國際青年體驗中國傳統中醫藥文化：拔完火罐很舒服 想推薦給美國朋友
2025-12-06 13:31 7,347次浏览如今越來越多的老年人加入「健身大軍」，但老年人身體機能衰退，若健身方式不當，反而可能受傷。為此，南京市中西醫結合醫院中醫師嶽濤列舉了老年人常見的「十大健身誤區」，幫大家「科學健身，不傷身」。 誤區1：運動越「賣力」效果越好 很多老人覺得運動要多「賣力」，追求健步走的步數、跳高強度廣場舞等。高強度運動易導致心率加快、血壓波動，還可能拉傷肌肉、磨損關節。建議選擇「溫和持久」的運動，如散步、太極拳、八段錦，每次30分鐘左右，微微出汗、不喘粗氣且無不適感即可。 誤區2：每天練才「勤快」，停一天就「退步」 有些老人堅持「全年無休」地健身。但是，肌肉和關節需要修復時間，過度訓練會導致慢性疲勞，反而降低免疫力，誘發肌腱炎、滑膜炎。建議每周練4~5天，留1~2天休息。 誤區3：廣場舞動作越花哨越「鍛鍊」 老年人關節軟骨退化，深蹲(膝蓋超過腳尖)、跳躍會增加膝關節壓力；快速轉體可能扭傷腰或頸椎。建議選動作緩慢、幅度小的舞曲，避免膝關節過度彎曲、突然扭腰轉頭等動作，跳15分鐘最好歇5分鐘。 誤區4：天天「爬山/爬樓」能「健膝」 爬樓、爬山能練腿勁、壯膝蓋？殊不知膝關節過多承受體重的壓力，反覆摩擦會加速軟骨磨損，誘發骨關節炎。建議用「平地快走」代替爬山爬樓，或選擇有電梯時坐電梯，下樓比上樓更傷膝，尤其要注意。 誤區5：「倒走」能治腰突，走得越多越好 很多人都聽過「倒走能鍛鍊腰背肌」，倒走確實能激活腰背肌，但老年人平衡能力差，易踩空摔倒，導致受傷。若想練腰背肌，可在醫師指導下練習「靠牆站」(後背貼牆，頭、肩、臀、腳跟貼牆)，相對更加安全。 誤區6：晨練「越早越好」，天不亮就出門 習慣「早睡早起」的老人們，常常在凌晨5點就去公園鍛鍊，覺得「空氣好、人少清淨」。但是早晨氣溫低，老年人血管彈性差，易誘發血壓驟升；還可能低血糖、頭暈。建議等日出後(6~7點)再鍛鍊，出門前喝杯溫水、吃塊餅乾，避免空腹。 誤區7：「空腹鍛鍊」燃脂快，瘦得更明顯 有些老人為了「減肥」，早上不吃飯就去快走、跳操，還覺得「空腹練完更輕鬆」。但其實，老年人肝糖原儲備少，空腹運動易導致血糖過低，出現心慌、手抖、出冷汗，甚至暈厥。 建議鍛鍊前1小時吃點「慢碳」(如半塊饅頭、一小把堅果)，鍛鍊後半小時再吃正餐。 誤區8：運動後立刻「急剎車」，停下來就坐 有些老人剛跳完廣場舞或快走結束，就直接坐下歇著了。而突然停止運動，易導致頭暈、乏力。建議運動後做「整理運動」：慢走5分鐘，甩甩胳膊、踢踢腿，再揉揉大腿、小腿肌肉，幫助血液回流。 誤區9：盲目學「網紅」，別人練啥我練啥 有些老人刷到年輕人練「平板支撐、臀橋、拉伸劈叉」，覺得能練核心。殊不知平板支撐對腰腹力量要求高，老年人核心弱，易塌腰傷腰椎。建議選「老人專屬」運動，如八段錦(「雙手託天理三焦」「調理脾胃須單舉」)、太極雲手，動作緩慢、強調「意守氣行」。 誤區10：運動受傷「忍忍就好」 有些老人扭了腰、膝蓋疼，認為自己貼膏藥、使勁揉，就不疼了。老年人對疼痛不敏感，可能掩蓋骨折、韌帶撕裂等嚴重問題。 建議受傷後應立即停止運動，及時就醫。 通訊員 楊璞 揚子晚報/紫牛新聞記者 許倩倩
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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