紅星照耀中國•千裡躍進大別山｜一壩跨兩省，豫皖「聯手」了！
2025-11-01 02:34 1,731次浏览2歲男孩被灼傷 雙手差點不保 小心家中角落裡的這種危險品 2歲男孩被灼傷，雙手差點不保 據央視新聞客戶端消息 日前，浙江大學醫學院附屬兒童醫院 燒傷整形科醫生接診了一個特殊的病例 小孩2歲多 整個人痛得哇哇叫 受傷部位是雙手 皮膚已經發黑 一看就像是被什麼化學物品灼傷了 究竟是什麼原因 導致孩子灼傷這麼嚴重？ 禍首是放在家中角落的疏通劑 孩子以為是「泡泡水」意外受傷 據孩子奶奶回憶 生性活潑好動的孫子 把家裡放在角落的管道疏通劑 當成了「新玩具」 管道疏通劑冒起的泡沫 讓孩子以為是自己平時玩水的泡泡 結果雙手伸進去後 就感到了一陣火辣辣的疼痛 趕緊哭著喊奶奶 奶奶先趕緊用自來水 將孩子手上的化學泡沫衝洗乾淨 隨後立馬抱著孩子到了醫院 幸好應急到位+治療及時 孩子雙手保住了 不幸中的萬幸 奶奶的應急處理比較到位 及時送孩子來到了醫院 特別是在發現孩子被灼傷後 第一時間用大量流動的清水持續衝洗傷口 孩子手上的大部分化學殘留物 得到了稀釋並清除 避免了進一步的傷害 經過2周的治療 孩子手上的創傷基本癒合 除了有些地方還有點顏色差異 活動能力及日常生活沒有問題 近年來 因管道疏通劑使用不當或保存不當 已多次發生傷人事件 當下正值暑假 孩子在家中時間多 家長們要特別警惕 角落裡這些危險物品 ↓↓↓ 一歲半女童誤食管道疏通劑，送入ICU 2025年7月25日，湖南一名一歲半的女童因誤服彩色顆粒狀的管道疏通劑，導致口腔及食管嚴重灼傷，被緊急送入ICU進行治療。 患兒誤服的管道疏通劑。 長沙晚報通訊員陳禮娥 李沙麗供圖 女童誤食下水道疏通劑，嘴巴灼傷粘連 2024年10月24日，#幼童誤食疏通劑致嘴巴粘連僅手指大#的話題登上社交媒體熱搜。上海一名2歲女童不慎誤食下水道疏通劑，導致嘴巴被強鹼燒傷。送醫時，女童的嘴唇和牙齦已完全粘連，只能伸進一根手指。 日常生活中 應如何正確使用管道疏通劑？ 如果不慎被灼傷或誤服怎麼辦？ ↓↓↓ 使用管道疏通劑安全提示 1. 購買正品。優先挑選成分明確、含量清楚、生產日期和保質期標識完整、注意事項和安全警示醒目、使用說明書齊全的管道疏通劑。 2. 仔細閱讀說明書，嚴格按照說明書推薦的劑量及步驟操作。緩慢倒入，少量多次，勿貪多貪快。疏通劑往往反應劇烈，不建議使用熱水。 3. 做好個人防護。佩戴護目鏡、手套、口罩面罩、防護服，儘可能避免皮膚和黏膜暴露，且使用疏通劑時勿湊近觀察。 4. 管道疏通劑成分不一，不可混合使用。 不慎被灼燒或誤食怎麼辦？ 若被灼傷 1. 立即用大量清水衝洗(如有生石灰、鈉、鉀等固體入眼，先用幹棉籤清除，再行清洗)。 2. 建議衝洗時間大於30分鐘。過短的衝洗時間不足以使強鹼、強酸環境恢復為中性，會延誤病情。 3. 有條件的情況下，強鹼燒傷可用低濃度醋酸衝洗創面，然後立即到醫院處理。 若誤服 誤服強酸或強鹼溶液不可用清水及催吐的方式處理，因為強酸、強鹼遇到水後會釋放大量的熱量，加大灼傷程度，造成二次傷害。 正確處理方法是首先清理口腔內殘餘物質，服用牛奶或蛋清，對黏膜起到保護作用，並緊急送醫。 再次提醒 兒童安全意識薄弱、好奇心重 家長千萬注意 切勿將管道疏通劑 放置在兒童可觸及範圍內 以防發生意外 暑假還有哪些安全隱患要警惕？ 安全提示請收好！ 來源：中國應急管理報融媒體工作部製作
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)
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