新疆啟動高校畢業生「百日攻堅」行動
2025-11-02 22:51 9,983次浏览出現飢餓感，通常情況下，及時補充能量就能恢復活力。但有些人在感到飢餓的同時，還會出現心慌、手抖等症狀，這可能是一些疾病發出的信號。究竟是哪裡出了問題？一起了解↓ 可能與5種疾病有關 對健康人群來說，餓一會兒達不到心慌、手抖的程度，如果一餓就感覺心慌、手抖，可能預示著身體出現了問題。 低血糖 發生低血糖時，身體會立即啟動升血糖機制，動用儲存的糖來儘量升高血糖，會伴隨交感神經興奮表現：心悸、出汗、面色蒼白、肢體震顫等，且血糖下降速度越快，症狀越明顯。 糖尿病 部分2型糖尿病患者，特別是比較肥胖的患者，可能會出現糖尿病前期症狀。主要表現可能為下一餐前，即飢餓狀態時出現低血糖反應，包括心慌、手抖、渾身無力等。 甲狀腺功能亢進 甲亢患者體內甲狀腺激素產生和分泌過多，導致身體代謝速度加快，神經興奮性增加。 如果常在飢餓時出現心慌、手抖，尤其在雙手伸平，十指分開時明顯，並伴隨怕熱、出汗多、消瘦、突眼等症狀，建議進行甲功五項、甲狀腺激素水平檢查。 腸胃疾病 胃部沒有食物，胃酸又分泌過多時，可能出現心慌、手發抖的情況。如患胃潰瘍等疾病，飢餓狀態下症狀可能加重，引發不適感。 心血管疾病 若存在心臟方面的疾病，如心律失常、冠心病等，也可能會引起心慌、胸悶，出現手抖等現象。飢餓時血壓降低，易導致腦供血不足，加重症狀。 既要「吃飽」也要「吃好」 有飢餓感才吃飯，往往容易選擇高熱量的食物，並且進餐速度也快，最終導致能量攝入過多。做到下面3點，可以在延緩飢餓感的同時補足營養。 選擇高纖維、低脂肪的食物 高纖維食物，像蔬菜、菌類、水果、粗雜糧等是消除飢餓感的高手，也是公認的低熱量食品。 低脂肪的食物，如蝦、雞等白肉，或是瘦的紅肉，都含有較低的脂肪和很高的蛋白質，令飽腹感持續時間變長。 另外，控制食慾、避開高脂肪的食物(油炸食品、蛋糕、漢堡、烤肉)也很重要。 兩餐之間吃點零食 上午10點半左右，人體新陳代謝速度變快；16點左右，體內葡萄糖含量已經降低。這兩個時間點，大部分人或多或少會感到餓。 可以在這兩個時間點加餐，選擇一些健康的零食。最好的加餐零食是低能量、有飽腹感的食物，如：水果、牛奶、酸奶、豆漿或堅果。 改變進餐順序 最好遵循以下進餐順序：吃蔬菜→食用蛋白質→吃主食。 這樣可以延緩消化速度，讓營養素的釋放緩慢而平穩，直到小腸末端都有食物被吸收。這樣進食，同樣的飯菜，餐後更不容易飢餓。
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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