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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》）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）