广东中山一地调整为中风险 广东一地调整为中风险地区
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
广东中山中风险地区,广东中山市疫情中高风险区吗,中山 中风险,广东中山是低风险还是中风险最近
随着全国发热门诊人数增多
甲流迅速冲上了热搜
根据各地疾控检测的数据显示
目前仍处在流感春季高发期
各位街坊千万不要大意！
共发现390例病例
近日，中疾控公布了流感最新数据
在2月5日至3月5日的28天内
流感病毒阳性率呈上升趋势
从0.7%激增到了41.6%
28天翻了近60倍
全国哨点医院流感样病例新冠和流感病毒阳性率变化趋势
中国国家流感中心3月2日发布的
2023年第8周流感检测周报称：
本周南、北方省份流感病毒检测阳性率继续上升
A(H1N1)pdm09为主、A(H3N2)亚型流感病毒共同流行
南、北方省份流感样病例百分比继续上升
本周共报告390起流感样病例暴发疫情
广东一地升至“中风险”
2月以来
北京、天津、上海、浙江等地的多所学校
都出现了因学生感染甲型流感
而通知停课多天的情况
不少网友晒出了自己甲流阳了以后的症状
而且不只是局限在一个地方
全国各地的网友都有吐槽感染后的情况
有人感染后咳嗽严重，干呕，嗓子巨疼……
还有人阳了后，以反复发烧为主，还浑身难受，头晕眼花……
而深圳市疾病风险综合预报结果显示
当前
深圳流感的风险等级为“中”
最近一周，深圳全市哨点医院报告的流感个案数有上升趋势，主要由甲型流感病毒引起。根据既往年份监测结果，深圳已开始进入流感活跃期，学校、托幼机构、养老机构等单位应做好流感防控工作，尽可能降低聚集性疫情的发生。
甲流和普通感冒有什么不同？
当身体出现以下特征时
就需怀疑
是甲流而不是普通感冒
突发高热，恶寒症状明显
严重头痛、全身酸痛、持续疲乏
虚弱感、胸部压迫感
怎么知道得的是甲流
流感病毒常规可以通过以下方式进行检测：
首先，病毒抗原检测：病毒抗原检测可采用胶体金法和免疫荧光法。抗原检测速度快，是医院里常用的流感病毒检测方法。由于检测方法局限，病毒抗原检测阳性支持诊断，但阴性并不能完全排除流感。
其次，病毒核酸检测：主要检测患者鼻拭子、咽拭子、鼻咽拭子、气管抽取物、痰液中的流感病毒核酸。病毒核酸检测的敏感性和特异性均很高，且能区分病毒类型和亚型。
哪些群体是重症高风险人群
65岁以上老人、5岁以下儿童
有基础疾病的人群
免疫力低下人群
孕妇和分娩后2周内的产妇
肥胖人群(BMI> 30)
得了甲流怎么办
包括甲流在内的流感属于自限性疾病，在发病 3-5天后发热会逐渐消退，头痛、肌肉关节疼痛等症状也会逐渐缓解。
出现流感症状后，不要慌张，可按照以下方式来处理：
如精神状态良好、无明显头痛且胃口正常、发热低于38℃时可居家观察，多饮水，多吃蔬菜水果并清淡饮食，保证睡眠。
如出现高热、体温超过38.5℃，伴有头痛、全身酸痛、精神萎靡、呕吐腹泻等症状，则需要前往医院发热门诊就诊。
减少接触他人，尽量居家休息，居家时注意室内通风，与家人保持距离，外出时戴好口罩。
预防甲流
这些知识也要知道
潮小妹在此提醒大家
春季传染病多发
一定要照顾好身体哦
在这段流感流行期间
要注意室内通风，必要时可对
屋内物品表面进行消毒
同时还应注意手卫生
外出不要用手摸口、鼻、眼等部位
最后赶紧转发提醒吧
｜来源：健康中国，深圳卫健委，羊城晚报，网络。
chatgpt给拓尔思带来机遇还是挑战 chatgpt金融分析师怎么提问
chatgpt,chatgpt是什么意思,chatgpt怎么用,chatgpt入口转自：中工网
原标题：类ChatGPT给金融行业带来何种机遇与挑战？
中新网上海3月19日电 (高志苗)“金融业和人工智能开展合作还有很大的应用空间，所以推动人工智能技术在金融领域，尤其是资产管理领域的创新应用，将成为上海金融中心、资管中心建设的重要支撑和未来重要的关键方向。”上海市地方金融监管局监管三处处长赵焕如是说。
18日，由上海资产管理协会、智能投研技术联盟主办，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、中国计算机学会上海分部联合主办的“大语言模型与资产管理论坛――基于类ChatGPT的大语言模型技术及其应用视角”在沪召开。
复旦大学计算机学院教授邱锡鹏表示，大型语言模型对人工智能技术具有“颠覆性”影响，大型语言模型将加速通用人工智能的实现。同时，大型语言模型将“引爆”数字经济，充分发挥数据和算力效能，并催生海量的商业新模式，包括社会治理、生物医药、智慧金融、医疗健康、智能教育等行业。
聚焦到金融领域，澜舟科技创始人兼CEO周明认为，“ChatGPT+金融”将助力金融服务创新场景。他从资源层、能力层、应用层以及业务场景进行分析并表示，类ChatGPT将在金融行业的智能运营、智能风控、智能投顾、智能营销、智能客服等多个场景产生影响。
周明以风控报告生成场景为例，以类ChatGPT为主体、结合现有NLP(神经语言程序学)、知识图谱等AI能力，基于“贷前尽调报告”“贷后风险排查报告”等各类报告模板，整合要素信息按照模板规则可自动生成风控报告。
作为金融和科技紧密结合的领域，资产管理前沿技术的应用，帮助机构高效了解市场趋势和变化。
中国人工智能学会荣誉副理事长、智能投研技术联盟主席杨强表示，大语言模型通过对历史数据和当前文本信息进行分析，可以预测市场趋势，识别潜在风险，为投资决策提供更为准确的参考；大语言模型扩充资产组合，风险控制技术维度，有效丰富风险控制的方法；大语言模型可以提供更好的客户服务，通过提供流畅的人机对话服务，进一步对交流记录和反馈信息分析，帮助理解客户需求偏好，提高客户满意度和忠诚度。
当然，类ChatGPT的大语言模型技术的落地应用也存在难点。招商银行人工智能实验室主任李金龙认为，类ChatGPT相关技术落地应用可能存在一定技术障碍。
他解释，合规性方面，模型生成的答复、版权归属尚未有明确的法律约束；模型可能会产生有偏差的信息，存在传播虚假信息的法律风险；模型训练所需的数据是否需要获得对应的授权尚不明确。技术性方面，大语言模型的能力得益于巨大的参数量，在训练、部署时资源消耗巨大，导致了其投入的不确定性；大模型训练完成后其知识与数据时间有关，更新知识成本巨大。
任何技术的应用都有一定的风险和挑战，杨强也表示，对于大语言模型来说，最大的风险就是数据安全，隐私保护，应用过程需要保证数据的安全和隐私，避免敏感信息的泄露。
中国计算机学会上海分部主席白硕总结，拥抱、探索、取舍是诸多金融机构对新技术的态度。“大模型走到目前阶段是了不起的成就，也提出了一些挑战。比如，指引投资方面，如果只有一个模型指引，那么金融行为就会千篇一律，千篇一律实际上就是失效的。这些是技术的挑战、是运营模式的挑战，也是基础设施建设的挑战。”
赵焕则强调，金融业和科技企业需要携手探究更深层次人工智能和大语言模型以及技术赋能资产管理领域的方法路径和应用。“当然我们也要同步研究技术所带来的风险和挑战，要及早谋划规范和监管它的政策举措。”
面向未来，上海市经信委信息化推进处副处长山栋明认为，大模型将是通用与领域的深度结合，深化模型即服务的新模式将有助于打造数据飞轮，为创造更高质量的语料提供可持续的来源。“让我们多一点期待，也许GPT是内容生成的最后一个模型，但就技术创新而言，Transformer也许并不会是模型结构的终点，未来的这种不确定性将是业界更大的机会。”
