（抗戰勝利80周年）探訪閱兵集訓點：突出實戰標準 強化基礎能力
2025-10-28 05:14 2,413次浏览碳水化合物簡稱「碳水」，是人體三大產能營養素之一。很多控制體重的人將其視為「大敵」，認為它是「長胖元兇」「血糖殺手」。但是，碳水化合物其實分「好」與「壞」，吃對了並不容易讓人發胖。 吃對碳水有助於體重管理 研究發現，低碳水飲食有助於體重管理，但關鍵在於碳水的「質」而非「量」——較少精製碳水、較多植物蛋白和健康脂肪的「高質量」低碳水飲食，與體重減少相關；而依賴精製碳水、更多動物蛋白和不健康脂肪的「低質量」低碳水飲食，可能加速體重增加。 好碳水：減重幫手 好碳水主要來源於加工程度低、營養保留完整的天然植物性食物，具備低升糖指數(GI)、高膳食纖維、高營養密度的特點。其消化吸收速度較慢，能持久穩定地供能，避免血糖快速大幅波動，有助於降低糖尿病和心血管疾病的發生風險。以下幾類食物屬於此類。 壞碳水：甜蜜陷阱 壞碳水多為精加工或添加大量糖的食品。好吃到令人上癮，但是營養價值低，幾乎只提供能量，升糖速度快，易引發血糖驟升驟降，導致「過山車式」的飢餓感，飽腹感差，很容易進食過量。長期大量食用壞碳水，會增加肥胖、糖尿病、心血管疾病等慢性病發生風險。以下幾類食物屬於此類。 如何科學吃碳水 1 優化結構 多選擇全穀物、薯類、雜豆等好碳水，減少精製穀物和含糖飲料的攝入。例如，將1/3精白米替換為糙米、燕麥米、雜豆等，或者用紅薯、玉米作為部分主食。兒童、老人及胃腸消化功能較弱的人群避免全吃粗糧。 2 控制總量 《中國居民膳食指南(2022)》推薦，每天碳水提供的能量應佔總能量的50%～65%。對於一般人群，推薦每天攝入穀類200～300克，其中，全穀物和雜豆50～150克，薯類50～100克。需要減重的人群應根據能量比例適當減少。 碳水攝入過少，身體可能被迫分解蛋白質供能，導致肌肉丟失、脫髮、煩躁易怒、月經紊亂等問題。碳水攝入過多，多餘的碳水會轉化為脂肪儲存起來，尤其是造成腹部脂肪堆積。 3 巧妙搭配 好碳水還得搭配優質蛋白(如豆製品、雞蛋、牛奶、魚蝦、瘦肉)和健康脂肪(如植物油、堅果)，尤其是增加植物性食物的攝入，有助於進一步穩定血糖，增強飽腹感。 4 食物多樣 每天攝入3種穀薯雜豆，搭配4種新鮮蔬菜和水果，讓身體得到全面的營養。 碳水並不是洪水猛獸，關鍵在於選擇好碳水，控制總量，搭配合理。明天早上不妨把白麵包換成全麥麵包，讓健康和美味同行，開啟活力滿滿的一天！ 作者：復旦大學附屬中山醫院營養科主管技師 李帆 副主任技師 高鍵 審核：國家健康科普專家庫成員、華中科技大學同濟醫學院公衛學院營養與食品衛生學系主任 楊雪鋒 策劃：張燦燦 王寧 編輯：範洪巖
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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