紅色打卡新地標 北京多個抗戰遺址、紀念場館完成展陳提升重新開放
2025-12-22 15:42 4,782次浏览最近這幾天，正處於中伏(10天，7月30日～8月8日)。今年的三伏天來得晚且時間短，中伏僅有10天。不過，雖然時間短，也要注意保重身體。中伏期間，人體有哪「兩怕」？應該如何養生？一起來看。 中伏期間人體有這「兩怕」 「一怕」病：中伏要防3種病 心腦血管疾病—— 夏天是心腦血管疾病的高發期，尤其是三伏天這段時間。當氣溫達到35℃以上，心腦血管疾病的死亡率會明顯上升。 中暑—— 人體在夏季易中暑，其中的熱射病如不及時救治，死亡率很高。預防中暑，要合理、正確使用空調或電風扇，不要不捨得開。 腸炎—— 夏季，人體消化功能比較弱，同時，悶熱的天氣適宜細菌繁殖，從而易引發腹瀉、腸炎等消化系統疾病。 「二怕」寒：中伏要防寒涼 冷食不可貪吃—— 一方面，冰冷的食物會增加腸胃負擔，從而導致脾胃功能下降，易導致腹瀉、腹痛。另一方面，天氣炎熱時，人體出汗較多，如果迅速、大口喝冰鎮飲料，可能會引起血管收縮，嚴重時或誘發心絞痛甚至心肌梗死。 避免冷風直吹—— 從室外進入室內時，以及剛運動後，不要長時間直吹空調或電風扇，以免損害身體。要注意的是，經常待在空調房中，身體感知溫度變化的能力及免疫力會下降，更容易感冒。 洗澡後不要受涼—— 夏季洗完澡後或者大汗淋漓時，不能馬上進入空調房。此時人體皮膚毛孔是打開的，立馬進入空調房，容易著涼從而影響健康。 睡覺不可貪涼—— 夜晚睡覺時，切忌將電風扇、空調直吹頭部。也不要直吹頸椎，否則可能會使頸背部肌肉受寒，出現頸部持續痙攣、後背酸痛等不適。 三伏天還可以來碗姜棗茶 從中醫角度說，適當喝一點姜棗茶可以補體內陽氣之虛以溫養脾胃，助陽氣發散以排寒散溼，有助於提高人體的抗病能力。 製作方法：生薑3片去皮切絲、紅棗3枚去核切開。養生壺中加入300毫升清水，煮5分鐘後晾至溫熱即可飲用，此為一人份，如需多人飲用可適當增量。 以下幾個方面要注意： 1.痰溼體質人群可以再加一片陳皮。 2.肝氣鬱結人群可以再加3朵玫瑰花、1塊紅糖。 3.經期、孕期女性謹慎飲用。 三伏天以麵食補充人體能量 三伏天，人體新陳代謝加快，身體大量出汗，對能量的需求增多。餃子、麵條、烙餅等麵食，含有糖類、B族維生素和多種礦物質，可以為人體提供熱量。相對於其他主食，麵食也比較容易消化、吸收，適合食欲不振的人群。中伏吃上一碗熱湯麵，還可以幫助身體發汗，祛除體內溼氣和暑氣。 不過，吃麵也有以下幾個方面需要注意： 麵湯：含鹽量較高，要少喝。 撈麵：把熱麵條放到冷水中過涼，會讓部分B族維生素和鉀元素溶到水中，造成營養流失。 炒麵：含油量較高，不宜常吃。 三伏天冬病夏治還有這些講究 中醫理論裡的冬病夏治，是針對一些在冬季容易發生或加重的虛寒性疾病(即「冬病」)，在陽氣旺盛的夏季進行溫補陽氣、散寒驅邪的治療(即「夏治」)，從而達到預防疾病在冬季復發或減輕症狀的目的。 適合冬病夏治的常見疾病包括呼吸系統疾病、風溼骨關節病、消化系統疾病、婦科疾病等。 需要特別注意的是，冬病夏治並非適合所有人，盲目進行治療，可能會適得其反。因此，請務必先就醫，在專業醫生指導下進行相關治療。 【相關
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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