(1)什么是尿失禁

首先尿失禁为尿不能控制而自行流出。可以分为四种类型：真性、假性（充盈性）、急迫性和压力性尿失禁，这个是最基本的分类了。

然后充溢性尿失禁是由于下尿路有较严重的机械性（如前列腺增生）或功能性梗阻引起尿潴留，当膀胱内压上升到一定程度并超过尿道阻力时，尿液不断地自尿道中滴出。该类患者的膀胱呈膨胀状态，这个时候身体根本就不能自我的控制。真性尿失禁是由完全的上运动神经元病变引起，排尿依靠脊髓反射，患者不自主地间歇排尿（间歇性尿失禁），排尿没有感觉。

最后急迫性尿失禁可由部分性上运动神经元病变或急性膀胱炎等强烈的局部刺激引起，患者有十分严重的尿频、尿急症状。由于强烈的逼尿肌无抑制性收缩而发生尿失禁。压力性尿失禁是当腹压增加时（如咳嗽、打喷嚏、上楼梯或跑步时）即有尿液自尿道流出。引起该类尿失禁的病因很复杂，需要作详细检查。

(2)什么是中庸之道

1、中庸之道是个汉语成语，意思为不偏不倚，折中调和的处世态度。

2、中庸之道的主题思想是教育人们自觉地进行自我修养、自我监督、自我教育、自我完善，把自己培养成为具有理想人格，达到至善、至仁、至诚、至道、至德、至圣、合外内之道的理想人物，共创“致中和天地位焉万物育焉”的“太平和合”境界。

(3)什么是战时状态

1、战争状态是指当国家安全受到严重威胁时，将军队处于最高级的备战准备，并向全国发布战争动员令的一种战斗紧张形势。

2、通常当交战一方或双方宣战（或宣布战争状态），或一方使用武力而他方确认为战争行为时，战争状态即开始存在。宣战是一国向另一国通知或宣告终止两国之间的和平状态，转入战争状态。

(4)什么是大数据分析？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据技术挖掘训练，王道海。下面是大数据分析的五个基本方面

Analytic Visualizations（可视化分析），管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。