《海南抗戰圖集》《海南抗日戰爭志》新書發布

2025-12-21 16:22 6,254次浏览

  很多人體檢時經常被告知「血脂異常」,常見有膽固醇超標、甘油三酯、低密度脂蛋白超標等。《中國居民營養與慢性病狀況報告(2020)》顯示,我國18歲及以上居民高脂血症總體患病率高達35.6%。血脂異常可能導致動脈硬化、冠心病、腦梗塞等疾病。   血脂出現異常,飲食是重要原因之一。2023年12月,食品營養領域專業期刊《食品科學與營養學評論》上刊登的一項重要研究發現,想要調節血脂,堅果就能起到很好的作用,而且不同堅果「功效」各有不同。   這些堅果調節血脂很有效   一項研究通過分析76項隨機對照試驗,評估了6種堅果對總膽固醇、低密度脂蛋白(LDL-c)、甘油三酯(TG)和高密度脂蛋白(HDL-c)的影響並對其排名:   降低總膽固醇效果較好的三種堅果:開心果、杏仁、核桃;   降低低密度脂蛋白(壞膽固醇)較好的三種堅果:腰果、核桃、杏仁;   降低甘油三酯效果較好的三種堅果:榛子、核桃。   除此之外,研究發現,花生在提高「高密度脂蛋白」(好膽固醇)水平方面很有效。   堅果的幾大好處   穩定血糖   堅果中含有豐富的膳食纖維,能夠結合水分,促進腸道蠕動,預防或緩解便秘;產生飽腹感,延緩胃排空;結合膽汁酸,降低膽固醇,並起到一定穩定血糖的作用。所以,建議「糖友」出行隨身攜帶一些堅果用來加餐,一次吃15~20克。   2019年,《循環研究》雜誌發布了一項哈佛大學公共衛生學院的研究表明,多吃堅果與2型糖尿病患者的心血管疾病發生風險、全因死亡風險的下降有關。並且無論糖尿病患者診斷前是否有吃堅果的習慣,在診斷後積極地吃堅果,都能使健康受益。   預防癌症   一項研究發現,吃堅果對結腸癌患者好處很多,每周至少吃2次、每次約28克堅果的Ⅲ期結腸癌患者來說,在6.5年的隨訪期內的無病生存率提高了42%,總體生存率提高了57%。   此外,經常吃巴西堅果、腰果、碧根果等樹堅果零食的女性,罹患胰腺癌的危險更低。   預防肥胖   有研究證明,每天吃一把堅果可以防止中年發福。每天只要吃約28克堅果,可以降低變胖的風險。研究還發現,在限制卡路裡的飲食中,添加堅果與體重增加無關,並且體重減輕得更多。   有益心臟   一項對8.6萬名女性進行的調查發現,每天吃20克堅果的人比每周吃少於5克堅果的人,患心臟病的機率要少35%。尤其是核桃、葵花籽與美洲山核桃等,富含抗氧化物質,這類物質能有效保護身體防止細胞損傷。   這四種堅果扔掉也別吃   出現發黴的堅果   堅果儲存條件不好容易黴變,產生1類致癌物——黃麴黴毒素,如果食用過多發黴堅果,可能損傷肝臟,引起癌症。因此,如發現堅果表面有絲狀、絨毛狀物質,或較為明顯的黴斑,則應不再食用。   有哈喇味的堅果   儲存不當或長時間存放,會使堅果中的不飽和脂肪酸發生酸敗,吃堅果時如果發現有「哈喇味」「苦味」要立即吐出來,並儘快漱口。   炒焦煳了的堅果   堅果中含有大量脂肪、蛋白質、碳水化合物,當堅果被炒焦時,這些原本對身體有益的營養素則開始部分轉化為致癌物等。   味道太重的堅果   現在堅果的口味很多,焦糖核桃、鹽焗腰果、奶味花生……這類特殊口味的調製堅果,如果味道太重說明過量加入糖、鹽、油、香精等調料以及一些食品添加劑,長期食用可能會有三高、肥胖等風險。   而且,過重的味道會遮蔽掉黴變、焦煳的味道,所以口味越重的堅果,其隱藏變質的可能性就越大。

  當前,人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面,在深刻改變人類生產生活方式的同時,也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而,人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題,其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點,造成數據源汙染,給人工智慧安全帶來新的挑戰。   數據是人工智慧的基礎   人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據,其中數據是訓練AI模型的基礎要素,也是AI應用的核心資源。   ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材,使其得以學習數據的內在規律和模式,實現語義理解、智能決策和內容生成。同時,數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度,實現模型的迭代升級,以適應新需求。   ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提;高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型;覆蓋多個領域的多樣化數據,則能提升模型應對實際複雜場景的能力。   ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富,加速了「人工智慧+」行動的落地,有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力,更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。   數據汙染衝擊安全防線   高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性,但數據一旦受到汙染,則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效,存在一定的安全隱患。   ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據,將幹擾模型在訓練階段的參數調整,削弱模型性能、降低其準確性,甚至誘發有害輸出。研究顯示,當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時,模型輸出的有害內容會增加11.2%;即使是0.001%的虛假文本,其有害輸出也會相應上升7.2%。   ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容,可能成為後續模型訓練的數據源,形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前,網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容,大量低質量及非客觀數據充斥其中,導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積,最終扭曲模型本身的認知能力。   ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險,尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域,不法分子利用AI炮製虛假信息,造成數據汙染,可能引發股價異常波動,構成新型市場操縱風險;在公共安全領域,數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論,誘發社會恐慌情緒;在醫療健康領域,數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議,不僅危及患者生命安全,也加劇偽科學的傳播。   築牢人工智慧數據底座   ——加強源頭監管,防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據,建立AI數據分類分級保護制度,從根本上防範汙染數據的產生,助力有效防範AI數據安全威脅。   ——強化風險評估,保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估,確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系,不斷提高數據安全綜合保障能力。   ——末端清洗修復,構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準,制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架,實現持續管理與質量把控。   國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下,全面貫徹總體國家安全觀,與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險,依法維護人工智慧安全和數據安全,不斷築牢國家安全屏障。   來源:國家安全部微信公眾號

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