廣東女孩夜班回家被侵害身亡？假
2026-03-19 09:42 2,412次浏览福建省閩清縣梅溪鎮橋東村保護古樹群 古村落裡有片「寶樹林」(古樹的故事) 腳下的古驛道青苔斑駁，跨過潺潺溪流，就進入了福建省福州市閩清縣梅溪鎮橋東村的古樹群。樟樹、楓香樹、油杉、馬尾松……高大的樹木依著地勢錯落挺立，或通直或虯曲。 這片古樹群佔地面積約34畝，有140多株樹木，其中認定為古樹的有21株，包括楓香樹、油杉、樟樹、桂花樹、馬尾松等多個樹種，平均樹齡150年，古樹形態各異、成群生長，於2022年入選「福建最美古樹群」。 「小時候我們就在這片林子裡玩耍，有的樹與樹之間掛著碗口粗的藤，我們就把它當鞦韆繩蕩著玩。」穿行在古樹群中，今年65歲的橋東村村民謝兆恆指著一株株古樹，如數家珍：「到了秋天，桂花樹就會飄香，別提多美了！」 與古樹群相伴相生的橋東村是中國傳統村落，保留著連片清代古厝，古樹群生長在這些古厝前後。橋東村黨支部書記謝其釗介紹，在古樹群前方有處古厝叫作寶樹堂，於是村民們把這片古樹群叫作「寶樹林」。「我們相信這片樹林都是『寶樹』，能為在這裡生活的人們帶來幸福。」謝其釗說。 上世紀80年代，文物專家王世襄曾來到橋東村，留下一個「適」字題刻。無論是古樹還是古厝，都適應著這方天地。「古樹依山而生，古厝也是依山而建。」中國文物學會會員曾江介紹，橋東村古厝因地制宜，坐東南、朝西北，多個院落串聯在一條中軸線上。一側坡度平緩，有大片梯田用於耕作，清晨陽光也可直照村落；另一側山地陡峭，樹木繁茂。此外，古厝背枕樹林，兩邊還有天然溪流，溪流周邊則是重重疊疊的青山。 適應自然，安居樂業。「古樹與古厝聯繫緊密，誰也離不開誰。」謝其釗說，長輩一直教導後輩，村裡無論怎麼發展，都要先考慮這片古樹群。「一定要保護好這片樹林」成為村民們的共識。 謝其釗還記得，2013年前後，有人來村裡找到不同村民，出高價想買走古樹群裡的桂花樹，大家都不肯答應。一天晚上，村裡老人發現，桂花樹旁停了不少外頭來的車。「怕是要來偷挖」，一聽這消息，村民們自發集結起來，輪流在村口守夜兩三個月。「我當時也守了兩三晚，守護好這片樹林是我們所有村民的心願。」謝其釗說。 如今，古樹群也有了更全面的守護。閩清縣林業局營林科科長吳齊凇介紹，閩清縣林業局為每株古樹都建立了檔案，詳細記錄古樹位置坐標、冠幅、胸徑、樹種、樹齡等信息，並將其推送給負責巡護的護林員，護林員在定期巡護古樹群時，除了查看古樹病蟲害情況以及周邊環境是否存在安全隱患等，還可以根據檔案信息比對古樹長勢情況，及時發現問題。「一旦發現問題，護林員就會迅速上報，我們會及時對古樹進行診斷，必要時採取復壯措施。」吳齊凇說。 此外，在通往古樹林的村道上也都安裝上了太陽能路燈與監控設備，便於管理與保護。 「利用好獨特的自然人文景觀，也是對古樹的保護。」謝其釗介紹，橋東村建起了3.3公裡的登山道，每周末都有一兩百人來徒步登山或參加自然研學活動。「我們會更加努力聚集人氣，為遊客們講好古樹群和古村落的故事。」謝其釗說。 本報記者 施 鈺 《人民日報》(2025年08月04日 第 14 版)
北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據，用十萬例大數據訓練人工智慧(AI)，兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上，首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露，北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構，並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來，AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」，更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建，精確顯示結節與關鍵結構的空間關係，直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案，同時利用大數據模型預測術後復發風險，為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助，臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節，建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查，避免盲目手術；確認需要幹預時，首選手術切除，不能耐受手術者改用CT引導下消融治療，實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前，作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位，北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統，包括二、三級醫院和社區衛生服務中心，並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調：「無論AI多聰明，最終仍需醫生把關，我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示，當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變，AI技術成為了醫生的「數字分身」，大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦，以「融合創新，智領未來」為主題，緊扣胸部疾病診療前沿，聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
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