廈門：本屆投洽會將同期舉辦2025國際投資論壇和2025鼓浪嶼論壇
2025-11-16 14:26 1,691次浏览雙腳是人體的「第二心臟」 也是全身健康的「放大鏡」 雙腳上的細微變化 比如腳跟痛、腳幹、腳臭等 可能折射出多種潛在疾病 但如果你的雙腳有這4個特徵 相對來說更能健康長壽 01 雙腳出現這5個症狀 可能是疾病信號 腳跟痛： 腳跟痛需警惕足底筋膜炎，表現為針扎樣疼痛，並且早晨下床走第一步時疼痛最為明顯。 足底筋膜炎疼痛的典型位置 足底筋膜炎出現的原因： 運動量突然大增； 運動前沒有充分熱身； 運動時穿了鞋底很薄、沒有彈性的鞋子； 尿酸高，尿酸沉積在了筋膜上； 肥胖， BMI(身體質量指數)高； 因年齡增長而出現了雙腳退行性病變。 ✅ 建議： 運動要循序漸進，如果感到不適要及時停止運動，千萬不要過於勉強自己； 運動時要穿彈性好的運動鞋； 控制好自己的體重和尿酸水平； 對於足底筋膜炎患者，可以在醫生指導下進行冷敷、使用膏藥，也可以做一做弓箭步幫助緩解疼痛。 腳幹： 可能與腳部皮膚疾病、血液循環不暢、缺乏維生素等原因有關，嚴重時皮膚甚至會出現開裂、脫皮的現象並伴隨疼痛。 注意： 如果雙腳只是偶爾比較乾燥，那麼可以先改變生活方式，比如在清潔雙腳後塗抹保溼身體乳，但如果腳幹的程度比較嚴重，則需查明病因後對症下藥。 雙腳總是感覺冰涼： 可能是血液循環不好，也可能與甲狀腺功能減退、動脈閉塞、糖尿病等疾病有關。 腳臭： 雙腳的一些疾病會增加腳臭機率，比如有腳氣的人往往伴有腳臭，因為腳氣本身可以繼發細菌性感染，這些細菌能分解外界產物，引起臭味。 此外，如果腳部角質層得不到清理，這些角質層在汗水浸潤下，會給細菌繁殖提供充足營養物質，讓細菌加速生長、繁殖，使腳臭越來越嚴重。 腳抽筋： 腳抽筋幾乎每個人都經歷過，但如果你經常腳抽筋，就要警惕了。可能與運動過量或未做熱身運動有關。此外，缺鈣同樣會讓神經肌肉應激性增加、興奮度提高，引起肌肉痙攣。 注意： 對於中老年人來說，如果補鈣後抽筋沒有改善，要特別警惕動脈粥樣硬化、血栓、靜脈曲張等血管性疾病。 02 雙腳有這4個特徵的人 相對來說更能健康長壽 雙腳皮膚光滑、紅潤： 我們的腳長時間包裹在襪子、鞋裡面，相對來說是全身皮膚比較細嫩的地方。如果你的腳比較光滑，並且很少出現腳幹、裂口等問題，說明身體是比較健康的。 雙腳溫暖，不容易發涼： 很多人都會出現雙腳冰涼的情況，特別是冬天，但如果你在很冷的環境下，還能保持雙腳溫暖，可以側面說明體內的血液循環比較順暢。 腳指甲紅潤，有光澤： 如果腳指甲紅潤有光澤，說明身體是比較健康的，氣血充足。 腳底板顏色紅潤： 正常的腳底板呈淡紅色，如果發現自己的腳底板顏色不太對，比如發白、發黃、發紫等，就需要多加注意了，可能與血液循環差或代謝疾病有關。 03 日常足部保健牢記這3點 泡腳： 用溫熱的水泡腳可以加快血液循環，有利於消除雙腳疲勞感。 ✅ 建議： 每晚睡前用溫熱的水泡腳10分鐘左右即可，水溫控制在40℃左右。 注意： 對於糖尿病患者來說，要特別關注泡腳時的水溫和時間，防止燙傷雙腳。 經常按一按雙腳上的穴位： 我們的腳上有很多與人體各臟器相聯繫的穴位和相對應的反射區，經常按摩雙腳，能加強人體氣血流通、疏通經絡。 常按湧泉穴，能幫助改善心肺功能 位置： 腳趾彎曲，前腳掌凹陷處為湧泉穴。 常按太溪穴，有助於滋補腎臟 位置： 位於足踝區，內踝尖與跟腱之間的凹陷處。 堅持運動： 運動能夠鍛鍊腳部肌肉，是保護雙腳的好辦法。建議每天堅持鍛鍊小腿和雙腳30～60分鐘，踮腳、伸膝勾腳等都可以。 (CCTV生活圈)
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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