今年前7個月北京PM2.5平均濃度同比下降19%
2025-11-20 13:57 8,467次浏览如今越來越多的老年人加入「健身大軍」，但老年人身體機能衰退，若健身方式不當，反而可能受傷。為此，南京市中西醫結合醫院中醫師嶽濤列舉了老年人常見的「十大健身誤區」，幫大家「科學健身，不傷身」。 誤區1：運動越「賣力」效果越好 很多老人覺得運動要多「賣力」，追求健步走的步數、跳高強度廣場舞等。高強度運動易導致心率加快、血壓波動，還可能拉傷肌肉、磨損關節。建議選擇「溫和持久」的運動，如散步、太極拳、八段錦，每次30分鐘左右，微微出汗、不喘粗氣且無不適感即可。 誤區2：每天練才「勤快」，停一天就「退步」 有些老人堅持「全年無休」地健身。但是，肌肉和關節需要修復時間，過度訓練會導致慢性疲勞，反而降低免疫力，誘發肌腱炎、滑膜炎。建議每周練4~5天，留1~2天休息。 誤區3：廣場舞動作越花哨越「鍛鍊」 老年人關節軟骨退化，深蹲(膝蓋超過腳尖)、跳躍會增加膝關節壓力；快速轉體可能扭傷腰或頸椎。建議選動作緩慢、幅度小的舞曲，避免膝關節過度彎曲、突然扭腰轉頭等動作，跳15分鐘最好歇5分鐘。 誤區4：天天「爬山/爬樓」能「健膝」 爬樓、爬山能練腿勁、壯膝蓋？殊不知膝關節過多承受體重的壓力，反覆摩擦會加速軟骨磨損，誘發骨關節炎。建議用「平地快走」代替爬山爬樓，或選擇有電梯時坐電梯，下樓比上樓更傷膝，尤其要注意。 誤區5：「倒走」能治腰突，走得越多越好 很多人都聽過「倒走能鍛鍊腰背肌」，倒走確實能激活腰背肌，但老年人平衡能力差，易踩空摔倒，導致受傷。若想練腰背肌，可在醫師指導下練習「靠牆站」(後背貼牆，頭、肩、臀、腳跟貼牆)，相對更加安全。 誤區6：晨練「越早越好」，天不亮就出門 習慣「早睡早起」的老人們，常常在凌晨5點就去公園鍛鍊，覺得「空氣好、人少清淨」。但是早晨氣溫低，老年人血管彈性差，易誘發血壓驟升；還可能低血糖、頭暈。建議等日出後(6~7點)再鍛鍊，出門前喝杯溫水、吃塊餅乾，避免空腹。 誤區7：「空腹鍛鍊」燃脂快，瘦得更明顯 有些老人為了「減肥」，早上不吃飯就去快走、跳操，還覺得「空腹練完更輕鬆」。但其實，老年人肝糖原儲備少，空腹運動易導致血糖過低，出現心慌、手抖、出冷汗，甚至暈厥。 建議鍛鍊前1小時吃點「慢碳」(如半塊饅頭、一小把堅果)，鍛鍊後半小時再吃正餐。 誤區8：運動後立刻「急剎車」，停下來就坐 有些老人剛跳完廣場舞或快走結束，就直接坐下歇著了。而突然停止運動，易導致頭暈、乏力。建議運動後做「整理運動」：慢走5分鐘，甩甩胳膊、踢踢腿，再揉揉大腿、小腿肌肉，幫助血液回流。 誤區9：盲目學「網紅」，別人練啥我練啥 有些老人刷到年輕人練「平板支撐、臀橋、拉伸劈叉」，覺得能練核心。殊不知平板支撐對腰腹力量要求高，老年人核心弱，易塌腰傷腰椎。建議選「老人專屬」運動，如八段錦(「雙手託天理三焦」「調理脾胃須單舉」)、太極雲手，動作緩慢、強調「意守氣行」。 誤區10：運動受傷「忍忍就好」 有些老人扭了腰、膝蓋疼，認為自己貼膏藥、使勁揉，就不疼了。老年人對疼痛不敏感，可能掩蓋骨折、韌帶撕裂等嚴重問題。 建議受傷後應立即停止運動，及時就醫。 通訊員 楊璞 揚子晚報/紫牛新聞記者 許倩倩
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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