以影像展秘境 2025三清山國際攝影大賽啟動
2025-11-03 23:34 2,248次浏览立秋之後 一些人出現了 眼睛、鼻子奇癢無比 噴嚏、眼淚止不住流的情況 這不是感冒，而是過敏 很多人認為花粉過敏只有春天會發作，其實秋季也是花粉過敏的高發季。不過，秋季過敏相較於春季來說有所不同，一些人的症狀較春季更為嚴重，如何針對性應對？ 秋季過敏「誘因」 花粉為主、真菌協同 春季過敏的「主角」是花粉，秋季過敏則呈現花粉為主、真菌協同的特點。從致敏性來看，秋季和春季的過敏有以下區別： 秋季花粉致敏性更強 春季的花粉多是樹木花粉，顆粒較大，常掉落在地上，風吹起後被人吸入引發過敏。 秋季花粉大多來源於雜草，如豚草、蒿草等，顆粒小且乾燥，易飄浮在空中，讓人防不勝防。 春季花粉濃度雖然高於秋季，但秋季花粉的致敏性更強，蒿草花粉就是重要的致敏原之一，部分人群只接觸少量蒿草花粉就會發生嚴重的過敏反應。 秋季黴菌滋生更多 秋季晨露或降雨殘留、落葉和腐爛植被有助黴菌滋生。當人接觸或吸入黴菌孢子時，也易出現過敏。 秋季氣候比春季更乾燥 秋季空氣乾燥且紫外線較強，皮膚易流失水分、屏障功能減弱，常出現乾性溼疹和過敏性皮炎。 此外，秋季也是室內過敏高發期，這主要跟缺乏通風，造成室內塵蟎、皮屑過多，引發過敏反應有關。 秋季過敏症狀 相較於春季，秋季過敏症狀更易伴隨乾燥特徵，如皮膚乾燥瘙癢、乾咳少痰等，持續時間也更長，部分因真菌滋生可能持續到深秋。 鼻部症狀 打噴嚏、流清鼻涕、鼻塞、鼻癢等。 眼部症狀 眼睛癢、流淚、紅腫等。 呼吸道症狀 咳嗽、氣喘，嚴重時還可能引發哮喘。 皮膚症狀 皮膚乾燥、瘙癢、紅腫，甚至出現皮疹，讓人忍不住想要抓撓。 如何區分 真菌過敏與花粉過敏？ 近期，我國多地出現強降雨天氣，降雨量大、溼度大、高溫天氣多，真菌孢子大量繁殖。如果長期接觸或經常暴露於含有大量真菌的環境中，可能會引發真菌過敏性疾病。 真菌喜歡在陰溼環境中繁殖，尤其是浴室、地下室、倉庫等通風條件差的環境。 花粉過敏性鼻炎和真菌引起的過敏性鼻炎，在症狀上很相似，極易造成誤診，因此，需要進行過敏原檢查，正確區分才能有效治療。 秋季過敏 應對方法需「因季調整」 相較於春季過敏的應對，秋季過敏時，除避開花草密集的區域、外出加強防護外，還需加強室內除溼，定期清潔浴室、廚房等易滋生真菌的角落；同時注意潤燥護膚，多喝水、使用保溼產品，緩解乾燥加重的過敏症狀。 首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院變態反應中心主任王學豔介紹，針對過敏性鼻炎，要關注居住區的花粉濃度，在花粉播散前一到兩周進行預防性用藥，可減少花粉高峰期嚴重症狀出現。 很多人認為，花粉過敏不是什麼大病，忍一忍就過去了。這種認識是錯誤的，以常見的過敏性鼻炎為例，如不及時治療，會引發鼻竇炎、嗅覺減退、中耳炎，甚至發展成哮喘。 溫馨提醒 一旦出現過敏症狀 應及時到醫院就診 在醫生指導下進行治療 對引發過敏的原因 進行控制與幹預 避免產生更嚴重的併發症
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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