得了高血压竟是肾上腺肿瘤惹的祸******
在谈肾上腺肿瘤之前，我们先来认识一下继发性高血压这个概念。相对于只能通过药物控制的原发性高血压，继发性高血压通过发现并去除病因可能使患者的高血压被治愈或明显缓解。肾上腺肿瘤就是继发性高血压的最常见病因之一。
肾上腺，顾名思义就是位于两侧肾脏上方的腺体，虽然带了一个“肾”字，但它却是内分泌器官，在“功能”上与泌尿系统并无干系。肾上腺可分泌人体所需要的多种激素，在维持人体正常生理功能和应激状态下机体的运行至关重要。当肾上腺肿瘤形成了功能性肿瘤，便可引发继发性高血压。这类功能性肿瘤导致的以高血压为主的症状，能给患者带来诸多不良后果，部分患者甚至可能由于难以控制或急骤的血压波动而危及生命。接下来，我们就来看看几种常见的“功能”肾上腺瘤都是何方神圣。
原发性醛固酮增多症
肿瘤过度分泌醛固酮，会导致高血压和低血钾，常给患者带来肢体麻木、无力的症状。
嗜铬细胞瘤
由于肿瘤过量分泌儿茶酚胺，引起患者血压剧烈波动，发作时可伴头痛、出汗、心悸、脸色苍白、恶心、胸痛或腹痛，甚至可能引发致命的高血压危象和脑血管意外。
肾上腺皮质瘤
此类患者由于糖皮质激素过度分泌，可出现高血压、肥胖、高血糖、骨质疏松等症状中的一种或几种，女性患者还可能出现月经紊乱。
一般来说，对于直径小于3厘米的无功能肾上腺瘤，如果影像学特征也趋向良性的话，可考虑每6~12个月进行随访观察。对于功能性肾上腺瘤，多可通过腹腔镜或后腹腔镜等微创技术进行手术切除。肾上腺肿瘤术后患者的高血压等症状多可获得良好改善，部分长期高血压导致心脑血管等靶器官不可逆损害的患者，即使不能完全摆脱药物，其高血压也多可更易于平稳控制。
因此，得了高血压，特别是顽固性高血压，建议患者查查肾上腺，也许是肾上腺肿瘤在作怪。（北京朝阳医院泌尿外科 周晓光）
让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？
在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。
同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。
该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）
