改善人居環境 各地因地制宜開展城市更新
2025-12-30 00:02 3,923次浏览廣州8月8日電 (記者 蔡敏婕)當前正值高溫多雨季節，蚊媒傳染病傳播風險升高，廣東佛山、中山、湛江等多地連日來開展防蚊滅蚊行動。 中山市、湛江市8日下午在全市範圍內統一開展全民愛國衛生行動，號召全市機關企事業單位、工廠企業、村(社區)、物業小區、個體商戶和全體市民共同參與，全面整治環境衛生，重點清理積水、清除蚊蟲孳生地。 廣州越秀開展防蚊滅蚊行動。越秀區政府 供圖 與此同時，各鎮街開展滅蚊消殺行動，組織專業隊對各類下水道口、物業小區地下車庫等噴藥殺滅成蚊。引導民眾在家中使用優質氣霧殺蟲劑、電熱蚊香、滅蚊煙片、驅蚊盤香等進行家居滅蚊。 廣州市衛生健康委員會8日發布通知，計劃9日在全市範圍開展愛國衛生運動統一行動，本次行動聚焦翻盆倒罐清積水，強化重點區域消殺，對垃圾收集點、背街小巷、地下車庫、綠化帶等集中開展滅蚊作業。 此外，湛江、東莞等地鼓勵民眾通過撥打熱線或連接小程序對全市範圍內容易孳生蚊蟲的環境衛生黑點進行舉報。此前，佛山市禪城區司法局等部門公布基孔肯雅熱防疫的典型案例，已有機構因未及時清理蚊蟲孳生地等受到行政處罰。 廣東全省愛國衛生運動工作會議此前在廣州舉行，會議指出，當前廣東省正處於基孔肯雅熱疫情防控關鍵期，疊加易於蚊蟲孳生的高溫溼熱天氣，疫情防控形勢依然嚴峻。 該會議強調，要統一高效科學滅蚊控蚊，開展立體式、多頻次、高強度專業滅蚊行動，迅速阻斷病毒傳播渠道；鼓勵全民參與防蚊滅蚊，積極引導家家戶戶點蚊香、掛蚊帳、裝紗窗、清積水、倒垃圾、塗驅蚊水，不斷提升居民健康素養和自我防護能力。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
夜魅直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 792.62MB
- 最后更新: 2025-12-30 00:02
- 最新版本: v15.15.10.2
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 蜘蛛直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 3.42以上
客服热线：132-9867-2368
23718
94
2025-12-30 00:02
41928
81
2025-12-30 00:02
72893
57
2025-12-30 00:02
86291
93
2025-12-30 00:02
63854
91
2025-12-30 00:02
13864
89
2025-12-30 00:02
61538
92
2025-12-30 00:02
36789
52
2025-12-30 00:02
32798
37
2025-12-30 00:02
92
69
24315
97
48216
65439
