爭奪「登山王」!2025「衝頂天門」賽張家界3.6公裡險途考驗跑者

2026-02-09 18:20 1,475次浏览

  杭州8月9日電(張煜歡)近日,一知名演員在直播中向觀眾分享了飲用葛根茶後的感受,隨後多家網購平臺的葛根茶銷量激增,不少商戶的相關茶飲也隨即售罄。葛根茶的「出圈」似乎再次印證——在快節奏的生活中,主打養生的中醫藥正離當代年輕人越來越近。   近年來,中藥代茶飲將古老的中醫藥智慧與現代生活方式相結合,既保留了藥材的天然特性,又便於日常飲用,逐漸成為養生潮流中的新寵。與此同時,社交媒體的推動也加速了中藥代茶飲的普及。   從明星推薦到博主測評,再到朋友圈的分享,不少中藥代茶飲迅速在年輕群體中形成話題。這種傳播方式不僅拉近了年輕人與中醫藥的距離,也讓傳統養生文化煥發出新的活力。 中醫藥市集人氣旺。浙江省中醫院供圖   如去年,浙江省中醫院「烏梅湯2.0」在網際網路醫院上線後迅速走紅,其憑藉健康養生、物美價廉、口感清爽的優勢,創下單日最高下單量1000萬帖的紀錄。訂單用戶畫像顯示,20歲至35歲的年輕人佔比超過八成,浙江省外用戶同樣超過八成。   「百姓的熱情讓我們找到了中醫藥助力健康美好生活的現實路徑。深入挖掘中醫藥寶庫的精華,對治療疾病的中藥處方進行合理化的研究和轉化,使其成為代茶飲,也是當下中醫人可以探索的『新通路』。」浙江省中醫院網際網路診療中心主任葉文怡說。   葉文怡介紹,例如葛根荷葉山楂飲也十分受到民眾喜愛,尤其是因長期辛辣肥甘飲食導致頭面油膩、形體肥胖、胃脘脹滿、大便黏滯不爽的亞健康人群。 圖為一中藥代茶飲配方。浙江省中醫院供圖   「中藥代茶飲受歡迎是一個好現象,但其需要辯證選擇、適量服用。」葉文怡提醒,中藥代茶飲雖然適用人群較為廣泛,但也有一定禁忌,不能盲目跟風。   她指出,在選擇網際網路醫院上相關茶飲時,有個關鍵步驟就是填寫「問診問卷」。「大家務必要如實填寫自己的情況,以供網際網路醫院的醫生準確診斷。只有判斷後適合的人群才能夠配出茶飲,不適合的我們建議線下就診,或移步醫療諮詢端接受進一步的健康服務。」   其實無論是夏季火爆的烏梅湯,還是助眠安神的舒足安枕方,冬病夏治的三伏貼……正有越來越多中藥茶飲與院內製劑在走進大眾視野。也有更多醫療機構在積極探索符合現代人口味和需求的產品形式,讓古老的中醫藥煥發新生,為健康產業注入更多的文化內涵和發展動力。   浙江省中醫院黨委書記何強認為,中醫藥在「治未病」領域具有獨特優勢。在活態傳承傳統中醫藥文化精華的同時,醫院要不斷結合不同人群的健康需求,積極推進中醫藥成果轉化,使其成為融入生活、助力健康的優質大健康產品,讓中醫藥更好融入現代生活,惠及千家萬戶。(完)

  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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