【菜科解读】

月经棉条想必国内许多的女性都不清楚是什么东西，不过听到月经这两个字就知道了跟女性的经期有着很大的关系，在我们的国内女性的经期用品主要以卫生巾为主，对于卫生棉条基本上都没有看到。

可是对于欧美的女性朋友来说这是她们日常生活非常重要的一部分，卫生棉条有着非常大的好处，那么你女性用月经棉条好不好呢？

卫生棉条是否好用？因人而异。

在夜间睡眠期间仍然可以使用卫生棉条，但是夜间时间较长，可以选用吸收力较弱的棉条搭配卫生棉使用，若仍有健康的顾虑，可以卫生棉代替。

部分使用卫生棉条的女性，是为了能在月经周期间能够从事游泳、泡温泉等活动，以人体的生理结构而言，水是不会跑进阴道里面，但是使用卫生棉条从事这类活动时，仍然要注意卫生与清洁问题。

也有人担心棉线(拉绳)会断裂。

由于卫生棉条是高密度的压缩体，将棉线紧压于棉条本体之中，使棉线可承受三公斤以上的拉力，不用担心棉线会被拉断。

专家提示道：“一般人认为卫生棉条可以吸收经血，既使阴道保持清洁干燥，又行动自如。

”

但事实是，这种棉条吸收经血后膨胀，不但阻塞了经血的流通，如果压力过高，还会使经血倒流回腹腔，诱发子宫内膜异位症、慢性盆腔炎等疾病。

另外，卫生棉条不仅吸收经血，还吸收阴道中原有的水分，子宫脱落的组织又被阴道黏膜吸收，造成阴道原有的自洁功能失效，滋生金色葡萄球菌，容易出现血中毒现象，甚至导致中毒休克综合征，英国已经报道了3例死亡病例。

所以使用卫生棉条应慎重。

女性经期用月经棉条好不好呢？看着上面的介绍我们已经了解到月经棉条是否好用是根据人们的身体情况来决定的，我们都知道月经棉条携带方便，而且还能给人们的带来非常多的方便，不多我们都知道月经棉条会贴近女性的私密处，因此很容易就会给女性的健康带来危害，所以大家要小心。

赵心童回应不敌墨菲止步8强：我的整体发挥不算极致，墨菲的战术运用很好

据体坛周报消息，北京时间4月29日晚间，2026斯诺克世锦赛四分之一决赛，赵心童与肖恩·墨菲迎来第三阶段也是决胜阶段的较量。

此前两阶段的比拼中，双方战成8比8平。

最终，赵心童10比13不敌墨菲，止步8强，无缘卫冕。

赛后，赵心童接受采访表示“墨菲的战术运用很好，自己在下赛季还会更好”。

赵心童称：“墨菲在比赛的最后两个阶段表现得非常出色，状态远优于前两个阶段。

他在开球端做出的调整，明显限制了双方得分的顺畅度。

我认为这是一种战略性的尝试，且他运用得非常成功。

作为一名运动员，能将技术细节如此精准地转化为战术优势，确实令人佩服。

就我个人而言，这次参赛也收获颇丰。

首次以卫冕冠军的身份出战，确实承担了一定的心理压力。

尽管整体发挥不算极致，但我已在赛场上展现出了应有的水平。

这段经历对我未来的成长大有裨益，我有信心在下个赛季表现得更好。

” 赛后，墨菲表示：“现在如果能够夺冠，对我来说意义更加重大。

我对2005年那次夺冠已经没有太多印象了，因为那是我生涯第一次赢得冠军，我不知道该如何去品味那份喜悦。

那时候一切都还是用录像带记录的，可见那是多么久远的事了！我每年都来到这里，拼尽全力去争取，我有几次都很接近胜利。

一旦走到这个阶段，你已经走了这么远，如果最后一无所获地回家，那会感觉很难受。

” “当我0比3落后的时候，如果能以8比8结束前两个阶段，我肯定会毫不犹豫地接受。

昨晚我本可以对自己感到懊恼，因为我在8比6领先的情况下输掉了最后两局，但我确保自己能够冷静看待这一切。

” “我很感谢观众们的支持，前排的那些观众几乎每一杆都在为我加油。

这里的气氛非常好，两位选手之间也充满了尊重。

赵心童是一位多么出色的世界冠军，作为首次夺冠的选手，能打得这么好非常不容易。

我完全相信他将来还会再次夺冠。

” 回顾赛场，第一阶段的比赛，赵心童取得3比0开局，但随后多次出现失误，苦吞5连鞭，3比5落后墨菲。

第二阶段，双方各胜两局，墨菲7比5领先进入中场休息。

休息回来，赵心童找回状态手感，凭借13局的62分、15局轰出的单杆117分、16局攻防大战中拿到的102分，顽强地将总比分扳成了8比8平。

决胜阶段成为“抢五大战”。

开场双方各胜一局，随后墨菲连胜三局率先拿到赛点。

第22局赵心童打出单杆81分扳回一局，第23局墨菲打出单杆69分最终获胜。

赵心童的卫冕之路也就此终结。

本届世锦赛他先是10比7击败海菲尔德晋级16强，随后在第二轮遭遇丁俊晖，赵心童13比9赢下中国德比晋级8强，最终止步于此。

编辑：十月 审核：叶知秋 【来源：九派新闻综合体坛周报、世界斯诺克巡回赛WST账号等】

DeepSeek-V4上线：使用华为芯片训练，性能比Gemini差3-6个月，价格优势明显

出品｜搜狐科技 作者｜郑松毅、常博硕 编辑｜杨锦 DeepSeek V4，来了！ OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布，DeepSeek就亮出了“真家伙”。

就在刚刚，DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。

据官方介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

模型按大小分为两个版本： 更具产业里程碑意义的是，DeepSeek-V4 从模型设计之初就深度适配国产算力，在华为昇腾芯片生态实测跑通，成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型，打破对海外芯片与框架的长期依赖。

性能比肩顶级闭源模型，价格比Claude便宜21倍 官方实测数据显示，DeepSeek-V4-Pro性能比肩顶级闭源模型。

Agent（智能体）能力方面，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的能力显著增强。

在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。

DeepSeek介绍，目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

DeepSeek给出的结论相对克制。

在知识与推理任务上，其性能已经超过主流开源模型，并接近Gemini等闭源系统，但仍存在约3到6个月差距。

在 agent和代码任务上，其表现接近甚至部分超过Claude Sonnet。

此外，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型（包括月之暗面的K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等），取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

相较之下，DeepSeek-V4-Flash主打性价比，能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

据悉，V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。

对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。

使用价格如下： DeepSeek表示，“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。

” 再看看国际友商价格对比，可见DeepSeek的实惠： 混合架构解决工程落地痛点，全面适配国产算力 大模型处理超长文本的最大痛点，从来不是 “能不能装下”，而是跑不动、记不住、算不起。

随着传统注意力机制呈平方级复杂度攀升，百万Token场景下显存与算力直接 “爆炸”，几乎无法工程落地。

DeepSeek-V4 的发布，标志着大模型正式走出 “参数竞赛”，进入效率优先下一代赛道。

从一口气审计全量代码库、一次性解析千页合同，到全程记住长时间会议、串联多轮复杂智能体任务，V4让AI 真正具备“完整理解、长期记忆、深度推理”的能力，同时把使用成本大幅下拉。

这一切得益于DeepSeek业内首创“CSA （压缩稀疏注意力） + HCA （重度压缩注意力）”的混合架构。

用一套“分级压缩 + 分级检索”思路，把效率拉到极致。

这一新方法显著减少了计算复杂度，提升了长上下文处理的效率。

具体来看，CSA像给长文本做重点精读。

先把每 4 个Token压缩成一个信息块，再用稀疏检索只挑最相关的内容，既保留中段细节，又大幅削减计算量，兼顾精准与效率。

HCA像给长文本做大纲速读，把海量信息浓缩成框架级块，专门负责全局逻辑。

官方数据显示：1M Token场景下，V4-Pro 仅需 V3.2 的 27% 推理算力、10% KV 缓存；

Flash 版更是低至 10% 算力、7% 缓存。

除了混合注意力，V4 还带来三项关键技术革新，构成完整效率革命： mHC 流形约束超连接：升级传统残差连接，把信号传播约束在稳定流形上，深层不衰减、训练不炸数值。

Muon 优化器：替代传统 AdamW，收敛更快、训练更稳，完美适配 MoE 大模型与低精度训练，解决大批次长上下文训练的抖动难题。

全链路工程优化：专家并行细粒度通信重叠、TileLang 内核开发、FP4 量化感知训练、异构 KV 缓存管理，从计算、通信、存储全方位降本提速，推理加速最高近2倍。

最受大家关心的，是V4这次是否成功全面适配国产算力？ 报告指出，DeepSeek-V4在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两大硬件平台上，对细粒度 EP 优化方案完成了全面验证。

相较于性能优异的非融合基线方案，该方案在通用推理负载场景下可实现1.50~1.73 倍的加速比。

有业内观点指出，这代表已经完成华为昇腾平台的适配和实测落地。

但目前对外开源的只有英伟达GPU版本，昇腾适配代码未开源，属于闭源适配优化。

值得一提的是，寒武纪在软硬一体生态中，已经完成基于 vLLM 推理框架完成对 285B DeepSeek-V4-flash 和 1.6T DeepSeek-V4-pro 的适配，适配代码已开源到 GitHub 社区。

剩下的，就等DeepSeek-V4的实用表现了。

还有DeepSeek的首轮融资最终花落谁家，也还是个谜题。

“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。

” DeepSeek官方在文章最后表示，他们将始终秉持长期主义的原则理念，在尝试与思考中踏实前行，努力向实现 AGI 的目标不断靠近。

”