),藥物研發(fā)領(lǐng)域因?yàn)榧?xì)分程度更高
      ,針對(duì)某個(gè)長(zhǎng)尾問(wèn)題的數(shù)據(jù)更加稀缺
      。再延伸一步,也會(huì)涉及到如何將基于有數(shù)據(jù)的問(wèn)題A訓(xùn)練的模型應(yīng)用推廣到問(wèn)題B上
      ,例如如何基于已知分子的binding affinity(鍵合力)預(yù)測(cè)未知分子
      ,這其中可能面臨分子結(jié)構(gòu)高度相似但是生物活性完全不同的情況。這就對(duì)于如何基于少量數(shù)據(jù)
      ,訓(xùn)練出高性能且具有高度泛化性的模型
      提出了較大挑戰(zhàn)
      。在實(shí)際落地合作中,我們也遇到了類似情況
      ,比如商湯在和某藥企合作關(guān)于某特定靶標(biāo)的抑制劑AI篩選時(shí)發(fā)現(xiàn)
      ,沒(méi)有任何一個(gè)公開(kāi)大型數(shù)據(jù)庫(kù)包含該類靶標(biāo)的數(shù)據(jù),甚至類似的蛋白質(zhì)也非常少
      ,這對(duì)算法訓(xùn)練來(lái)說(shuō)是個(gè)很大的困難
      。不過(guò)
      ,我們就這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行針對(duì)性開(kāi)發(fā)的模型所得出的預(yù)測(cè)結(jié)果
      ,與最終的實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證結(jié)果保持了高度一致性,這也再次驗(yàn)證了商湯的算法能力

      問(wèn):商湯智慧健康在AI+藥物研發(fā)這個(gè)方向的落地情況如何

      ?未來(lái)的計(jì)劃如何?

      答:其實(shí)商湯智慧健康從2018年就已經(jīng)開(kāi)始了相關(guān)準(zhǔn)備和布局

      ,目前商湯也已經(jīng)和國(guó)內(nèi)外多家新藥研發(fā)公司
      、知名藥企和基因公司開(kāi)展了商業(yè)合作,在藥物靶標(biāo)相互作用
      、用藥推薦
      、用藥風(fēng)險(xiǎn)分析、基因自動(dòng)分析與報(bào)告生成等諸多方向利用AI技術(shù)賦能業(yè)務(wù)合作伙伴
      。未來(lái)
      ,我們希望能拓展與更多上下游企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)以及高校的合作
      ,用AI加速上游研發(fā)領(lǐng)域的前瞻探索
      、同時(shí)賦能下游生產(chǎn)環(huán)節(jié)的效率,為藥物研究
      、精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域帶來(lái)更多的智慧賦能

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      ,也沒(méi)加入八路軍,1955年被授予開(kāi)國(guó)上將軍銜.png" alt="原創(chuàng)他沒(méi)參加過(guò)紅軍
      ,也沒(méi)加入八路軍
      ,1955年被授予開(kāi)國(guó)上將軍銜" onerror="nofind(this)" >
      ,當(dāng)庭表示后悔">
      游覽青年點(diǎn):知青下鄉(xiāng)
      ,歷史留下了誰(shuí)的記憶
      去遼西助農(nóng)賣大棗,住在鄉(xiāng)下的村子里
      ,清晨出來(lái)閑逛
      ,沿著一條小河往下走
      ,景色不錯(cuò)
      ,初升的太陽(yáng)照著河水,照著樹(shù)林
      ,也照著一座院落
      。我走進(jìn)的院落竟然是一處“青年點(diǎn)”,還有一個(gè)小展覽館
      。展覽是有關(guān)知青的 ,歷史留下了誰(shuí)的記憶.png" alt="游覽青年點(diǎn):知青下鄉(xiāng),歷史留下了誰(shuí)的記憶" onerror="nofind(this)" >
      同意3個(gè)條件就退兵 崇禎當(dāng)初為啥寧死不應(yīng)
      ,原來(lái)朱元璋早有警告
      明朝最后一任皇帝朱由檢繼承大統(tǒng)那年是17歲
      ,正是心中有番大作為的好年紀(jì)
      ,想必他胸中也有廣闊的天地,希望能靠自己的能力
      ,讓已有衰勢(shì)的大明重現(xiàn)當(dāng)年盛況
      ,他知道這條路難走,大概沒(méi)想到這條路如此難走 ,原來(lái)朱元璋早有警告.png" alt="同意3個(gè)條件就退兵 崇禎當(dāng)初為啥寧死不應(yīng)
      ,原來(lái)朱元璋早有警告" onerror="nofind(this)" >
      我國(guó)最尷尬的3個(gè)姓,第1個(gè)僅有17人
      ,第3個(gè)起名字難叫出口
      ,第1個(gè)僅有17人
      ,第3個(gè)起名字難叫出口.png" alt="我國(guó)最尷尬的3個(gè)姓,第1個(gè)僅有17人
      ,第3個(gè)起名字難叫出口" onerror="nofind(this)" >
      陳勝吳廣最先反秦
      ,但為何會(huì)迅速敗亡了 原因很簡(jiǎn)單
      不只是陳勝吳廣,歷朝歷代凡是最先造反的沒(méi)有一個(gè)取得天下的
      。秦末陳勝吳廣起義浩浩蕩蕩
      ,但最后得到天下的卻是名不見(jiàn)經(jīng)傳的劉邦,最先起義的陳勝吳廣二人早已成為冢中枯骨
      。往后隋朝末年
      ,王薄、楊玄感等最先起義 ,但為何會(huì)迅速敗亡了原因很簡(jiǎn)單.png" alt="陳勝吳廣最先反秦
      ,但為何會(huì)迅速敗亡了 原因很簡(jiǎn)單" onerror="nofind(this)" >
      為何魏忠賢剛被殺
      ,明王朝就垮了 因?yàn)槲褐屹t不把手伸向此種人
      縱觀明末和清末的情景,在清末
      ,維新派與守舊派相爭(zhēng)
      ,先進(jìn)科技的引進(jìn)逐漸成了必然,但皇權(quán)依然是至高無(wú)上
      ,而清末的道光
      、咸豐、慈禧面前來(lái)勢(shì)洶洶的列強(qiáng)
      ,不平等條約簽了一個(gè)又一個(gè) ,明王朝就垮了因?yàn)槲褐屹t不把手伸向此種人.png" alt="為何魏忠賢剛被殺,明王朝就垮了 因?yàn)槲褐屹t不把手伸向此種人" onerror="nofind(this)" >
      劉備為何要傍上中山靖王
      ,硬說(shuō)是他的后人而不提劉邦 這點(diǎn)是關(guān)鍵
      熟讀《三國(guó)演義》的朋友應(yīng)該都知道
      ,蜀漢主公劉備,早年只是個(gè)賣草鞋的小販
      ,日子過(guò)得很清貧
      ,放到現(xiàn)在估計(jì)會(huì)被人嘲諷一句屌絲。但劉備卻從不為自己的窘境所自卑
      ,常說(shuō)自己是皇叔
      ,是中山靖王之后。那么 ,硬說(shuō)是他的后人而不提劉邦這點(diǎn)是關(guān)鍵.png" alt="劉備為何要傍上中山靖王
      ,硬說(shuō)是他的后人而不提劉邦 這點(diǎn)是關(guān)鍵" onerror="nofind(this)" >