山東通報5起違反中央八項規定精神問題
2025-11-15 18:58 5,543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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