夜幕降臨,上海世博文化公園內的溫室花園漸次亮起星光般的燈火。每晚上演的「溫室奇妙夜」活動將植物與光影、科技與自然編織成沉浸式生態奇境,為申城市民的夏夜生活增添了一抹靈動的綠意與浪漫。 走進夜遊時段的溫室花園,仿佛踏入星際童話的現場,從霧氣氤氳的雨林深處到光影變幻的沙洲之門,從錯落有致的柱子叢林到夢幻璀璨的水下連廊,每一段路徑都是劇情的延伸,每一株植物都是故事的參與者。 此次光影夜遊的設計理念並非簡單的燈光裝飾,而是讓植物成為光影的主角。早在建設初期,園方便在綠植間暗藏了經過「消影」處理的聲光電設備,白天隱身於生態景觀中,入夜後便與植物共同構建出奇幻場景。 19時亮燈時刻,光影漸次鋪開,旅人蕉的葉片成為天然幕布,捕蠅草的捕食瞬間被燈光放大,蘭花在特定波長的光照下呈現出白天難見的螢光色澤,讓遊客直觀感受植物夜間的「生命律動」。 夜遊中的互動設計更添趣味。在「柱子叢林」區域,觸摸特定光柱會觸發植物生長音效,配合霧氣噴射營造出「雨林甦醒」的瞬間;水下連廊的透明玻璃外,燈光模擬的「星光魚群」與真實水草交織,遊客的身影經過時,「魚群」還會隨之遊動。這種虛實結合的設計,讓不少遊客駐足流連,用手機記錄下這些奇妙瞬間。 為讓市民暢享夏夜時光,園方推出「一票通」遊覽服務。值得一提的是,19:00起,夜遊遊客可在連廊檢票處實名領取羅丹藝術中心展覽門票,實現「一園遊覽+一館觀展」的雙重文化體驗。 「原本擔心晚上出行不便,沒想到從停車場到園區入口都有清晰指引,短駁車更省時省力。」第一次體驗夜遊的李先生說,他先在溫室花園感受了生態奇境,隨後乘短駁車前往羅丹藝術中心逛市集,最後在星光草坪看完露天電影才返程,「一張交通卡就能玩轉整個公園,太方便了。」 溫室花園夜遊的火爆,是上海世博文化公園「璀璨之夜」系列活動的縮影。作為城市生態文化地標,公園以夜遊為紐帶,將自然保護與文化體驗有機融合。在溫室花園內,所有燈光設備均採用低能耗LED光源,照射角度經過精準測算,避免幹擾植物夜間代謝;科普解說牌特別標註了植物的「晝伏夜出」特性,讓遊客了解生態平衡的重要性。 園方還特別設計了「植物夜間觀察」科普路線,在鳳梨科植物區設置紅外感應燈,遊客靠近時會自動亮起柔和燈光,既方便觀賞又不影響植物休息;蘭花園的燈光則模擬月光光譜,確保蘭花在自然節律下完成夜間呼吸作用。這種細緻的生態考量,讓夜遊成為生動的環保課堂。 針對暑期親子群體,溫室花園每周日晚推出「小小植物偵探」活動,孩子們在專業講解員帶領下,使用手電筒(園方提供,光線經過特殊處理)觀察植物夜間狀態,記錄葉片開合、花朵閉合等現象。來自黃浦區的小學生劉知逸作為溫室花園第一百萬名遊客,在參與活動後說:「原來晚上的植物和白天不一樣,它們也在『睡覺』和『工作』,太神奇了。」隨著「溫室奇妙夜」的持續升溫,越來越多的市民在夏夜走進這片星光下的生態奇境。當燈光為植物披上夢幻霓裳,當笑聲在光影中迴蕩,上海溫室花園夜遊正以獨特的生態魅力為市民提供全新的選擇,讓每個走進這裡的人,都能在星光與綠意的交織中找到屬於自己的夏夜快樂。
天津8月9日電 (記者 王君妍)國家超級計算天津中心聯合主辦的「天河-天開智慧醫療創新發展大會」8日在天津舉行,會上發布了多項天河超算賦能智慧醫療的成果。 8月8日,天河-天開智慧醫療創新發展大會在天津天開高教科創園舉辦。進一步加速推動超算算力轉化為生產力,強化天河賦能醫療健康領域的創新發展與高質量發展。記者佟鬱攝 會上,國家超級計算天津中心、智臨天河科技有限公司牽頭與多家醫療機構共同啟動了AI原生醫院建設,未來將重點聚焦醫療垂直大模型、醫療智能體和醫療應用場景的研發和落地緊密合作,共同致力於推動醫療模式變革。 據悉,隨著醫院信息化、數位化水平的持續提升,智能化建設成為當前醫療行業發展的重要趨勢。人工智慧如何實現與醫院管理、診療、服務等環節的深度融合,是推動智慧醫院高質量建設的重要課題。天河團隊通過近10年實踐,探索出了一條高效路線,提出了「AI原生醫院天河方案」。 團隊相關負責人介紹,「AI原生醫院」是以智能化醫療為核心,融合新一代人工智慧、大數據、雲計算、移動網際網路等前沿技術,重構醫療服務、業務流程和信息架構,使其具備持續學習、自主決策與自動優化的能力,從而實現智能化、個性化與全局協同的全新醫療模式。 與傳統分散式的AI+醫療應用不同,「AI原生醫院」將多種技術融合應用,人工智慧用於輔助診斷、預測風險;大數據整合電子病歷、影像等數據支撐決策;雲計算支撐數據存儲、處理;移動網際網路支撐遠程診療等。 此外,國家超級計算天津中心聯合天津中醫藥大學、現代中醫藥海河實驗室等合作機構正式發布「天河·靈樞」中醫藥大模型2.0,使用了更大規模的中醫專業領域訓練數據,涵蓋《黃帝內經》《傷寒論》《金匱要略》等經典著作、「十四五」規劃標準教材以及現代中醫臨床指南和真實世界診療記錄,顯著提升了模型中醫專業內容的理解與辨證邏輯能力。據介紹,在診斷準確率方面,2.0版本較1.0版本提升了約18%。(完)
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