为展示SJDNP64的应用价值，选取5个重大历史事件（包括宇宙级远古事件），覆盖不同精度级别（p=0秒、p=3天、p=6年、p=15 10亿年）。每个事件使用其历史标准历法作为“原日期”，并对照儒略历与格里高利历（proleptic用于古代事件，以JDN桥接一致性）。

• 说明：
  • 原日期：事件标准历史纪年与历法（BC/AD，儒略或格里高利）。
  • 格里高利/儒略日期：通过JDN转换的等价表示（proleptic格里高利用于<1582年事件，显示闰年累计偏移）。
  • JDN：儒略日数（中午基准）。
  • 总秒数：从Epoch（BC 4713-01-01 00:00 UT）起，可负（远古）。
  • 精度 p：SJDNP64级别，v为单位数，field为示例编码（hex，有符号模拟）。
  • 误差界：±scale(p)/2（e.g., p=6年级：±0.5年）。
  • 数据基于标准JDN公式计算，Big Bang为近似（13.8亿年）。

附加说明

• 计算细节：总秒数使用 (JDN – 0.5) × 86400（00:00 UT 基准）；Apollo 精确到着陆秒。v = round(总秒 / scale(p))。
• 10进制列：直接为 signed int64 值（负值为远古事件）；可用于编程存储/比较。
• 差异调整：v 小幅更新以精确 JDN（e.g., Apollo 总秒 210852541060 秒，包含时间分数）。

1. 概述

1.1 类型名称SJDNP64（Signed Julian Day Number Precision Timestamp 64-bit）

• 全称：有符号儒略日数精度时间戳（64位）。
• 缩写解释：
  • S：Signed（有符号，支持负时间）。
  • JDN：Julian Day Number（儒略日数，作为桥接标准）。
  • P：Precision（可变精度）。
  • 64：64位有符号整数（int64_t）。

SJDNP64 是一种紧凑的单一64位有符号整数字段类型，专为存储和计算历史时间而设计。它支持从公元前4713年（Epoch基准）前约100亿年到后约100亿年的广阔范围，最小精度达1秒，同时通过可变精度机制适应不同粒度需求（如现代事件用秒级，宇宙事件用亿年级）。 该类型采用JDN作为内部桥接标准，确保与儒略历（Julian Calendar）和格里高利历（Gregorian Calendar）的无缝转换，支持公元/BC纪年。计算（如加减）基于线性总秒数进行，保留精度表达（误差界）。适用于历史数据库、天文软件、考古应用等场景。1.2 设计目标

• 范围：±1.82×10^10 年（覆盖宇宙年龄138亿年余量）。
• 精度：16级可变（秒 ~ 10亿年），误差界明确。
• 兼容性：JDN桥接，支持负时间（远古事件）。
• 效率：单一字段，位运算解码；大整数计算避免溢出。
• 语言支持：跨平台（C++、Python、JavaScript等）。

1.3 版本信息

• 版本：1.0.0（基于JDN Epoch BC 4713年，支持Signed扩展）。
• 当前日期基准：2025年11月7日（设计时参考）。
• 依赖：标准整数运算；可选天文库（如Astropy）增强转换精度。

2. 规范

2.1 Epoch基准

• 基准时间：公元前4713年1月1日 00:00 UT（儒略历）。
• JDN对应：-0.5（标准JDN 0为同日中午12:00 UT）。
• Unix Epoch偏移：约 -210866803200 秒（1970-01-01 00:00 UT前）。
• 时间表示：总秒数（从Epoch起，可负）：
  • 正值：Epoch后（未来/现代）。
  • 负值：Epoch前（远古，e.g., 100亿年前 ≈ -3.15576×10^17 秒）。
• 公式：总秒数 = (JDN + 0.5) × 86400（中午基准转为午夜）。

2.2 字段结构

• 类型：有符号64位整数（int64_t，范围 -2^63 ~ 2^63-1）。
• 布局（小端序，低位优先）：
  • Bits 0-3：精度级别 p（无符号，0~15）。
  • Bits 4-63：值 v（有符号，-2^59 ~ 2^59-1 ≈ ±5.76×10^17，表示总秒数的“单位数”）。
• 编码/解码：
  • 编码：field = (v << 4) | p（算术左移，保持符号）。
  • 解码：
    • p = field & 0xF。
    • v = field >> 4（算术右移，符号扩展）。
  • 总秒数 ≈ v * scale(p)（可负；存储时四舍五入）。
• 范围限制：|v| ≤ 2^59 – 1（溢出抛异常）。
  • p=0（秒级）：±5.76×10^17 秒 ≈ ±1.82×10^10 年。
  • 高p：更大范围（e.g., p=15：±1.82×10^26 年）。

2.3 精度级别精度p定义时间单位（scale(p)：秒/单位），v为单位倍数。误差界：±scale(p)/2（符号无关）。级别指数增长，便于远古/未来粗粒度存储。| 级别 p | 描述 | scale(p) (秒) | 精度误差 (±半单位) | 最大范围（约，基于2^59 |v|） | |——–|————|————————|————————-|———————————| | 0 | 秒 | 1 | ±0.5秒 | ±1.82 × 10^10 年 | | 1 | 分钟 | 60 | ±30秒 | ±3.05 × 10^11 年 | | 2 | 小时 | 3600 | ±30分钟 | ±5.10 × 10^12 年 | | 3 | 天 | 86400 | ±12小时 | ±1.82 × 10^14 年 | | 4 | 周 | 604800 | ±3.5天 | ±2.60 × 10^15 年 | | 5 | 月 (约) | 2628000 | ±15天 | ±5.52 × 10^16 年 | | 6 | 年 | 31557600 | ±0.5年 | ±5.78 × 10^17 年 | | 7 | 10年 | 315576000 | ±5年 | ±5.78 × 10^18 年 | | 8 | 100年 | 3155760000 | ±50年 | ±5.78 × 10^19 年 | | 9 | 千年 | 31557600000 | ±500年 | ±5.78 × 10^20 年 | | 10 | 万年 | 315576000000 | ±5000年 | ±5.78 × 10^21 年 | | 11 | 10万年 | 3155760000000 | ±5万年 | ±5.78 × 10^22 年 | | 12 | 百万年 | 31557600000000 | ±50万年 | ±5.78 × 10^23 年 | | 13 | 千万年 | 315576000000000 | ±500万年 | ±5.78 × 10^24 年 | | 14 | 亿年 | 3155760000000000 | ±5000万年 | ±5.78 × 10^25 年 | | 15 | 10亿年 | 31557600000000000 | ±5亿年 | ±5.78 × 10^26 年 |

• scale计算：基于年 ≈ 365.25 × 86400 秒。
• 选择指南：现代事件用低p（细精度）；远古/宇宙事件用高p（粗精度，节省位）。

2.4 历法转换（JDN桥接）

• 流程：日期 — JDN — 总秒数– SJDNP64。
• 支持：公元/BC（年<0=BC）；儒略/格里高利（参数指定）。
• JDN公式：标准整数算法（支持负JD）。
  • 格里高利：世纪闰年调整（400年周期）。
  • 儒略：每4年闰。
• 精度处理：转换时四舍五入到p级；负时间自然支持（e.g., BC 100亿年 ≈ JDN -1.15×10^11）。

2.5 计算与运算

• 基础：转换为总秒数（大整数处理负/溢出），运算后重编码。
• 加法：total_s = v1 × scale(p1) + v2 × scale(p2)；v_res = round(total_s / scale(p_res))。
• 减法：total_s = v1 × scale(p1) – v2 × scale(p2)（支持负结果）。
• p_res选择：默认 min(p1, p2)（保留最细精度）；用户可指定。
• 比较/排序：字段值直接线性比较（signed）。
• 精度保留：结果p_res表示新误差界（e.g., 两秒级相加，p_res=0，误差±1秒）。
• 溢出：|v_res| > 2^59-1 时异常（自动升级p_res可缓解）。

3. API 接口（伪代码示例）以下为C++风格伪代码；实际实现需语言适配（e.g., Python类）。

cpp

class SJDNP64 {
public:
    static const int64_t MAX_ABS_V = (1LL << 59) - 1;
    static const double EPOCH_JD_OFFSET = -0.5;
    static const array<long long, 16> SCALES = {1, 60, 3600, /*...*/ 31557600000000000LL};

    SJDNP64(int64_t field = 0) : field_(field) {}
    
    // 从字段构造
    static SJDNP64 from_field(int64_t field);
    
    // 从日期构造 (年<0=BC)
    static SJDNP64 from_date(int year, int month, int day, int precision = 0, bool is_gregorian = true);
    
    // 转日期 (年<0=BC)
    tuple<int, int, int> to_date(bool target_gregorian = true) const;
    
    // 解码
    pair<int64_t, int> unpack() const;  // 返回 v, p
    
    // 总秒数 (可负)
    long double to_seconds() const;
    
    // 运算
    SJDNP64 operator+(const SJDNP64& other) const;
    SJDNP64 operator-(const SJDNP64& other) const;
    
private:
    int64_t field_;
    // 内部：date_to_jd, jd_to_gregorian 等函数
};

• Python实现：参考前述完整类（HistoricalTime），替换为SJDNP64。
• 错误处理：OverflowError（范围超）、ValueError（无效p）。

4. 示例

4.1 编码/解码

• 现代事件：2025-11-07 00:00 UT（格里高利，p=0秒级）。
  • JDN ≈ 2460984.5，总秒 ≈ 210886803200（正）。
  • v ≈ 210886803200，field ≈ 0x1E2B4A8C00000000 | 0。
  • 解码：总秒 ≈ 210886803200，日期回推：2025 AD-11-07。
• 远古事件：约100亿年前（BC 9999999999-01-01，儒略，p=14亿年级）。
  • JDN ≈ -1.15×10^11，总秒 ≈ -3.15576×10^17（负）。
  • v ≈ -1（亿年单位），field ≈ (负v << 4) | 14。
  • 解码：总秒 ≈ -3.15576×10^17，误差±5×10^9 年。

4.2 计算示例

• 加法：远古（t1, p=14） + 100亿年偏移（t2, p=14）。
  • total_s ≈ 0，结果 v=0, p=14（约Epoch，误差±10^10 年）。
• 减法：2025-11-07 – 1天（p=3天级）= 2025-11-06，p_res=3。

5. 注意事项与限制

• 符号处理：C++用int64_t直接；其他语言模拟符号扩展。
• 精度损失：高p运算可能粗化（e.g., 秒级 + 年级 → 年级）。
• 转换精度：整数JDN误差<1天；生产用Astropy验证远古/闰年。
• 不支持：亚秒、时区/夏令时（可扩展偏移）；<Epoch前极值需检查。
• 性能：位运算O(1)；大整数运算边缘ケース用__int128/Python int。
• 扩展建议：若需无符号，复位为uint64（仅正时间）；添加时分秒参数。

6. 参考与贡献

• 标准：USNO JDN算法（US Naval Observatory）。
• 测试：验证100亿年范围、1582年儒略/格里高利偏移（10天差）。
• 开源：计划GitHub实现，欢迎PR。

纹样不是“装饰”，它们是文化的符号、叙事的线索、商业的差异化武器。把它们融入游戏，可从视觉、故事、营销、教育、技术等多维度提升作品的整体价值。

1️⃣ 视觉与美学

案例
《原神》 的璃月港使用了多种中国古典建筑纹样（云纹、波纹），搭配金属纹路，使城市立体感更强。
《永劫无间》 的地形纹理采用古代纹样的几何图形，提升了沉浸感。

2️⃣ 叙事与文化内涵

案例
《刺客信条：大革命》 在法国与中国背景切换时，纹样从“欧式花边”变为“汉字云纹”，突出文化对比。

3️⃣ 市场竞争与差异化

案例
《王者荣耀》 通过“王者纹”统一品牌形象，既在国内形成认知，也在国际赛事中表现出中国风。

4️⃣ 品牌与玩家认同

• 情感共鸣：玩家在纹样中找到自己文化记忆的投射，产生更强的投入感。
• 身份表达：玩家可在游戏中选择佩戴带有传统纹样的装备，表达自我认同。
• 社群活跃：官方会以纹样为主题发起创意大赛、cosplay 赛，形成长期社群互动。

案例
《崩坏3》 以“神社纹样”作为官方主题，让玩家在社群中自发制作、分享纹样作品，增强粘性。

5️⃣ 教育与文化传播

• 文化传承：通过游戏玩法（如“纹样解码”小游戏）让玩家学习纹样背后的历史故事。
• 跨文化交流：在海外版本中加入简明解释，帮助玩家了解中国传统美学。
• 多媒体教材：游戏中的纹样可导出为教学素材，适用于美术、历史、语言课程。

案例
《三国志》 在战役地图旁边展示战国时期的纹样，并配上简短注释，兼具娱乐与教育。

6️⃣ 技术与创作方法

工具推荐
Substance Designer + Tileable Pattern
Blender 生成贴图，结合 Unreal Engine 的 Material Editor 进行实时渲染。

7️⃣ 风险与注意事项

8️⃣ 开发者实操小贴士

1. 调研阶段
   • 创建“纹样数据库”：分类（云纹、龙纹、波纹等）、来源、寓意。
   • 收集高分辨率图案素材，可使用中国传统手工艺馆、博物馆数字藏品。
2. 设计阶段
   • 先做低保真原型：将纹样叠加到 UI 或环境中，快速评估视觉效果。
   • 通过多语言团队校对，确保纹样与文字、文化符号配合自然。
3. 技术实现
   • 纹样拆解成“可绘制图层”，利用 Shader 控制透明度、颜色、动画。
   • 通过“纹理切片”或“可裁切图案”实现大面积无缝铺设。
4. 玩家体验
   • 设计“纹样发现”任务：玩家解锁/发现每种纹样，获得剧情/道具奖励。
   • 利用纹样在社交平台进行主题打卡，形成口碑传播。
5. 后期迭代
   • 定期收集玩家反馈，优化纹样细节（如颜色偏差、比例失衡）。
   • 结合玩家生成内容（MOD、Cosplay），扩大纹样社区影响。

小结

中国传统纹样在游戏开发中的价值可以概括为 “文化桥梁 + 视觉熔炉 + 商业催化剂”。它们不仅能让游戏在视觉上更具辨识度，还能在叙事层面深化文化内涵，提升玩家情感共鸣，从而形成可持续的 IP 生态。关键在于：深度理解、精准表达、负责任传播。只要开发者既保持对传统文化的尊重，又敢于在现代游戏语境中进行创新实验，传统纹样就能成为推动游戏走向世界舞台的重要助力。

组织内部阻力（尤其是变革阻力）是指员工、团队或整体组织对新策略、流程或变革的抵触情绪和行为。这种阻力可能源于恐惧、不确定性、利益冲突或文化惯性。测试（或测量）阻力的目的是及早识别问题、量化程度，并制定针对性策略。测试方法通常结合定性和定量工具，融入变革管理周期（如准备、实施和评估阶段）。以下是基于常见框架和实践的实用方法，我将它们分为步骤和工具，便于操作。测试阻力的核心步骤测试应从准备阶段开始，贯穿整个过程。建议由HR、变革管理团队或外部顾问主导。

1. 准备阶段：初步评估意愿和准备度
   通过快速扫描组织氛围，识别潜在阻力来源（如文化冲突或资源不足）。
   • 方法：发放匿名问卷或进行焦点小组访谈，询问员工对变革的认知（如“您对新系统有何担忧？”）。
   • 预期输出：计算参与率和负面反馈比例（例如，超过30%的员工表达恐惧视为高阻力）。
   • 工具：在线调查工具如Google Forms或SurveyMonkey。
     这有助于了解整体接受程度，避免变革失败。 blog.csdn.net
2. 识别阶段：观察和量化表现形式
   阻力表现为公开（如会议抗议）或隐蔽（如拖延执行）。
   • 方法：使用行为观察和数据追踪，例如监控会议中的情绪反应、邮件反馈或工作产出变化（e.g., 任务完成率下降）。
   • 预期输出：分类阻力类型（个体 vs. 群体），并评分（1-5分量表：1=无阻力，5=强烈抵触）。
   • 工具：KPI仪表盘（如Excel或Tableau），追踪指标如员工流失率或培训出席率。
     常见来源包括不确定性恐惧（占阻力的40-50%）和利益损失担忧。 chinaacc.com
3. 测量阶段：应用标准化模型
   使用成熟模型量化阻力水平。
   • ADKAR模型（Prosci框架）：评估个体变革过程的五个维度（Awareness觉知、Desire欲望、Knowledge知识、Ability能力、Reinforcement强化）。
     • 步骤：
       1. 设计问卷，每维度5-10题（e.g., “您了解变革对工作的影响吗？”）。
       2. 收集数据，计算平均分（低于3分表示高阻力）。
       3. 聚合到组织层面，识别弱点（如低欲望=文化阻力）。
     • 应用：适用于敏捷转型或系统升级，帮助测量整体准备度。 zhuanlan.zhihu.com
   • 力场分析法（Lewin模型）：绘制“驱动力”（支持变革）和“阻力”（反对因素）的平衡图。
     • 步骤： brainstorm会议列出因素，赋分（e.g., 每个因素1-10分），计算净阻力（阻力总分 – 驱动力总分）。
     • 应用：可视化工具如MindManager，适合团队级测试。
4. 实施与监控阶段：动态追踪效果
   变革启动后，定期复测以验证策略有效性。
   • 方法：前后对比测试（pre/post-change surveys），监测采用率（如新流程使用率<70%表示持续阻力）。
   • 预期输出：生成报告，追踪阻力下降趋势（e.g., 从初始50%降至20%）。
   • 工具：反馈循环机制，如每月脉冲调查或Net Promoter Score (NPS)变体（针对变革满意度）。
     成功指标包括行为变化和持续使用新习惯。 prosci.com +1
5. 总结与调整阶段：分析教训
   • 方法：项目结束后，进行回顾会议或深度访谈，量化阻力对项目的影响（e.g., 延期天数归因于阻力比例）。
   • 预期输出：阻力管理ROI（e.g., 减少20%冲突成本）。
   • 工具：案例分析模板，参考成功企业如Nestlé的ERP项目（通过沟通测试阻力）。

常见测试工具比较使用表格快速对比，便于选择：

注意事项

• 频率：初期每周测试一次，稳定后每月复测。
• 伦理：确保匿名性，避免加剧阻力。
• 文化适应：在中国企业中，强调集体利益沟通可降低隐性阻力（如“家文化”冲突）。
• 如果阻力高（>40%负面反馈），优先沟通和培训；否则，强制推进风险大。

我基于可靠的学术和专业来源（如NIH、ResearchGate、ScienceDirect、Prosci等）整理这些参考，涵盖了理论模型（如ADKAR和Lewin力场分析）、实证研究和实践指南。列表采用APA风格，便于引用。每个条目后标注了来源ID，便于追踪。

1. Oreg, S., & Berson, Y. (2011). Leadership and employees’ reactions to organizational change: The role of leaders’ personal attributes and transformational leadership style. Personnel Psychology, 64(3), 627–659. (相关：领导力对阻力反应的影响)
2. Ford, J. D., Ford, L. W., & D’Amelio, A. (2008). Resistance to change: The rest of the story. Academy of Management Review, 33(2), 362–377. (相关：阻力成因的多维度分析)
3. Vakola, M. (2013). Multilevel readiness to organizational change: A conceptual approach. Journal of Change Management, 13(3), 324–339. (相关：多层次准备度评估)
4. Prosci. (2015). 6 References to Make the Case for Change Management. Prosci Research Institute. (相关：ADKAR模型的应用和案例)
5. Oreg, S. (2006). Personality, context, and resistance to organizational change. European Journal of Work and Organizational Psychology, 15(1), 73–101. (相关：个性与上下文对阻力的影响测试)
6. Coetsee, L. (2015). Resistance to Change. In The Wiley Blackwell Encyclopedia of Management (Vol. 11, pp. 1–3). Wiley. (相关：组织自我评估工具)
7. Lines, R. (2005). The structure and function of attitudes toward organizational change. Human Resource Development Review, 4(1), 8–32. (相关：态度测量量表设计)
8. Bouckenooghe, D., Devos, G., & Van den Broeck, H. (2009). Organizational change questionnaire–climate of change, processes and readiness: Development of a new instrument. The Journal of Psychology, 143(6), 559–599. (相关：变革准备度问卷工具)
9. Armenakis, A. A., & Harris, S. G. (2009). Reflections: Our journey in organizational change research and practice. Journal of Change Management, 9(2), 127–142. (相关：Beckhard-Harris变革模型与阻力克服)
10. Piderit, S. K. (2000). Rethinking resistance and recognizing ambivalence: A multidimensional view of attitudes toward an organizational change. Academy of Management Review, 25(4), 783–794. (相关：多维阻力测量框架)

这些参考文献主要聚焦于定量/定性测试方法、模型应用和实证证据。

中国和美国在初次性行为前安全措施的差异中国和美国在青少年或年轻人初次性行为（sexual debut）前的安全措施上存在显著差异，这些差异主要源于文化、教育体系和公共卫生政策的不同。中国性教育相对保守且不全面，受儒家文化影响，强调禁欲和生理知识，而美国更注重综合性教育（comprehensive sex education），包括实际安全实践。这导致中国年轻人初次性行为时的避孕和STI（性传播感染）预防措施使用率较低。以下基于可靠研究数据进行比较，焦点放在教育内容、避孕套使用、STI测试和其他准备措施上。数据更新至2025年，包括最近的学术和公共卫生报告。

1. 性教育内容差异

• 中国：学校性教育多为“问题导向”或“禁欲导向”，课程时间短（小学/中学仅几小时），内容局限于生殖生理、青春期变化，避免深入讨论避孕、同意或STI预防。许多学生依赖网络或同伴获取信息，导致知识碎片化。研究显示，中国青少年性知识水平较低，女生尤其缺乏，且受儒家文化影响，教育中存在性别隐性差异（如女性更保守态度），并忽略LGBTQ+内容。 researchgate.net +2
• 美国：多数州要求综合性教育，从小学开始覆盖避孕方法、STI预防、同意沟通和情感健康。教育强调“如果发生性行为，如何安全”，而非仅禁欲。这有助于提高安全意识。美国教育分两种：禁欲导向（AOE）强调异性关系并有性别刻板印象；综合导向（CSE）更包容LGBTQ+，促进性别平等。 researchgate.net +1
• 影响：美国教育降低青少年妊娠率和不安全性行为发生率，而中国教育不足导致初次性行为风险更高。 tandfonline.com

2. 避孕措施（以避孕套使用为主） 初次性行为时使用避孕套是首要安全措施，但两国使用率差异明显。中国文化禁忌导致尴尬讨论，美国教育更鼓励准备。

3. STI预防和测试

• 中国：初次性行为前STI测试不常见，文化上视性为禁忌，年轻人少主动筛查。HIV测试率约32%（青少年和年轻人），婚前体检包括STD检查，但不适用于婚前性行为。HIV/STI知识低，测试覆盖率不足，尤其在15-24岁群体中发病率上升。 weekly.chinacdc.cn +2
• 美国：学校和诊所鼓励定期筛查，初次前咨询医生或使用家用测试常见。公共卫生运动（如CDC指南）推广免费测试，覆盖率较高（如某些筛查协议达83.6%），尤其在高风险群体。但整体青少年STI测试率仍低（约16%），15-24岁占报告病例53%。 opa.hhs.gov
• 差异影响：美国青少年STI发生率虽高，但检测和治疗及时；中国报告率低，但实际感染风险因预防不足而更高。 pmc.ncbi.nlm.nih.gov +1

4. 其他安全措施（沟通与同意）

• 中国：初次前情感沟通少，焦点在“避免”而非“如何安全”。性别差异明显，女生教育更少。 researchgate.net
• 美国：教育强调“同意”（consent）和边界讨论，初次前伴侣协商常见。资源如热线和APP支持准备。 cdc.gov
• 总体趋势：随着中国城市化，年轻一代使用率上升，但仍落后美国10-20年。 tandfonline.com

建议两国均需加强教育以桥接差距。中国可借鉴美国综合模式，提升学校课程；美国可关注文化多样性。个人建议：无论国家，初次前咨询专业人士、使用避孕套，并进行STI测试。数据基于2020-2025年研究，可能随政策变化而更新。

参考文献

• [1] Gender Differences in Sex Education Received by Adolescents in China and the United States. ResearchGate, 2022. https://www.researchgate.net/publication/362109493_Gender_Differences_in_Sex_Education_Received_by_Adolescents_in_China_and_the_United_States
• [2] A Comparative Study of Sex Education in Primary and Secondary Schools in China and the United States. ResearchGate, 2023. https://www.researchgate.net/publication/372795257_A_Comparative_Study_of_Sex_Education_in_Primary_and_Secondary_Schools_in_China_and_the_United_States
• [3] Sex Education in China: Actors and dynamics of China’s policies. Taylor & Francis, 2023. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2331186X.2023.2270289
• [6] Gender Differences in Sex Education in China: A Structural Topic Modeling Analysis. MDPI, 2022. https://www.mdpi.com/2227-9067/9/5/615
• [8] A Comparative Study of Sex Education in Primary and Secondary Schools in China and the United States. DRPress, 2023. https://drpress.org/ojs/index.php/EHSS/article/view/10487
• [10] Sexual behaviors and associated factors among first-year undergraduates. NIH, 2025. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12411459/
• [14] Condom Use Rate and Associated Factors among Undergraduate Students. MDPI, 2024. https://www.mdpi.com/2674-0710/3/3/12
• [18] HIV-Related Knowledge, Attitude, and Practices Research Among Chinese College Students. China CDC Weekly, 2022. https://weekly.chinacdc.cn/en/article/doi/10.46234/ccdcw2022.210
• [20] Youth Risk Behavior Survey, United States, 2023. CDC, 2024. https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/73/su/pdfs/su7304a7-H.pdf
• [22] Youth Statistics: Sexual Health – Adolescence. ACT for Youth, 2024. https://actforyouth.org/adolescence/demographics/sexual-health.cfm
• [25] Sexual Activity and Contraceptive Use Among Teenagers Aged 15–19. CDC, 2020. https://www.cdc.gov/nchs/products/databriefs/db366.htm
• [26] Data and Statistics on Adolescent Sexual and Reproductive Health. HHS, 2024. https://opa.hhs.gov/adolescent-health/adolescent-sexual-and-reproductive-health/data-and-statistics-on-adolescent-sexual-and-reproductive-health
• [30] Epidemiological characteristics and socioeconomic factors of sexually transmitted infections. NIH, 2025. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12218023/
• [31] Analysis of the trend of notifiable sexually transmitted infections. NIH, 2025. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12201936/
• [33] Progress on HIV and other sexually transmitted infections. ScienceDirect, 2024. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1876034124003599
• [34] Trends in sexually transmitted and blood-borne infections in China. BMC Infectious Diseases, 2023. https://bmcinfectdis.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12879-023-08733-8

目前看来，这个nas虽然内存大一点，但还是以数据备份为主要的好，开发测试的都集中的GPU服务器上。

不过目前不影响开发就先保留，等稍后有时间再说。

另，与其找各个适合发文的地方，不如写在自己的博客里，不用审核，也不担心各种功能不适配的问题，互联网发展了这么多年，都没搞出比博客更好的玩法，说到底，小红书也是垃圾，被阉割的博客而已。

尽管有头条派号称算法牛，但那算法是为了骗人的，又不是为了让人更好的获取有效的信息的，有什么好牛的。

技术要为人服务，而不是去害人。

昨天孩子从学校带回来的水我尝了一下，发现有严重的类似柴油的味道，呛得想吐。查了下疑似细菌滋生造成的。学校开放日会让家长去陪餐，那一天的餐也比平时好一些，希望增加一项每天一杯水，校长每天轮流喝教学楼各个饮水机一杯水。