國家疾控局關於印發傳染病疫情預警管理辦法（試行）的通知
2025-11-06 01:08 6,713次浏览一直覺得，「夏天主動吃苦瓜」和「冬天主動穿秋褲」一樣，都是一個人不再年輕的標誌。 不知道苦瓜是不是也承載著你的童年回憶——小時候總被爸媽強行要求吃，說「苦瓜敗火」「有營養」，但它實在是太苦了，小小一片的苦味，要一碗粥才壓得住，長大後，不知道是苦瓜沒以前苦了，還是味覺沒小時候那麼敏感了，苦瓜似乎沒那麼難接受了。 那麼，作為夏天最特別的蔬菜，苦瓜的營養到底怎麼樣呢？今天我們就來聊聊～ 清爽又補水，低卡補Vc 苦瓜也叫涼瓜、癩葡萄、錦荔枝，是一種常見的葫蘆科植物，也是夏秋季節餐桌上的常客。不僅能在炎熱的天氣裡帶來一絲清涼，營養價值更是不容小覷，在眾多蔬菜中也算是「尖子生」了。 首先，苦瓜是名副其實的「補水佳品」。它的含水量高達 93.4% ，和口感水靈的黃瓜差不多(水分為 95.8% )。在出汗多、易缺水的夏秋季節，常吃苦瓜能幫我們補充身體流失的水分，維持體液平衡，還能帶來些許清爽。 其次，它是一種低熱量的理想食材。根據《中國食物成分表》中的數據，每100 克新鮮苦瓜的熱量僅為 22 千卡，這可比櫻桃番茄的熱量還低呢，即便是正在控制體重和減肥的人群，也可以毫無負擔的享用苦瓜，不必擔心熱量超標。 更令人驚喜的是，苦瓜的維生素 C 含量很優秀，《中國食物成分表》中顯示的數據為 56 毫克/ 100 克。還有文獻測定了 14 種苦瓜中維生素 C 含量，發現不同苦瓜的維生素 C 含量存在差異，為36.7~71 毫克/100 克，可見有些苦瓜的維生素 C 含量還真不低，都快趕得上獼猴桃了(62mg/100g)。 除了以上優點，苦瓜還是鉀、膳食纖維以及葉酸的良好來源。 - 鉀含量堪比香蕉：每 100 克苦瓜含有 256 毫克的鉀，可與香蕉媲美。有助於維持心肌的正常功能，並能幫助身體排出多餘的鈉，對於穩定血壓有積極作用。 - 膳食纖維比白菜高：每 100 克苦瓜含有 2.8 克的總膳食纖維，是白菜的近 3 倍。膳食纖維被譽為「腸道清道夫」，能促進腸道蠕動，預防便秘，同時增加飽腹感，有助於控制食慾。 - 葉酸是「瓜」中前排：根據美國農業部營養資料庫的數據，苦瓜的葉酸含量為 72 微克/100 克，這含量是黃瓜、冬瓜、絲瓜的近 8 倍。 葉酸對細胞的生長分裂和 DNA 合成至關重要，是預防巨幼紅細胞性貧血的關鍵營養素。對於備孕及孕早期的女性而言，充足的葉酸攝入更是預防胎兒神經管畸形的關鍵。即便對於一般人群，也應當多吃葉酸含量豐富的食物，有助於降低同型半胱氨酸水平，減少心血管疾病風險。 需要注意的是，葉酸是水溶性維生素且不耐熱，長時間烹煮或焯水會造成較大損失，所以涼拌生食是保留苦瓜中葉酸的最好方式。 血糖高能吃 但別指望降血糖 「苦瓜能降血糖」的說法流傳甚廣，很多糖尿病患者甚至將其奉為「天然胰島素」。這著實有些誇張了！ 首先，對於高血糖人群和糖尿病患者來說，苦瓜確實是一種非常友好的食物。雖然目前國際權威的 GI 資料庫尚未收錄苦瓜的精確數值，但根據其極低的碳水化合物含量(4.9 g/100 g)和高膳食纖維的特性，可以確定它屬於低 GI 食物，對血糖非常友好，有助於維持餐後血糖的平穩。 從這個角度來說，將苦瓜納入日常飲食，對血糖管理很有益處。 但是，這並不意味著「吃苦瓜能降血糖」。目前，關於「苦瓜降血糖」的相關研究，基本都來自對苦瓜提取物比如苦瓜鹼、苦瓜苷、多肽、多糖等的研究，並且多為動物性實驗。也有少數人體實驗，但樣本數較少，實驗用到的有苦瓜乾粉膠囊、苦瓜提取物飲料、苦瓜汁，研究結果不一致，質量不高，吃這些東西也不能同於直接吃苦瓜。 也就是說，雖然有動物實驗顯示，苦瓜提取物對血糖調節有一定的輔助作用。但現有臨床證據尚不足以支持其對人體的顯著降糖效果。更重要的是，日常飲食中的苦瓜攝入量遠達不到實驗所用提取物的濃度，其降糖效果微乎其微。 所以單純依靠吃大量苦瓜來控血糖是不現實的，也絕不能用苦瓜替代規範的藥物治療和醫療管理。 關於苦瓜的有趣小知識 1 葫蘆科唯一苦卻無毒的植物 之前我們推送過一篇文章《這種瓜正上市，一旦發苦千萬別吃！有毒！有毒！有毒！》，提醒大家發苦的黃瓜、絲瓜、瓠瓜、西葫蘆等千萬別吃，可能會讓人中毒。但同屬於葫蘆科，苦瓜卻是個例外。 不過，苦瓜的苦味來源尚不完全清楚。以往的研究認為，苦瓜屬植物含有一種特殊的葫蘆素，稱為苦瓜苷，而在其他植物中尚未發現過苦瓜苷，還含有甾體皂苷類的苦瓜素，這倆都沒毒，前者還被認為具有降血糖、抗氧化等潛在健康益處，後者則具有類蛋白活性。另外，苦瓜中含有的生物鹼如奎寧也是造成苦瓜苦味的原因之一。 2 「年輕」時苦，「老了」卻甜 很多人可能不知道的是，我們日常吃的苦瓜，其實是它「半生不熟」的時候，熟透了的苦瓜是橙黃色的，不僅不苦了，還會有些甜。 在苦瓜的生長過程中，苦瓜的單果皂苷含量從幼果期到轉色期都在不斷增加，於轉色期達到峰值；當進入成熟期後，次生代謝產物合成速度加快，果實中的苦味物質會逐漸分解，糖分則會不斷累積，味道由苦轉甜，這期間還會積累類胡蘿蔔素，使其綠色外皮逐漸變為橙紅色或金黃色，果皮變軟，甚至會張開「嘴」露出鮮紅的種子。此時的苦瓜不僅能做蔬菜，還能當水果直接吃。 這樣吃，苦瓜不再苦 苦瓜的苦味一直是最勸退人的點，但其實，有很多烹調技巧可以大幅降低苦瓜的苦味，讓它變得美味可口。 1 去除苦味部位 苦瓜的苦味主要集中在果肉內壁的瓜瓤(種子部分)和那層緊貼著的白色薄膜上。因此，處理苦瓜的第一步，就是用勺子或刀將這兩部分徹底刮除掉，颳得越乾淨，苦味就越淡。 2 焯水 將切好的苦瓜片放入沸水中焯燙 30 秒~ 1 分鐘，可以使部分水溶性的苦味物質溶解到水中，從而大大降低苦味。不過需要注意的是，這種方法也會導致較多水溶性營養成分的流失。 3 用蜂蜜涼拌 這種方式能最好地保留苦瓜的營養。將苦瓜挖去瓜囊和白膜後，切成薄片，放少許蜂蜜和醋攪拌均勻，酸甜的味道能很好地平衡苦味，帶來清甜爽口的體驗。如果能放入冰箱冷藏半小時以上，味道更佳。 策劃製作 作者丨薛慶鑫 註冊營養師、中國營養學會會員 審核｜張宇 中國疾病預防控制中心研究員/博士、國家健康科普專家、中國醫師協會健康傳播工作委員會委員 策劃丨楊雅萍 責編丨楊雅萍 審校｜徐來、張林林 (「科普中國」微信公眾號)
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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