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步骤6：《水仙直播》久坐不動易引發泌尿係統疾病正常尿液大多數為淡黃色液體，主要成分為水，約占尿液的96%，其他成分為尿素、尿酸、肌酐等含氮物。正常人每晝夜排出的尿量為1000-2000毫升左右。膀胱位於骨盆內，是貯存尿液的器官，其容量為300-500毫升。膀胱容納尿液的容量是有一定限度的。所謂憋尿，就是膀胱中容納的尿液超過了膀胱本身的容量，卻有意識地忍著不排。久坐不動長時間憋尿不利於健康，還會導致泌尿係統疾病。正常排尿不僅能排出身體內的代謝產物，而且對泌尿係統和泌尿道也有自淨衝刷作用。當膀胱內累積了200毫升尿液時，人體會開始有尿意，這時若沒有排尿，膀胱還可以存留尿液，但是持續累積到500-600毫升時，膀胱就會出現過度膨脹，並且使控製排尿的肌肉膨脹，長期不及時排尿，膀胱就會超負荷工作，嚴重時會導致尿瀦留而無法自主排尿。當大量尿液貯存在膀胱時，沉澱濃縮，導致尿液中鈣鹽的飽和度增加，尿路結石的形成概率增加。憋尿時膀胱容積脹大，血管壓迫，黏膜缺血，導致抵抗力降低。此時，細菌就會乘虛而入（泌尿道逆行感染），大肆生長繁殖，很容易引起尿道炎、膀胱炎等泌尿係統疾病。尿液自輸尿管排入膀胱內，有一個很好的“抗反流”生理解剖機製，輸尿管是潛行“隧道式”穿入膀胱壁。但憋尿時由於膀胱內壓力持續增大，甚至大於輸尿管開口壓力，會導致尿液“反流”。憋尿甚至還會誘發腎盂腎炎。尿瀦留可使膀胱內壓升高，尿液沿輸尿管反流，造成腎盂積液，繼之腎實質受壓、缺血，甚至壞死。這就是反流性腎病。憋尿還會引起生理和心理上的緊張。膀胱容量持續增大引起腹腔內壓力增高，而使高血壓患者血壓升高；冠心病患者出現心律失常，甚至心絞痛。所以，憋尿對多數伴有高血壓、冠心病、糖尿病等基礎疾病的老年患者來說，更容易導致心源性猝死等嚴重後果。如果老人長時間憋尿後突然排尿，由於膀胱快速排空，腹腔內壓力下降，回心血量減緩，會令迷走神經興奮，大腦供血不足，血壓降低，心率減慢，甚至出現排尿性暈厥。憋尿後快速排尿，還會出現肉眼血尿。。
步骤7：韩媛直播對話周鴻禕：ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前，全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調：“像ChatGPT這樣的人工智能，與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”，他甚至斷言，“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內，一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕，對此次技術浪潮同樣十分關心，在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上，甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命，與此同時，他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了，以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日，《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談，精彩觀點如下：1.曆史上，人類模仿鳥來飛行，失敗了很多次，在身上加翅膀撲騰的都沒有成功，但是，當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學，後來設計出翅膀以後，人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯，這恰恰是一種真正智能的表現，這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具，也指出它有很多缺點，這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你，而是模擬你的筆法，寫一個你從來沒有寫過的文章，這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄：ChatGPT太驚豔《中國企業家》：你是從什麼時間開始關注ChatGPT的？周鴻禕：說起來大家可能覺得我在吹牛，但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的，互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP（自然語言處理），在ChatGPT出來前，Google很早推了一個模型Bert，出來時很驚豔，當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術，我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣，Bert找到很多實用的地方，可能太實用主義了，拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷，GPT出來後感覺這也是一個大家夥，但是沒有看到好的應用場景，所以，到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤，這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺，但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》：你是2020年左右第一代時就關注了？周鴻禕：對，但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結，國內互聯網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣——人工智能應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。所以，為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮，如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合，可能就會認為沒太大意義，所以，沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題，更沒有人想到大算力大數據，最後做出一個大模型，能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。

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