賦能高校人才培養 捕捉AI時代服務業核心需求
2025-11-12 18:08 7,467次浏览跑步與健步走無疑是大眾最青睞的鍛鍊方式——方便又快捷。 對許多跑者而言，每天5公裡堪稱「黃金距離」，既能有效鍛鍊身體，又不幹擾日常工作生活；而健步走5公裡也被視為「最佳距離」，晚飯後散步5公裡，結合日間活動，輕鬆達成每日8000～10000步目標。 那麼問題來了：同樣是5公裡，跑步和走路，究竟哪個對身體益處更大？ 01 走5公裡和跑5公裡 哪個對身體益處更大？ 一項研究追蹤對比了超過3.3萬名跑者與1.5萬名走路的參與者6年，發現在降低高血壓、高膽固醇和2型糖尿病風險方面，跑步與步行效果基本一致。但當二者消耗同等能量時，走路在降低高血壓和高膽固醇血症風險上略高於跑步，走路帶來的健康益處反而超越了跑步。 具體來說，每增加1個代謝當量(MET)的能耗： (代謝當量是維持靜息代謝所需要的耗氧量，表示相對能量代謝水平，是用來評估心肺功能的常用指標之一。) 跑步：可以使高血壓風險降低4.2%，高膽固醇風險降低4.3%，2型糖尿病風險降低12.1%，冠心病風險降低4.5%。 走路：可以使高血壓風險降低7.2%，高膽固醇風險降低7.0%，2型糖尿病風險降低12.3%，冠心病風險降低9.3%。 雖然從百分比上看，在相同的運動量前提下，走路在各種健康益處上都略優於跑步。但研究人員在調整身體質量指數(BMI)後再進行了對比，跑步對提高身體的代謝效率有更顯著的效果。 所以，無論是選擇跑步或走路都可以獲得近乎相似的健康益處，前提是要堅持。 02 走路和跑步，哪個更適合你？ 走路是一種低強度有氧運動，對膝關節、腳踝等壓力都較小；跑步則是相對中高強度的有氧運動，對身體的心肺能力、肌肉力量、耐力等都要求更高。 哪些人更適合走路？ 長期缺乏運動者：運動強度較低，身體更容易適應，避免初期因強度過大導致放棄或受傷； 體重過大肥胖者：走路對關節(尤其是膝蓋、腳踝、髖關節)的衝擊力遠小於跑步，降低受傷風險。 65歲以上老年人：隨著年齡增長，關節退行性變化、骨密度下降、平衡能力減弱是常見問題。走路更安全，跌倒風險低，尤其是65歲以上的老年人。 有慢性疾病的人：比如心臟病患者、高血壓患者、骨質疏鬆症患者等， 走路強度可控，且風險可控。 孕中晚期的孕婦：在醫生允許下，走路是孕期最推薦的安全有氧運動之一，有助於控制體重、緩解不適、促進分娩。 哪些人更適合跑步？ 跑步適合那些年齡相對低，心臟、血管沒有其他疾病，同時具備一定運動基礎，希望進一步提高心肺耐力和減重效果的人群。 03 跑步和走路 運動時記住這3點 每次運動多久？一周幾練？ 研究發現：從時間長度看，每次運動時間在30～60分鐘之間最佳；如果運動時間超過90分鐘，甚至還會產生負效應。 所以綜合來看，每周3～5次跑步和走路，每次30～60分鐘。如果跑步5公裡基本就是30分鐘左右，如果走路5公裡差不多就是60分鐘左右。 什麼時間運動鍛鍊比較好？ 上午8點至10點 一項超8.6萬人的大規模研究顯示，無論日常是否運動，早晨鍛鍊(上午8點至10點左右)能顯著降低16%冠心病風險和17%中風風險。 此外，與不運動的人相比，在上午8點至10點鍛鍊對乳腺癌和前列腺癌均有保護作用，可使這兩種癌症患病風險降低26%至27%。 16點至18點 對很多上班的人來說，白天上班沒時間，而晚上又怕影響睡眠，那麼什麼時候鍛鍊才合適呢？ 其實一天中運動的黃金時間為午後16點至17點，因為經過大半天的日常工作，人體的肌肉韌帶已得到了充分的活動，心率血壓趨於平穩，可以進行較為劇烈的有氧運動，如跑步、打球、遊泳、器械健身等。 醫生表示，16點至17點仍是上班時間，因此建議上班一族可適情況推遲。 運動過程中需要注意什麼？ 運動之前應對自己身體狀況有一個基本判斷，比如昨天喝酒了、昨晚沒睡好、近期感冒了、發燒了，這些情況都要減少運動或輕度運動，避免劇烈運動。 如果是長期不運動的人，建議從低強度運動、短時間開始(如每日快走15分鐘)，每周增量≤10%。切忌長期不運動突然劇烈運動(比如很少運動，上來直接跑5公裡)，這易導致肌肉拉傷或心臟風險。 此外，運動過程中要及時補充水分(小口多次)，對於一些高強度運動後需補電解質。 監製丨李浙 主編丨杜顯翰
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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