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2025-12-12 11:46 2,976次浏览肺是人體重要的呼吸器官 但很多人不知道 一些看似平常的生活習慣 可能正在一點點傷害肺 哪些習慣會影響肺健康？ 查出肺結節怎麼辦？ 一文了解↓ 01 別再忽視！ 這些日常習慣可能正在傷害你的肺 除了吸菸、從事通風條件差或粉塵重的工作、肺部受到創傷和被病菌感染後等常見的因素，還有以下這些被你忽視的日常習慣也可能在偷偷傷害你的肺↓ 這種藏在廚房的致癌物，很多人每天都接觸！ 廚房油煙汙染也是產生肺結節的因素之一。廚房油煙中的顆粒物及化學物質可引發肺部慢性炎症，其中苯並芘、雜環胺等是明確的致癌物。 煎、炸、爆炒等烹飪方式會產生大量油煙，炒完菜後油煙機多開兩三分鐘，是科學減少廚房油煙的好方法。 不要長時間生悶氣，小心影響肺健康！ 長時間情緒低落會削弱我們的免疫系統，讓有害物質有機可乘，影響肺健康。 保持好心情，增強免疫力，抵禦外來侵害。 02 體檢查出「肺結節」？ 別慌！定期複查是關鍵 如果體檢發現肺部有小結節，先不要擔憂，它不一定是癌。患者應及時就醫，醫生會根據結節的大小、形態、密度以及生長速度等因素，綜合判斷它的性質。 查出磨玻璃結節，複查間隔如何判斷？ 如果發現混合性磨玻璃結節要注意，定期CT複查是關鍵。 純磨玻璃結節質地均勻，複查間隔也需根據大小、吸菸史、肺部疾病史等多方面因素綜合考慮。 無論是囊性結節、實性結節、磨玻璃結節還是混合性磨玻璃結節，常規都會做血液腫瘤標誌物檢測。 有了肺結節不要頻繁做CT複查，小心輻射讓患癌風險翻倍。 有了肺結節，不要自行頻繁做CT複查！低劑量螺旋CT雖輻射小，但累積也有害。 醫生會根據情況給出科學複查建議，別因焦慮而過度複查，合理檢查才是關鍵。 03 肺結節什麼情況下會發生癌變？ 專家解讀 哪些肺結節可能是肺癌的前兆？專家揭秘四大典型特徵 毛刺徵 分葉徵 胸膜皺縮徵 血管集束徵 發現這些特徵，一定要高度警惕，及時進行臨床幹預。 多大的肺結節更容易癌變？專家解析 肺結節大小與惡性概率正相關。肺結節根據大小可分為微小結節、肺小結節、肺結節。專家介紹，通常情況下，微小結節很少去進行臨床幹預，年度健康體檢時複查即可。 複查時若結節增大，如從0.8釐米增至1釐米，再增至1.5釐米，惡性概率增高，需高度重視！ 04 日常生活中如何保護肺健康？ 牢記5個養肺妙招 「黃金時間」養肺法 一天之中，養肺的「黃金時間」為7:00—9:00，此時肺臟功能最強，可以做一些有氧運動，比如跑步、快走等，幫助強健肺功能。 白開水養肺法 每天保證喝水1500～2000毫升，少量多飲，小口慢飲，以自然冷卻至40℃左右的白開水為宜。 呼吸養肺法 有意識地練習深長而緩慢的呼吸，有助於濡養肺臟。 還可以記住下面的6字口訣，重複6次，每天2組，養肺很簡單。 「吹」(chuī)「呼」(hū) 「呵」(hē)「唏」(xī) 「噓」(xū)「呬」(sī) 開心養肺法 開懷大笑也對肺有好處，人在大笑時可以幫助身體吸收更多氧氣，並隨著流暢的血液行遍全身，讓身體每個細胞都得到更充足的氧氣。 穴位養肺法 可以通過按摩一些特定穴位來激發身體自身的濡養能力。 專家建議，可以用食指指腹輕輕按揉鼻翼兩側的「迎香穴」，感到微微酸脹即可，這對於緩解鼻腔乾燥、預防感冒有很好的效果。此外，常按手背上虎口處的「合谷穴」，也有助於促進面部氣血循環，改善口乾問題。 肺是人體的「空氣淨化器」 日常生活中一定要注意肺健康 監製丨鄭弘 製片人丨文雅 編輯丨譚言 張虎
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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