最新研究！不是谁都需要每天八杯水******
从小到大
总是听人说
每人每天要喝够8杯水（约2升）
最近，一项新的研究结果驳斥了这个说法
其实人类饮水需求千差万别
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科学家们是怎么测量人一天需要多少水的?
11月24日发表于《科学》期刊的这项研究，测量了26个国家5600多人的饮水量，参与者年龄从8天到96岁不等，他们饮用了一定量含有可追踪氢和氧同位素的水。研究人员发现，人们每天的平均饮水量在1升到6升之间。
图源：摄图网
此外，研究人员们收集并分析了参与者的数据，将参与者所在地的温度、湿度和海拔高度等环境因素，与测量的水分周转率、能量消耗、体重、性别、年龄等进行了比较。
在所有条件相同的情况下，男性和女性的差异大约是半升水的周转量。研究结果预计，一个20岁、体重70公斤、生活在发达国家的海平面高度、平均气温10摄氏度、相对湿度50%的非运动员男性，每天会吸收和流失约3.2升水。同样年龄和活动水平的女性，体重60公斤，住在同样的地方，需要消耗2.7升水。
同时，一个人消耗的能量增加1倍，则他们每天用水量将增加约1升。体重增加50公斤，用水量则增加0.7升。湿度每增加50%，用水量就会增加0.3升。运动员比非运动员多消耗大约1升水。
快来算算自己需要多少水!
这项研究中，近100个团队的科学家们联合开展了实验，得出了全球首个人类全生命周期的“饮水公式”。据此公式，大伙儿可以精确地计算出自己每天喝多少水最合适。
其中，PAL是身体活动水平，等于人体24小时总能量消耗（TEE）除以人体24小时的基础代谢率（BMR）。HDI则代表人类发展指数，反映不同地方的社会进步程度。对于此公式中，发达国家的HDI值为0，中等国家HDI值为1，落后国家HDI值为2。此外，非运动员的Athlete Status（运动状态）值为0，运动员为1。
研究人员用此公式计算发现，平均而言，20至35岁的男性每天消耗4.2升水，而30至60岁的女性消耗3.3升水。而且从60岁起，水的需求量随着年龄的增长而下降。等到了90多岁，人的需水量已经降至2.5升左右。
科学喝水，还得注意这些！
俗话说“人以食为天，食以水为先”，每天保持充足的饮水量，对人体皮肤、血管、肠道健康等都起着至关重要的作用。以下为大家准备了一些日常科学喝水的小提示：
图源：网络表情包
1. 不要等到口渴再喝水。口渴是身体缺水的信号，当你感觉口渴的时候，那说明细胞已经缺水了。
2. 吃饭前不要大量喝水。这可能会冲淡消化液，使胃酸浓度降低，易出现消化不良、急性胃肠炎及腹泻。
3. 喝水时水温以 25 ℃～ 40 ℃为宜，最好不要超过 65 ℃。
4. 运动后不要一次性牛饮！如果运动后狂饮，会导致钠离子含量变低，这一现象被称为“稀释性的低钠血症”，也叫水中毒。运动后人体的各个脏器处于比较劳累的状态，突然大量补水会导致心脏负担明显加重，对很多脏器功能，特别是对心脏不利。
5. 在高强度的运动后，需要适当喝含有电解质的水，比如含盐、含糖的，这样可以把人体丢失的盐分和糖分补充回来。
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资料来源：科普中国、中国科学网、澎湃新闻
整理：董小娴
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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