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河南花椒味提子爆紅 咬碎粒核有麻感 顧客驅車數十公里搶先試

兩岸

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河南花椒味提子爆紅 咬碎粒核有麻感 顧客驅車數十公里搶先試

2026年08月24日 04:45

近日,河南一款「花椒味提子」在社交平台突然爆紅,吸引大批慕名而來的市民到水果店排隊搶購。有顧客甚至專程從數十公里外駕車前往購買,網民亦紛紛留言詢問代購、郵寄及購買樹苗事宜。據悉,這款提子因消費者吃後感到有些麻意,因而被大眾命名為「花椒味」。有現場試吃的顧客更指出,將提子核咬碎後確實會有一點麻麻的味道。

小紅書@飞天卡卡

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中國農業科學院鄭州果樹研究所專家李道春表示,這款提子是研究所眾多雜交組合中的一個優系,目前尚未有正式名字。研究所坦言從未想像會突然爆紅,合作水果店的職員近日亦因處理門市及手機查詢而忙個不停。水果店老闆透露,店內只有10棵該品種的樹,賣完後想吃就只能等明年。

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專家李道明指出,一個品種從雜交到最終審定上市至少需要十年,而「花椒味」優系已處於最後一輪競爭中。研究人員藉由與小店合作,期望完成市場調查以了解消費者的口味喜好。針對部分網民對試驗品種安全性的擔憂,李道春明確澄清其安全無害。他強調新品種完全是透過雜交培育而成,絕非基因改造。

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美國研究團隊研發名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析癌症患者面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。測試顯示,高風險組別於90天內的死亡率逾一半,較低風險組別高出逾3倍。這項創新技術有助將傳統臨床直覺量化,為醫生制定個人化療程提供可靠參考。

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

研究團隊運用了超過4,000萬張公開的面部照片,以及逾3.4萬名癌症患者的肖像圖像,對AI模型進行深度訓練,隨後再以3,820名患者進行實測驗證。測試結果顯示,在122名被AI系統歸類為最高風險等級的患者當中,共有64人在短短3個月內離世;相比之下,最低風險組別的975名患者中,同一時期內僅得20人逝世。即使研究人員把患者的年齡、性別以及所患癌症類型等傳統變數考慮在內,高風險組別的死亡機率依然比低風險組別高出3倍以上。

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具,只需透過分析患者的面部自拍照,便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖

科學家深入研究發現,AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。此外,這套評估機制的精準度,適用於各類不同病種與病程階段的癌症患者。

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

研究共同作者Grace Lee指出,臨床醫生長久以來皆會藉由目測患者的外表容貌,來初步判斷其身體狀況;而這套全新研發的科技工具,正是將這種過往僅憑經驗的「直覺判斷」予以「標準化與量化」,極有助於提升病情預後估算以及臨床醫療決策的準確度。

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

AI模型在判斷患者的存活概率時,會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖

與此同時,研究團隊亦同步開發出另一款名為「FaceAge」的輔助系統,專門用作評估個人的生理年齡。數據顯示,若一個人的外貌看起來比實際年齡年老5歲或以上,其死亡風險會相應增加21%;相反,若外貌看起來比實際年齡年輕至少5歲,其死亡風險則可降低17%。研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

領導是項研究的哈佛醫學院放射腫瘤學教授麥教授(Raymond Mak)表示,面對全球人口日益老齡化,醫療體系極需更有效率的途徑來評估患者的整體健康狀況及身體虛弱程度,從而精準判斷其是否適合承受手術、放射治療或其他侵入性較強的進取型癌症療程。

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

研究亦證實,不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒,均會顯著加速容貌衰老,當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖

麥教授強調:「我們的核心宗旨,是希望將透過面部照片進行的健康評估,轉化得更具體量化、更具一致性且易於大規模普及應用,從而協助醫護團隊為患者打造個人化醫療方案,而非企圖取代執業醫生的專業判斷。」相關重大研究成果已正式發表於國際權威醫學期刊《The Lancet Digital Health》。

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