將刑釋人員再就業「反歧視」從文件寫入現實，多地已在實踐
2025-11-02 12:16 5,826次浏览為更好地拓展兒童中醫康復服務，桃浦鎮社區衛生服務中心（以下簡稱「桃浦社衛」）依託「上海市中醫醫聯體專病（專科）聯合門診」建設，於2024年成功申請上海市中醫特色小兒疳積（消化不良）專病專科（社區）能力建設項目。近日，桃浦社衛小兒疳積（消化不良）專病門診正式開診。該門診特邀上海兒科名中醫薛徵擔任學術帶頭人，不僅指導提升專病診治水平，還定期現場坐診，通過小兒特色推拿、針刺等技術，為兒童的健康保駕護航。專病特色技術介紹疳積屬於中醫病名，是中醫兒科常見疾病，多表現為身體消瘦、面色萎黃、大便不調、食欲不振、生長發育遲緩等症狀。多由飲食不節、餵養不當、營養失調、疾病影響，以及先天稟賦不足引起。疳積與西醫的小兒消化不良或營養不良症狀、病因類似。特色治療方案一小兒捏脊，俗稱「捏背」捏脊療法是一種小兒外治療法，可直接作用於膀胱經及督脈，促使全身氣血通暢，具有調和脾胃、疏通經絡之功，起到調節臟腑的作用。通過應用一系列技巧性動作對小兒脊柱部肌膚進行捏拿，積極防治各類小兒疾病。特色治療方案二針刺四縫穴，俗稱「刺四縫」四縫穴為經外奇穴，其部位與三焦、命門、肝和小腸有內在關聯，是手三陰經所過之處，亦為手三陰與手三陽經交會之處，陰陽經脈互為表裡，內聯臟腑，外絡關節，故針刺四縫穴具有調理脾胃、消食導滯、祛痰化積之功，為治療小兒疳積、厭食之特定穴。特色治療方案三小兒穴位敷貼，俗稱「肚臍貼」穴位敷貼是調理小兒身體的方法之一，基於經絡理論，用醋或蜂蜜將中藥調和，貼於疾病相應的穴位。起到刺激經絡循環，調理機體平衡，促進血液循環，提高免疫力的作用。特色治療方案四小兒拔罐小兒拔罐是一種傳統中醫療法，常用於輔助調理感冒、咳嗽、積食、免疫力低下等問題。通過刺激穴位，起到促進局部血液循環，緩解肌肉緊張，調節身體機能的作用。特色治療方案五小兒刮痧小兒刮痧是中醫外治法之一，需由專業醫師操作，通過特製工具在皮膚表面反覆刮動，疏通經絡、緩解症狀。小兒刮痧主要用於輔助緩解外感症狀（如風寒感冒初期鼻塞、流涕）、積食（腹脹、食慾差）或輕度中暑等。特色治療方案六耳穴壓丸耳穴是分布於耳廓上的特定反應點，與人體臟器、器官存在對應聯繫，是中醫診療體系的重要組成部分。通過刺激耳穴，可輔助診斷疾病、調節身體功能，常用於小兒積食、咳嗽、近視、睡眠不佳等症狀。學術帶頭人薛徵，中醫兒科教授、主任醫師、博士生導師，上海中醫藥研究院中醫兒科研究所所長，上海市中醫醫院兒科臨床醫學中心主任、兒科主任、兒科教研室主任。全國第三批名老中醫藥專家學術繼承人。擅長治療兒童哮喘、急慢性扁桃體炎、腺樣體肥大、反覆呼吸道感染、性早熟等，致力於兒童多動症、抽動症、癲癇等腦病的研究與診治。專病門診時間薛徵教授專家門診：每月最後一周星期四13:30—17:00，夏令時14:00—17:00（具體時間可根據實際情況有微調）專病門診：周一至周五全天門診地址：桃浦鎮雪松路302號門診廣場右側諮詢電話：13764148756（趙醫生）
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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