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天天彩票| - (中国)维基百科

来源:天天彩票2024-01-07 17:48

  

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新春走基层丨穿行哀牢山 巡逻路上写忠诚******

  “绝壁千里险,连山四望高。”这是对于云南哀牢山很形象的描述。这里地处中越边境,密林重重、沟壑纵横、信号空白,仅凭名字就令人心生畏惧,当地百姓称其为“死亡森林”。

  南部战区陆军“老山旅”就驻守在这里。春节期间,我们“新春走基层”记者跟随“老山旅”的巡逻官兵走上了巡逻路,见证戍边勇士的忠诚。

  冬季去哀牢山巡逻有两项必不可少的准备工作,第一项就是每人携带一把砍刀,第二项就是每人要多带一套干爽的棉衣,这两项工作都是为了预防户外失温而准备。

  这次巡逻的目的地是中越陆地边界82号界碑,沿途要穿越原始森林,官兵们时刻要准备面对大自然带来的考验。

  哀牢山彝语意思是“虎豹出没的地方”,事实上,哀牢山不是一座山,而是一片横亘在云贵高原与横断山脉分界线上,绵延约400公里的群山,82号界碑就位于哀牢山东南部的尾端。

  南部战区陆军“老山”某边防连指导员杨绕显我们巡逻夏天最怕的就是遇到暴雨,因为一下雨,河水就会上涨,一般上涨至我们的腹部,我们需要借助绳索才能够过河,那是相当危险。冬天最怕的就是遇到失温,因为汗水和雨水混在一起以后,加上海拔高、温差大,人体就容易失温,所以我们在巡逻的过程当中,休息的时间都不能太长。

  在原始丛林中,失温是致命的。因为人体是恒温的,一旦温度下降,身体功能就不能正常运转。重度失温从感觉失温到失去生命体征仅需两个小时。

  南部战区陆军“老山”某边防连指导员杨绕显失温症会产生幻觉,就是反而会觉得很热,有掀衣服或脱衣的反常现象。所以我们一旦察觉到这种情况,除了立即生火取暖外,还要尽快换上干爽的衣服,以此来保证血液的循环升温。

  从山底到界碑的高差有2000多米,整片地域呈特殊立体气候,即“一山分四季,隔里不同天”。虽然今天天气晴朗,但是山林气温仍然偏低,为了避免失温,巡逻队员们即便很累,也不敢长时间休息。

  大学生新兵张锐铭来自江苏苏州,这次巡逻他担负航拍观察任务。

  南部战区陆军“老山”某边防连列兵 张锐能参加这条线路巡逻的战士,都是连队体能拔尖的同志,平时都是老兵上的。很荣幸这次我能参加,因为这是对我的一种认可,更是一种勉励,我对后面的路程越来越期待了。

  而张锐铭的班长张伯详已经服役10年,是战友们眼中的“边防通”,这次他仍然担负前方尖兵。2020年9月,张伯详满服役期,未婚妻想让他退伍回去结婚,可他还是递交了留队申请书,选择继续坚守边防。

  南部战区陆军“老山”某边防连班长 张伯:我们“老山旅”历来是一支战功卓著的荣誉部队,在上世纪我们就叫响了“一人辛苦万人甜、一家不圆万家圆”。到现在条件好了,我们更应该把它传承好,虽然我们跟家人聚少离多,但是看到全国人民他们团圆了,他们幸福了,那么我们也就心满意足了。

  2021年,张伯详与未婚妻结婚了。今年春节,妻子带着孩子来到连队来探亲,给张伯详带来了一份安心。

  军嫂 向天道我以前从来没有来过连队,总是不明白他为什么不能及时回消息。当我转了五趟车,坐了十几小时车看到他,我就懂了,也请他放心,我会在后方全力以赴支持他,竭尽所能照顾好我们的小家。

  南部战区陆军“老山”某边防连班长 张伯她跟我说,我守大家,她给我守好小家,我不回去,那她就来看我。每次我想起她说的话,我心里就感到很踏实。

  一家不圆万家圆,正是千千万万军嫂舍小家为大家的无私奉献,让戍边军人守土卫国的脚步更加坚定铿锵。

  记者 张成:我们一路走过来,都是踩在这些松动的石块上,上面长满了青苔,稍不注意就会滑倒,非常的危险。这条路就是边防官兵们日复一日,走过的巡逻路,可想而知,他们在无数次的巡逻当中遇到了多少困难和危险。

下午3点,经过近8小时的艰难跋涉,巡逻分队终于到达巡逻点位。

  南部战区陆军“老山”某边防连列兵 张锐:这是我第一次看到界碑,也是我第一次摸到界碑,虽然一路上经历了许多坎坷和困难,但是来到界碑的这一刻,我感觉一切都值了,这也更加坚定了我矢志报国的决心。

  南部战区陆军“老山”某边防连指导员杨绕显所有的努力、所有的付出都是值得的。对我们来说,不管任务多么危险,能用双脚去丈量祖国的土地,守卫边境安全,我想这就是我们边防军人最大的荣耀。

  南部战区陆军“老山旅”巡逻官兵:今为老山人、永铸老山魂,不怕死、不怕苦、不怕亏。边防有我,请祖国和人民放心。敬礼!

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                • AI医生出手 居家筛查宝宝视功能******

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    广州日报讯 (全媒体记者梁超仪 通讯员邰梦云、唐艳丽)宝宝最近总是揉眼、不断眨眼,是不是视力有问题?看诊不会配合检查怎么办?过往,婴幼儿视力评估充满了挑战,这一群体的眼健康普筛也存在空白。如今这一现状得以打破。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    日前,中山大学中山眼科中心召开新闻发布会,该中心林浩添教授团队联合全球多家医疗及研发机构,研发全球首个婴幼儿视功能损伤手机智能筛查系统,研究成果于1月26日在《Nature Medicine》在线发表,为破解婴幼儿视功能损伤及相关眼病早期筛诊难题提供有效技术手段。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    目前,团队与粤省事等公众平台进行对接和部署,为婴幼儿视功能损伤及相关眼病的大规模筛查提供可行方案。此外,市民搜索小程序“Ai宝睛灵”,即可便捷在家首尝“头啖汤”。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    历时八年采集3652名婴幼儿视力数据

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    林浩添教授介绍,0-4岁婴幼儿处于视功能发育的关键时期。在这个阶段发生的眼病如果不能及时干预治疗,很可能导致患者长达几十年低视力甚至致盲,给家庭和社会带来沉重的负担。据国家疾控中心数据显示,全国5000万0-4岁婴幼儿中,眼病发病率高达9.11%,早筛早治是提高婴幼儿视功能预后的关键。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    对婴幼儿进行视功能评估,早期发现眼部疾患引起的视功能损伤十分关键,却充满挑战。由于婴幼儿难以表达眼部不适,视功能损伤易被忽视或漏诊,错过最佳的治疗时机。其次,受限于认知水平,婴幼儿难以配合完成传统的眼部检查。此外,大部分检查手段对于技术人员的专业水平与设备要求高,筛查成本高,效能低,难以作为普筛技术手段普及。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    为破解这一难题,该研究团队历时八年,前瞻性采集来自3652名婴幼儿的超过2500万帧注视行为大数据,依托天河二号超算中心部署的深度学习人工智能数据分析后台,对采集的数据进行深度分析,早期预警异常注视行为,筛检婴幼儿视功能损伤及相关眼病。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    该技术的研发创新婴幼儿视功能损伤移动智能筛诊模式,有望极大降低婴幼儿视功能损伤早期筛诊的难度及成本。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    可初筛超16种婴幼儿常见致盲眼病

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    记者进入小程序发现,居家用手机操作十分方便,在实操中,家长通过手机播放一段3分钟的动画视频吸引婴幼儿保持注视,可以实现对婴幼儿注视习惯和行为模式的实时捕捉,随后该系统会给出初筛的结果。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    林浩添介绍,在这个人工智能系统中,研究团队基于视频大数据,深度挖掘了不同眼病引起的婴幼儿视功能损伤的异常注视行为模态,并依托深度学习人工智能技术,突破性地实现了对先天性白内障、先天性上睑下垂、先天性青光眼、斜视、视网膜母细胞瘤等超16种婴幼儿常见致盲眼病引起视功能损伤的早期检测,平均筛查准确率超85%。而在实际应用中,系统在全国4家医疗机构参与的多中心外部验证中的筛查准确率超80%。同时,研究团队招募了120个家庭参与居家筛查,便捷的系统操作流程使得99%的家长都能顺利完成筛查试验,筛查准确率达85.9%。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    “我们希望通过这一人工智能系统,让有需要的家长居家便可以便捷帮助婴幼儿视力进行普筛,辨别视力状况是正常还是异常,有异常状况通过去医院专科就诊确诊具体的眼疾。”林浩添介绍。据了解,这一系统已在小程序“Ai宝睛灵”试运行上线,下一步在小程序“粤睛晶”中也计划引入。此外,该团队正与粤省事对接,希望可以在广东范围内大范围普及,后续有条件覆盖全国有需要的市民。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票《自然》:揭示褪黑素受体结构,让睡个好觉不再是梦
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票高考问答061:招考专家解读江苏新高考方案
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票银河系中心发光的部分是一颗恒星吗?
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 90后女孩照顾瘫痪母亲十九年
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票原来窦骁喜欢的是这样的性感女孩何超莲
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票季节交替当心脾胃不和
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-12-19
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票影视剧资源现网售利益链 售卖用“暗语”防屏蔽
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-12-13
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 沪通铁路南通段500千伏超高压迁改完成
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-09-19
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 值得一试!在床头放2只柠檬,一个月后将发生大变化
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票国企改革三年行动,带来哪些改变?
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-11-02
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票小两口,大路不走走小路,结果迷路了
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-10-15
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票“一个中国”原则上建交的萨尔瓦多 驻华使馆开馆
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2024-04-05
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票为孩子辞职在家 丈夫却另结新欢
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-11-05
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