寶山抗戰記憶｜國難當頭，老校長錢偉長毅然「棄文學理」
2026-02-18 16:54 9,492次浏览產後是女性生命中一個非常特殊的階段。在這個階段，新手媽媽不僅要照顧新生寶寶，還要面對自己身體的變化，尤其是體重問題。研究表明，產後體重滯留與母親遠期肥胖的發生密切相關，可顯著增加高血壓、心臟病和糖尿病等慢性疾病的發生風險。此外，產後體重滯留還可能增加再次懷孕時發生妊娠期糖尿病、妊娠期高血壓等併發症的風險。科學管理產後體重不僅可以預防體重滯留給身體各器官造成的負擔，改善身體機能，還有助於媽媽恢復身材，增加自信，預防產後抑鬱的發生。產後體重管理主要包括兩個方面的內容。1監測和評估產後體重產後42天左右可作為產後體重的首次評估時間，建議在產後6個月至1年內體重逐漸恢復至孕前水平。產後減重遵循循序漸進原則，不宜操之過急。較為理想的情況是產後體重每周下降0.5千克。因此，媽媽們不必每天稱重，可以根據自身情況，每周選固定時間稱量一次體重和腰圍，用好體重秤、腰圍尺、體重管理日曆。01體重測量方法推薦早上固定時間空腹排便後，著輕薄衣服測量。測量時，體重秤應放在平整、堅硬的地面，不要放在地毯上。雙腳均勻分開，平穩站在秤的正中央，身體保持自然直立，待數值穩定後讀取測量值。02腰圍測量方法受試者自然站立，兩肩放鬆，雙臂交叉抱於胸前，保持平靜呼吸。測試人員立於受試者側前方，將帶尺的游離端環繞受試者腰部，使帶尺經臍上0.5—1釐米處（肥胖者可選擇腰部最粗處）水平環繞一周，在呼氣之末、吸氣未開始時測得的數據即為腰圍測量值。03體重管理日曆使用方法使用紙質或電子工具，規律記錄每次測量的體重值和腰圍值，還可根據自身需要記錄飲食、睡眠、活動、哺乳等情況。2合理膳食和適量運動通過合理膳食和充足身體活動等綜合措施，產後女性可以逐漸達到並維持健康體重。建議從以下幾個方面做起。堅持0～6月齡的純母乳餵養。產後採用母乳餵養有助於母親孕期儲存脂肪的消耗和體重恢復。為避免乳房充盈造成不適，母親可以在給嬰兒哺乳後進行鍛鍊。不僅僅是坐月子期間，女性在整個哺乳期都不需要忌口，保持食物多樣化。哺乳期女性不僅要增加富含優質蛋白質的食物，還應保證蔬菜、水果的攝入量。每天攝入蔬菜類400～500克，水果類200～350克，尤以深色水果、蔬菜最佳，增加礦物質、維生素和膳食纖維的攝入量。需要特別注意的是，哺乳期女性應保證水的攝入量，每天2100毫升，但注意不要喝多油的濃湯。脂肪含量高的濃湯不僅會影響食慾，還可能會引起嬰幼兒脂肪消化不良性腹瀉。可選用脂肪含量低的肉類，如魚、去皮禽類等煲湯，喝湯的同時也要吃肉。避免長期臥位，自然分娩6～12小時即可起床活動，剖宮產24小時內也應下床活動，產後2天即可開始做產褥期保健操，每1～2天增加1節，每節做8～16次。從低強度逐漸增加強度和運動量，儘早進行盆底肌肉鍛鍊。有氧運動從每天15分鐘逐漸增加至每天45分鐘，每周堅持4～5次，但不宜在分娩後很快恢復高強度運動，以及過早負重勞動。調整生活節奏，充分休息。保證每日7～9小時睡眠，睡前半小時遠離手機、電視、電腦等電子設備。母親的生活規律可以和嬰兒在一定程度上保持同步，尤其在產褥期；嬰兒滿3個月後，逐漸建立睡眠規律，尤其養成夜間長睡眠習慣。此外，家人也應給予產婦更多關懷，主動承擔家務，幫助產婦緩解產後焦慮，並保證其能夠得到充分休息。作者：中國疾病預防控制中心營養與健康所副研究員 畢燁審核：國家健康科普專家庫成員、中國疾病預防控制中心營養與健康所研究員 楊振宇策劃：餘運西 王寧編輯：劉洋本文配圖來源於版權圖庫。轉載時請注意，避免侵權。
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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