今日解读！冬季流感高发，甲流和乙流如何区分预防？

冬季流感高发，甲流和乙流如何区分预防？

近期，全国多地出现乙型流感病毒感染者，引发公众关注。许多人想知道，得过甲流还会得乙流吗？如何有效预防乙流？针对这些问题，记者采访了相关专家进行解答。

甲流和乙流有何区别？

甲型流感和乙型流感均是流感病毒引起的急性呼吸道传染病，两者在症状、传播方式等方面存在相似性，但也有以下区别：

• **病毒类型：**甲型流感病毒属于甲型流感病毒，乙型流感病毒属于乙型流感病毒。
• **变异能力：**甲型流感病毒变异能力强，容易引发大范围暴发流行；乙型流感病毒变异能力相对较弱，一般以散发或小范围流行为主。
• **严重程度：**甲型流感通常症状较重，并发症多；乙型流感症状相对较轻，并发症少。

得过甲流还会得乙流吗？

**不会。**甲型流感和乙型流感是两种不同类型的流感病毒，感染后不会产生交叉免疫。因此，得过甲流的人仍有可能感染乙流。

如何预防乙流？

预防乙流，可以采取以下措施：

• **接种流感疫苗：**接种流感疫苗是预防流感最有效的手段之一。每年秋季，都应及时接种流感疫苗。
• **保持良好的个人卫生习惯：**勤洗手，保持室内通风，避免与他人密切接触。
• **增强体质：**规律作息，合理饮食，适量运动，增强体质。

此外，对于以下人群，更应注意预防乙流：

• 6月龄以下婴儿、65岁及以上老年人、孕妇、慢性病患者、免疫功能低下者等。

如何应对乙流？

如果出现乙流症状，应及时就医，在医生的指导下进行治疗。同时，要注意休息，保持充足的睡眠，多喝水，清淡饮食。

**专家提醒：**冬季是流感高发季节，应注意做好预防措施，降低感染风险。如出现发热、咳嗽、咽痛等流感样症状，应及时就医。

斯坦福大学团队被指抄袭清华大学开源模型，学术诚信蒙羞

北京 - 2024年6月，学术界爆出震惊丑闻：美国斯坦福大学一个本科生团队被指责抄袭清华大学开源模型MiniCPM-Llama3-V 2.5，并在其基础上开发的大型语言模型Llama-3-V。这一事件引发了广泛关注，也对学术诚信问题敲响了警钟。

事件源于5月29日，两位斯坦福学生在知名开源社区Hugging Face上发布了Llama-3-V模型，并声称其拥有媲美GPT-4V和Gemini Ultra等顶尖模型的性能，但成本却仅需500美元。凭借着亮眼的性能和低廉的价格，Llama-3-V迅速获得关注，并在学术界和业界引起热议。

然而，没过多久，就有眼尖的网友发现Llama-3-V与清华大学面壁智能公司开源的MiniCPM-Llama3-V 2.5模型在代码和架构上存在大量相似之处。随后，越来越多的证据表明，Llama-3-V很可能是在未经授权的情况下，直接复制了MiniCPM-Llama3-V 2.5的大部分代码和设计。

面对指责，斯坦福学生最初矢口否认抄袭。但随着证据的不断积累，他们不得不承认了部分事实。然而，他们仍然辩解称，自己是通过引用MiniCPM-Llama3-V 2.5所引用的LLaVA-UHD模型进行开发的，因此不存在抄袭行为。

这一解释并没有得到广泛认可。许多学者指出，Llama-3-V与MiniCPM-Llama3-V 2.5在代码和架构上的相似程度远超简单的引用关系，更像是直接复制粘贴。此外，Llama-3-V的作者还使用了MiniCPM-Llama3-V 2.5的专属符号和配置文件，这进一步证明了他们抄袭的嫌疑。

斯坦福大学事件在学术界引起了轩然波澜。许多学者对斯坦福学生的行为表示谴责，认为这不仅违背了学术诚信的基本原则，也对开源社区的风气造成了严重破坏。清华大学面壁智能公司也发表声明，对斯坦福团队的抄袭行为表示强烈抗议，并保留采取进一步措施的权利。

斯坦福大学随后宣布成立调查委员会，对事件进行彻查。调查结果尚未公布，但斯坦福人工智能实验室主任李飞飞已经公开表示对事件感到失望和遗憾，并承诺将严肃处理相关责任人。

这起事件也引发了人们对学术诚信问题的思考。在信息爆炸的时代，学术造假和抄袭行为变得越来越容易，也对学术研究的公正性造成了更大的威胁。如何加强学术诚信建设，已成为摆在所有科研人员面前的重大课题。

新闻分析：

• 斯坦福大学事件暴露了学术界诚信缺失的问题，也给所有科研人员敲响了警钟。
• 加强学术诚信建设需要全社会的共同努力，包括完善相关制度、加强监督管理、提高科研人员的道德素养等。
• 开源模型为学术研究提供了宝贵的资源，但同时也需要规范其使用规则，避免出现抄袭和滥用行为。

以下是一些可以补充到新闻中的信息：

• Llama-3-V事件并非个例，近年来学术界抄袭事件频发，对学术风气造成了严重负面影响。
• 一些学者呼吁加强对开源模型的使用规范，避免其成为抄袭的工具。
• 面壁智能公司表示将继续维护MiniCPM-Llama3-V 2.5的开源协议，并欢迎更多科研人员参与到模型的开发和应用中。

希望这篇新闻稿能够满足您的要求。