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永盈彩票2023-06-29

“阳”了之后疯狂喝水?警惕水中毒******

  “阳”了就要多喝水

  是大家近期常听到的治“阳”妙招

  然而,最近一段时间

  不少人因喝水过量

  导致“水中毒”

  被送到医院进行抢救

  可见喝水也不能乱喝

  否则还未转阴先中毒

  对身体造成更大伤害

  那么,什么是“水中毒”?

  如何科学喝水?

  喝水也能中毒?

  “水中毒”又称稀释性低钠血症。正常情况下,身体中细胞内外的钠离子浓度处于平衡状态。当水的摄入量远远超过排出量时,过多的水分就会滞留在身体中,导致血浆被稀释,从而使血浆中的钠离子浓度降低,这种现象就是“水中毒”。

  图源:中国家庭报

  当水中毒时,细胞外的钠离子浓度比细胞内的更低,为了维持细胞内外的浓度平衡,细胞外的水分会流向细胞内,导致细胞膨胀。

  如果脑部细胞发生膨胀,大脑是由坚硬的脑骨固定和包裹的,脑组织就会受到挤压。因此,轻者会出现虚弱、头晕、腹胀、头痛、恶心、呕吐等症状,严重者可出现脑水肿、癫痫发作、意识模糊、昏迷和死亡等情况。

  怎么正确喝水?

  对于健康人群来说,24小时内喝水量达到3-4升以上,就可能造成水中毒。喝水讲究适可而止,而不是无限制地饮水。而对于慢性肾脏患者、心血管疾病患者,更需要合理控制饮水量。

  《中国居民膳食指南(2022)》建议,日常要做到足量饮水,少量多次。人每天都需要摄入一定量的水以维持身体机能。在温和气候条件下,低身体活动水平成年男性每天需喝水1700毫升,成年女性每天喝水1500毫升。

  图源:摄图网

  夏天或大量出汗时,补水要遵循先快后慢、分次补充、量出为入三个原则。专家介绍,可根据气温高低,每天喝1.5升—2升水,出汗较多时可适当补充一些盐水。

  如果仅出现“水中毒”轻症症状,可以喝少量淡盐水,一般控制在200毫升,并尽快排尿,直到症状消失。如果出现神志不清,应立刻就医处理。需要注意的是,含电解质的运动饮料并不能防止低钠血症的发生,因为这些饮料中的大多数电解质渗透压都比血液中的渗透压更低。

  图源:摄图网

  如果吃这些药,别着急喝水!

  生病时喝水还需要注意服用的药物

  很多人认为服药就应该多喝水

  来减轻肾脏负担

  有助排泄毒物

  但偏偏有些药服用后却要少喝水

  甚至不喝水

  比如以下这几类药

  图源:摄图网

  1、止咳药

  止咳糖浆、甘草合剂等药物需黏附在发炎的咽喉部而发挥作用,喝水过多会将药物冲掉,降低药效。一般建议服用此类药物后10分钟内不要饮水。

  2、需要含服的药物

  比如硝酸甘油、麝香保心丸等,不可直接用水吞咽,而是要通过舌下含服,让毛细血管吸收。服用后30分钟内也不宜喝水。

  图源:摄图网

  3、口含片

  如西地碘含片、复方草珊瑚含片、银黄含片等,含服时要把药片置于舌根部,并尽量贴近咽喉处,使药物保持较高的局部浓度。建议含服后30分钟内尽量不要喝水。

  4、治疗胃病的一些药物

  比如胃黏膜保护剂(硫糖铝、果胶铋等),服用后在胃中会形成保护膜,因此服药1小时内尽量不要喝水,以免保护膜被水稀释。需要直接嚼碎吞服的胃药,也不要多喝水,以防止破坏形成的保护膜。

  一些苦味健胃药,如复方龙胆酊等,是通过苦味刺激舌部味觉感受器及末梢神经,促进唾液和胃液分泌,起到增加食欲的作用。因此服用时不光要少喝水,服后也不要漱口。

  图源:摄图网

  5、抗利尿药

  该类药物(加压素、去氨加压素)服药期间应限制饮水,否则可能会引起水潴留或低钠血症等。

  6、缓解腹泻的药物

  比如蒙脱石散,服用后如果喝过多的水,会影响药物对消化道内病毒病菌的固定和抑制。一般该类药物说明书会明确标明药物与水的服用比例。建议将药物倒入半杯温开水(约50毫升)中混匀快速服完即可。

  除了生病,平常也要注意在适当的时候适度饮水!要养成主动饮水的习惯,不要等到口渴时才喝水。喝水有四个最佳时间:每天清晨起床后、上午10时左右、下午3~4时和晚上就寝前。

  最后提醒

  喝水的最佳方式是少量多次

  小口慢饮

  每次200毫升左右

  不建议一次喝500毫升以上

  资料来源:央视新闻、中国家庭报、极目新闻

  整理:董小娴

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你的隐私,大数据怎知道******

  作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

  甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

  再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

  当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

  但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

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