滬指站上3800點關口 科創50指數大漲逾8%
2025-11-14 19:37 9,914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
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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