甘肅榆中山洪救援「愛的接力」：清淤洗路 從「心」開始
2026-03-17 17:25 3,579次浏览8月5日電 5日下午，在國家中醫藥管理局召開的專題發布會上，針對「中醫藥在基孔肯雅熱的防控方面有何優勢」提問，廣東省中醫院院長張忠德進行了解答。 張忠德稱，基孔肯雅熱是由於基孔肯雅病毒引起的一種急性傳染病，主要是通過白紋伊蚊和埃及伊蚊的傳播，臨床上它的表現主要是三聯症，發熱、關節痛、皮疹。主要的治療就是對症支持治療。而基孔肯雅病毒對熱很敏感，56℃30分鐘可以滅活它；不耐酸、70%的乙醇、1%次氯酸鈉、脂溶劑、過氧乙酸、甲醛、戊二酸、酚類、碘伏和季銨鹽化合物等消毒劑及紫外線可以滅活。根據廣東省疾控局的統計，2025年7月27日的0時到8月2日的24時，廣東全省新增的病例2892例，未報告重症和死亡案例。 張忠德指出，我國古代僅疫病的專著就有500多種，形成了完備的中醫疫病理論體系和臨床診療體系，深刻的總結了氣候環境、人和病邪相互作用是疫病發生和流行的關鍵三要素，較早地認識到疫病的病因的特殊性，當時已經提出了要主動的「避其毒氣」，摸索出了許多預防和治療的方劑。 張忠德表示，新中國成立以來，中醫藥多次參與了疫病防控救治，尤其在抗擊新冠疫情的戰鬥中，中西醫並肩抗疫的經歷引人注目，中醫學以其獨特的健康觀，豐富多樣的技術手段，注重維護人體自身抗病能力，注重調整人體內在的平衡，在縮短病情、緩解症狀、降低重症轉化率和病死率，以及後期指導病人的康復，再次向世人展示了其充滿東方智慧的疾病的防治策略和方藥。 張忠德說，本次基孔肯雅熱疫情，通過臨床一系列的觀察，專家組判斷它屬於「蟲咬疫病」，核心病機就是風邪襲表、溼毒蘊熱。由於正值三伏天，天氣非常的炎熱，預防時除了清除環境汙水、滅蚊、截斷傳染源，平時還可以採用健脾消暑的藥食同源的中藥，比如經常用的薏苡仁、白扁豆、淡豆豉、荷葉、冬瓜等，加瘦肉去煲湯，調節身體的體能，保持免疫力的平衡。中醫治療以清熱化溼、疏風透邪為原則，辨證使用中醫藥內服和外治法，對各類人群都可以緩解關節疼痛症狀，促進皮疹的消退，穩定的退熱，積極的促進疾病的康復，而且安全性良好。
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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