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“上热下寒”该如何调理******

　　每到冬季，有一类人在怕冷的同时，身体还出现上火的症状，上半身是“火炉”，下半身是“冰窖”。从中医角度来讲，这类人属于“上热下寒”症，也就是人体在同一时期既有“热”的症状，又有“寒”的症状。

　　阴阳失衡导致“上热下寒”

　　“上热下寒”的说法很早就存在。《黄帝内经》中提到：“上热于寒，视其虚脉而陷之于经络者取之，气下乃止，此所谓引而下之者也。”《诸病源候论》中也写道：“阳气并于上则上热，阴气并于下则下寒。”也就是说，“上热下寒”是因为人体阴阳升降失常、阴并于下、寒热异味、无法上下流通导致的一系列症状。

　　厦门市中医院体质调理专病门诊副主任医师李步双说，人体如果阴阳平衡，上肢热气正常下沉归元，肾脏的寒气上提滋阴养元，肌体就能阴阳相生，水火既济。当身体上焦的心火无法下流，下面的肾水无法上升，心肾不交，阴阳离绝，身体自然就会上焦过于火旺，下焦过于寒凉，产生各种各样寒热失衡的疾病，形成“上热下寒”的现象。

　　“上热”“下寒”症状各异

　　“上热”有哪些表现？李步双介绍，主要是咽痛口苦、口腔溃疡，还伴有长青春痘、牙龈肿痛等，慢性病如咽炎、中耳炎、甲状腺异常等病症也容易抬头。“下寒”的表现主要体现在胃部以下较正常人更加怕冷，例如足膝发凉、腿脚冰凉、不敢吃凉，胃部也普遍有消化不良、腹泻胀气等情况。李步双介绍，“上热下寒”的另一明显特征是失眠、易醒、睡眠质量较差。在饮食上，这类人群也非常敏感，吃少许辛辣的热气东西就上火，吃一点冷食的寒凉东西就腹泻。

　　李步双说，“上热下寒”的人在如今并不鲜见。有些人生活习惯不好，常吃生冷蔬果和辛辣油腻的油炸物，体内阴阳颠倒。另外，一些人整天坐在电脑前不动，导致上下水火不易流通。晚上熬夜过度，颠倒黑白，长此以往，“上热下寒”的体质就形成了。

　　三种方法调理“上热下寒”

　　厦门瑞来春中医门诊部负责人周本草建议，调理“上热下寒”的体质要注意三点。

　　首先，可以尝试多泡脚，温暖下肢，引气血下行。泡脚可以促进足部保暖，改善血液循环。可以煮艾叶、肉桂来泡脚，也可以用专门的泡脚方，效果更好。

　　其次，饮食方面也要注意。“上热下寒”的人饮食要清淡，不能吃太饱，给脾胃留一些消化的空间。平时可多吃些茯苓、山药、莲子、黑豆等温和食物，尽量少吃生冷油腻的食物，忌吃辛辣伤阴的食物。

　　再次，“上热下寒”的人可重点关注身体四个穴位：关元、足三里、三阴交、涌泉穴。对这四个穴位，可进行推拿，也可以尝试艾灸。值得一提的是，睡觉前，用掌心来回搓热涌泉穴，有很好的效果。

　　另外，“上热下寒”的人还可以通过针灸来调理。针对“上热下寒”症状，通过针刺疏通的方法，引热下行，恢复身体寒热平衡的状态。针灸穴位主要是曲池、合谷、太冲等穴位。

　　（摘自《厦门晚报》）

向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。

　　一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

　　多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。

　　大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面

　　AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。

　　多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。

　　但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

　　另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。

　　另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

　　真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）