海外華媒海南採訪行：雕塑前追憶南僑機工回國抗戰
2025-11-26 19:05 4,746次浏览廣州日報訊 (全媒體記者伍仞 通訊員穗疾控)廣州市疾病預防控制中心微信公眾號發文指，現已進入登革熱高發期，提醒市民提高警惕。 目前，登革熱已成為全球最為常見的蚊媒傳染病。由於登革病毒有4種血清型，二次感染不同血清型的登革病毒發生重症和死亡的風險會更高；登革熱隱性感染者也可以作為傳染源。 番禺：無人機化身「多面手」 廣州日報訊 (全媒體記者肖桂來 通訊員王漢文、阮漢標攝影報導)8月10日下午，番禺區沙頭街欖山村的上空響起輕微的嗡鳴——一架無人機正穿梭於居民樓間，靈活地掠過一個個天台。隨著操作員指尖在遙控器上輕撥，它時而懸停探查，時而精準拋投，以「巡查+投藥」的科技手段，為該村登革熱和基孔肯雅熱防控注入科技力量。 16時許，記者來到大石街大山村一處臨時停車場，相關公司工作人員在無人機的容器裡配好滅蚊藥水，隨後，無人機操作手熟練地操控無人機升空，沿著預定軌跡在林地、樓房的上空噴灑藥水，無人機從升空到噴完藥之後返回約需10分鐘左右。這種「空中滅蚊」新模式，贏得了周邊居民的廣泛讚譽。 番禺企業提供的無人機不僅是「噴藥能手」，更是「多面專家」，可搭載大功率廣播喇叭、高清變焦攝像頭和熱成像設備，化身空中「宣傳員」「巡查員」，開展防疫宣傳和積水排查，通過空中喊話，提醒居民清理積水；藉助高清鏡頭，對居民樓天台進行「拉網式」掃描，天台角落的積水潭、水桶等等蚊蟲孳生地均難逃「天眼」監控。前幾天，在小谷圍街南亭村，無人機巡查僅用1個多小時，就完成了全村居民樓的天台排查，採集高清照片113張，排查出35處積水問題，實現「全覆蓋、無死角、高效率」的智慧防控新格局。 黃埔：農業無人車「跨界」滅蚊 廣州日報訊 (全媒體記者何瑞琪 通訊員楊晨攝影報導)8月12日10時，黃埔區衛生健康局聯合區疾病預防控制中心、大沙街道辦事處，在大沙街碧山村開展了一場別開生面的滅蚊消殺作業。此次作業引入農業無人車，以科技手段提升消殺效率與精準度，為公共衛生防疫工作注入新動力。 在現場，技術人員操作無人車平穩駛入巷道。這臺無人車載重可達120公斤，配備120升智能藥箱，能夠精準監測藥液餘量，滿足較大範圍的作業需求。其關鍵部件是高速離心霧化噴頭，能將菊酯類殺蟲劑藥液均勻霧化成直徑在60微米至200微米之間的顆粒。這種精細的霧化效果，使藥劑能更有效地覆蓋並附著在蚊蟲孳生的水面、草叢根部等關鍵位置，既提升了殺滅蚊幼蟲和成蚊的效果，也減少了藥液浪費。 這款農業無人車原本是用於農業領域，本次跨界轉型用於防蚊滅蚊工作，農業消殺與衛生防疫，在精準施藥、覆蓋複雜地形的核心需求上，展現出一致性。僅僅數日，團隊對設備參數進行微調，這臺農業無人機便完成了從「農業植保」到「滅蚊利器」的跨界轉型。 廣州市興農農業服務有限公司技術經理劉廣鎮介紹：「這款無人車最大的特點之一是可以進行遠程屏幕操控，實現了『人藥分離』，保障了操作人員的安全，避免直接接觸藥劑。同時，它在複雜環境中的通行能力很強，能到達人工作業困難的地方。」尤其是碧山村部分區域存在老舊房屋和不少狹窄巷道、植被茂密的樹林草叢、衛生死角以及容易積水的溝渠，這些地方是蚊蟲孳生的重點區域，也是傳統人工消殺難以徹底覆蓋的難點。背負式噴霧器作業範圍有限，大型車輛又無法進入狹窄區域，導致這些「盲區」成為蚊蟲防控的薄弱環節。農業無人車具備良好地形適應性和精準施藥能力，可以精準覆蓋消殺難點區域。 海珠：多家機構「防蚊不力」被罰 廣州日報訊 (全媒體記者陳鈞聖)記者獲悉，近期，廣州市海珠區衛生健康局組織執法人員對轄區內公共場所開展專項衛生監督檢查，督促相關單位和個人落實落細基孔肯雅熱和登革熱防控措施，積極清理積水，其間對違反規定的單位、個人依法予以處理。 執法人員對人員密集的重點場所展開執法排查，對環境衛生死角、各類積水清理、防蚊滅蚊設施配置開展重點檢查。截至目前，海珠區衛生健康局已對部分未落實病媒生物防制管理措施導致蚊蟲孳生的機構依法實施了行政處罰。 典型案例 8月6日，執法人員檢查某建築公司時發現，該建築公司工地地下室車道負一層的排水渠道內有積水，積水中可見蚊蟲孳生；地下室車道負二層的集水井內有積水，積水中可見蚊幼蟲遊動，集水井井口有成蚊飛出，且地下室未安裝防蚊措施。該建築公司因未及時清除室內外積水，導致蚊蟲孳生，其行為違反了《廣東省病媒生物預防控制管理規定》第十一條第一項的規定，依據該規定第十七條第一項，執法人員對該建築公司作出警告的行政處罰，同時責令立即改正違法行為。 花都：專項執法開11張「防蚊罰單」 廣州日報訊 (全媒體記者董業衡 通訊員謝繼文、羅蘭君)當前正值基孔肯雅熱、登革熱高發季節，連日來，廣州市花都區衛生健康局組織執法人員對轄區醫療機構、公共場所等重點場所開展病媒生物防制專項監督檢查，重點排查滅蚊設施安裝、積水清理等關鍵防控措施落實情況。 檢查發現：多數單位已按要求安裝滅蚊設施，並及時清理天台雜草、積水等蚊蟲孳生地，但仍有少數單位存在疏漏——部分場所天台盆栽容器、飲水機託盤等區域積水未及時清理，甚至發現蚊幼蟲孳生。針對問題，執法人員現場下達整改通知，明確逾期未改將依法處罰。 典型案例 8月5日，某口腔診所候診區水樣植物景觀託盤內有積水及蚊幼蟲，負責人承認因疏忽未清理。該行為違反了《廣東省病媒生物預防控制管理規定》，監督執法人員予以警告並責令立即整改。 截至目前，花都區衛生健康局已對11家違規單位(含5家醫療機構、5家公共場所、1家餐飲具消毒單位)依法實施行政處罰。 根據《廣東省病媒生物預防控制管理規定》《廣東省愛國衛生工作條例》，單位或個人若存在容器積水孳生蚊蟲、病媒生物密度超標等問題，將面臨警告、限期整改；逾期不改的，單位最高罰款1000元，住戶最高罰款100元。 目前，花都區衛生健康局已建立「定期巡查+突擊檢查」常態化機制，下一步將持續加大執法力度，對拒不整改的單位從嚴處理。
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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