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案例显示，很多人体检每每检查异样的多少个基本名目。实在，分比方年龄段体检偏偏重点年夜相径庭。怎样从年岁的角度迷信抉择体检项目呢？ 没有同年龄段体检“必查项”有哪些？ 30—40岁人群 “三高”是体检重点 30岁先人体各项性能虽处于顶峰形态，但这个年龄段的人遍及事情压力年夜、应酬多，饮食习惯没有迷信以及静止量不够，简单发胖。--> 这临时期要重点关注血压、血糖以及血脂变化，若有颇为需立地调剂。 专家建议 每一半年反省一次血压、血糖以及血脂，瘦削人群则每一3个月检查一次。 女性重点存眷妇科检讨、乳腺检查项目。 男性35岁以后，每1至2年增加前线腺检查。 40—50岁人群心血管肿瘤是体检重点 40—50岁年岁段是“健康高危期”，心血管疾病风险添加，必须关注心脏问题；同时，这个年龄段，癌症病发逐渐增加。 专家倡议 心脏彩色B超、心电图等查看不可少。肺部CT不可少，可筛查肺癌。 女性重点关注乳腺及妇科疾病，乳腺超声或者钼靶检查筛查乳腺癌，人乳头瘤病毒(HPV)检测加之宫颈细胞学搜查筛查宫颈癌。 男性重点关注胃肠疾病，可依据需要选择做胃肠镜，筛查胃癌、结直肠癌等。 有肿瘤家属史，三代之内支属有肿瘤病史的人，须要及早体检。 50岁以上人群 骨密度血管是体检重点 50岁开端，人体性能衰退，特别是女性骨质松散多发。如果出现浑身疼痛、简单骨折等症状，就该思考是否为骨质疏松。此外，还要警觉胃肠道疾病、动脉粥样硬化。 专家发起 50岁以上人群开始筛查骨密度、骨代谢水平。 警觉萎缩性胃炎、肠瘜肉、慢性溃疡等疾病癌变，胃肠镜检查不克不及少。同时关注心脑血管疾病的筛查，如颈动脉超声、心脏彩色B超、心电图等。此外，做好眼科检查。 关于体检的误区 你“踩雷”了吗？ 每一年体检成为了很多人的健康必修课，但有些谬误的做法，能够让体检白做。究竟哪些体检不雅念是错的？怎样能力避开这些坑？咱们来逐个拆解。 误区一：体检选越贵的项目，后果就越好？ 北京世纪坛医院康健体检点心主任 周一思：差错。不是说越贵的检查名目就越好，要挑选适合自己的。比如说影象学检查方面，既要考虑能够发明自己的潜伏疾病，也要思考辐射量，比如说PET-CT，能够检查进去不少肿瘤相干方面的疾病，然而价格昂贵，而且它适用于在曾经发明疾病的根底上再停止筛查，以是说在体检历程当中并没有实用。 误区二：等身材不适再做体检，行吗？ 束缚军总医院第五医学中间副主任医师 闫涛：不行，健康体检的目标是对疾病或者者说对身体的状态停止早发现，及时干预。如果身体已经出现不适，往往是疾病曾经经发展到一定的阶段，这个时候就不是去体检而是去就诊了。所以体检便是在自我感想优良的情景下，定期去做的惯例身材保护的一个名目。 误区三：体检报告看完不用管后续，对于吗？ 闫涛：舛错，体检报告拿患上手里之后一定要细心浏览。第一，先要仔细浏览体检陈述中对诊断或者者阴性结果的形容可能倡议干预步伐。第二，将就一些重要的或者者说是重年夜的异样结果，肯定要实时地去专科医生哪里追求进一步诊断或治疗意见。 【编纂:刘欢】
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作者：江铭欣 今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革，免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？推荐模式的变化为何如此重要？PK模式是什么？流量包模式又是什么？ 推荐算法在网文中的应用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的分发与供给。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推荐算法为核心内容的分发模式。因此，原以编辑、运营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐功能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文类型、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘规律，生成推荐结果。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依赖对网文本身特征的分析，通过赋予内容的类型与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者喜欢看规则怪谈类型的网文，算法就将更多和规则怪谈相关的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法则不解析内容本身，主要依赖读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。基于读者的协同过滤是找到和读者A相似的读者B，给读者A推荐读者B看过但是读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到观看两个不同网文的用户群体，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行合并推荐。一般推荐系统都会混合以上的算法，根据用户操作行为选择不同的推荐策略，无操作时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。--> 目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但大致原理相同，面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。 不难发现，无论是以上哪种推荐算法，都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这就是推荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时间未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大部分平台会使用混合推荐算法，先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论阅读时长多长，番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。 这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但由于新书没有用户表达过行为，推荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。 在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。 目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。 (作者系中山大学中国现当代文学硕士研究生) 【编辑:叶攀】
中新网南京9月29日电 (周勇)近日，由南京台湾青年创业学院主办的2025年两岸青年AI大健康交流与产业协同活动在南京江宁启动，吸引了来自两岸青年创业者、医疗科技专家及各界产业代表50多人参与。活动现场。周勇 摄 活动现场，“全能医生”AI大健康管理系统成为关注焦点。参会者通过个性化健康评估、智能问诊模拟等交互环节，亲身感受AI在疾病预防、远程诊疗中的应用潜力。台湾青年史京祐在体验后表示：“这套系统对医疗技术具有重要意义，期待能将该AI大健康管理系统向两岸推广。” 在随后举行的产业协同交流会上，与会人员就AI医疗数据合规、中医药行业智能化等议题展开交流。台湾青年林芯泽表示，本次展示的AI大健康管理系统获得两岸青年高度评价，他计划将该系统复制到上海、广东横琴等地，通过区位优势，搭建两岸青年在智慧医疗领域的创新创业平台。 活动主办方表示，希望通过AI大健康管理系统展示、实地参访与产业对话，推动两岸共绘智慧医疗发展蓝图，共同探索人工智能与大健康产业协同创新路径。(完)--> 【编辑:李岩】