港股8月收官站穩25000點 三大指數實現月線四連陽
2025-11-28 08:52 1,634次浏览入汛以來，氣象條件總體偏差，各地各部門積極應對不利影響 全力以赴保秋糧安全(三夏進行時) 「七月十五定旱澇，八月十五定收成。」作為全年糧食生產大頭，秋糧距離大面積收穫還有兩個月，正處於產量形成關鍵期。 入汛以來，我國氣象條件總體偏差，華東華北等地持續遭遇強降雨，黃淮等地持續高溫乾旱，給農業生產帶來不利影響。 業內專家表示，下半年極端氣候事件偏多，旱澇、颱風等威脅並存，奪取秋糧豐收還要過多道關口，需著力強化農業防災減災。 應對不利影響，各地各部門繃緊抗災奪豐收這根弦，落實落細各項措施，全力以赴保秋糧安全。 降雨呈「南北多、中間少」，各地搶前抓早應對風險 「雨量大，好在水排得快，玉米基本沒受影響。」7月24日14時至25日11時，陝西省定邊縣出現持續性強降雨，堆子梁鎮降雨量突破100毫米，廟灣村4000多畝低洼農田進水。廟灣村種植戶王小琴今年種了100多畝玉米和辣椒，都是抗倒伏品種，播種前按照農技人員指導抬高了壟溝。 雨剛停，村支書趙寶峰就帶著村民扛著鐵鍬、抽水泵趕到地頭，挖溝、架管、抽水……他介紹，村裡吃過洪水的虧，今年早早就制定了防汛預案。「年初我們組織村民清理了3公裡排水溝，這次降雨前又加固河道，對兩岸易澇點加強巡邏，及時封堵低洼口，護住了全村七成以上農田。」 聚焦防汛保糧，今年定邊縣採取「人防+技防」聯防模式，建設了18套山洪災害預警水量水位一體站，下撥淤地壩、水庫防汛專項資金，提前購置抽水泵、發電機等防汛物資。目前，全縣農技人員正指導農戶對農作物追施葉面肥，最大程度減少損失。 「七下八上」防汛關鍵期，氣象信息顯示，今年7月中旬至8月中旬，我國主汛期降雨呈現「南北多、中間少」分布，極端天氣偏多。 「5月以來，黑龍江省氣溫略高於往年，且全省降水時空分布不均。」中國水稻研究所北方水稻研究中心主任曹立勇說，目前黑龍江水稻生長進入關鍵中後期階段，整體長勢較好，但部分6至7月乾旱嚴重的地區可能出現陣性強降雨、大風等極端天氣，這會造成水田不同程度受淹，尤其是低洼易澇稻區、內陸河流沿線稻區等，面臨威脅很大。 洪澇前後，如何應對？曹立勇介紹，雨前要疏通排水溝渠，檢修排灌設備；雨後一旦出現內澇，受淹田塊須酌情排水露田1至3天，促進根系恢復活力，防止倒伏或早衰。水分管理上，應灌一次淺水，待其自然滲幹後，再灌下一次淺水。 「面對高溫高溼的田間環境，還要密切監測重大病蟲害動向。」曹立勇說，要結合水稻長勢和生育進程噴施殺蟲劑、葉面肥等，加快籽粒灌漿速度，助水稻安全成熟。 5省啟動應急響應，水利設施助力應對旱情 「水災一條線，旱災一大片」。專家指出，當前，對秋糧影響更大的氣象因素是持續性高溫乾旱威脅。 7月以來，黃淮、江淮、江漢等地出現大範圍高溫天氣。目前這些地區的夏玉米進入小喇叭口至抽雄散粉期，春玉米則處於灌漿期，持續高溫乾旱對秋糧生產帶來不利影響。 「受高溫乾旱影響，土壤失墒較快，部分地區出現玉米葉片捲曲和生長進度滯後現象。從田間探查情況看，不同灌溉條件下玉米生長發育進程差異較大。」中國農業科學院作物科學研究所研究員、國家玉米產業技術體系崗位專家李從鋒舉例介紹，豫中南玉米地塊澆水2到4次的處於抽雄散粉期，澆水1到2次的處於即將抽雄，無灌溉條件的基本不能正常生長。 目前，農業農村部對河南、安徽、山東、江蘇、湖北5省啟動農業防高溫乾旱三級應急響應，並派出工作組赴河南、安徽等重點省份，指導抗旱灌溉保秋糧豐收。 在不少糧食產區，農田水利設施助力有效應對旱情。 「水來了——」7月29日下午，河南省永城市蔣口鎮洪樓村，民樂種植專業合作社理事長馮雷擰開主管閥門，遍布農田的貼片式滴管逐漸鼓脹，水珠均勻滴落，玉米迎來解渴「甘霖」。 今年，該合作社種植了6000餘畝玉米並布設水肥一體化滴灌裝置，打開主管閥門便能精準滴灌特定地塊。「這段時間基本每周都要普澆一遍。」馮雷介紹，一體化滴灌七八個小時可澆透一塊地，相較傳統灌溉模式節約水肥超30%。 算好「用水、節水」兩筆帳。旱情下，永城市持續組織農技人員進村入戶到田，充分發揮農渠、機井、泵站、坑塘等農田水利設施調節作用，分作物、分區域、分環節落實落細節水灌溉和田管關鍵技術，確保全市174.5萬畝秋糧作物生長。 「早澆一畝是一畝。受旱玉米田應結合當地條件，利用一切灌溉設施和水源，應澆盡澆。」李從鋒建議，根據玉米長勢，儘量選擇早晚時段，進行噴灌、滴灌等節水灌溉。受旱地塊的玉米，還要及時追施穗肥，增強植株抗逆性。高溫乾旱條件下，還需重點防治玉米螟、草地貪夜蛾、蚜蟲等蟲害，以及南方銹病、葉斑病、莖腐病等病害。 針對部分受乾旱影響嚴重、基本絕產的玉米地塊，李從鋒提示，農戶可及時採取青貯措施或種植蔬菜、小雜糧等短季作物，減少損失。 受災地區農業生產加快恢復，保險賠付有序進行 目前，前期受災地區的農業生產正在加快恢復，相關農業保險賠付也有序進行。 7月26日，北京密雲、懷柔、平谷、延慶部分地區出現大暴雨，北京市農業農村局第一時間組織開展搶險救災，督促政策性農業保險承保機構全面啟動應急響應機制。27日中午，中華財險北京分公司開展細緻排查，在社交平臺發現密雲區馮家峪鎮保峪嶺村一農戶受損嚴重後，立即與對方聯繫。次日中午，按照先賠付後補材料的方式，公司將20萬元預賠款支付給了農戶。 北京市農業農村局二級巡視員侯福強介紹，農戶如遇財產受損，可第一時間拍照留證，並儘快撥打政策性農業保險承保機構服務熱線報災，或通過承保機構公眾號進行線上報案。相關機構按照「快查勘、快定損、快理賠」要求，提高賠付速度。截至8月4日，北京市政策性農業保險已完成賠款支付403.2萬元。此外，全市已儲備調撥救災備荒種子11.25萬公斤、動物疫病防控物資5萬餘件，統籌各區儲備農田排澇設備1266臺/套，組織多批農業專家隊伍赴受災地區指導農業恢復生產工作。 近期，財政部會同農業農村部下達中央財政農業生產防災救災資金1.97億元，支持湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、貴州、雲南等7省份受災地區積極應對洪澇、颱風等災害影響，開展農業生產救災相關工作。重點對農作物改種補種、災損農業設施修復、農田疏渠排澇等救災措施給予補助，減少農業生產損失，助力夯實秋糧豐收基礎。 「近年來我國極端氣候事件偏多，病蟲害呈加重發生態勢，抗災奪豐收已日漸成為糧食生產常態。」農業農村部種植業管理司有關負責人表示，入汛以來，各地全力抗旱澆灌、搶排積水，有效降低了災害影響。接下來將繼續緊盯乾旱、高溫熱害等災害風險，加密研判，儘早發布災害預報預警，提高先進適用技術覆蓋面和到位率，分區域、分作物、分災種，環環緊扣跟進抓好在田農作物管理。 近日，農業農村部印發《農業防災減災救災保秋糧豐收工作方案》，共制定34條防災減災救災措施。 「著眼長遠，還將進一步提升農業防災減災救災能力，穩步推進高標準農田建設、農田溝渠修復整治等，持續增強農業氣候韌性。」農業農村部農田建設管理司有關負責人說。 人民日報 本報記者 鬱靜嫻 常 欽 鄧劍洋
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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