「身首離斷」患者已轉入普通病房
2026-03-14 18:13 6,721次浏览新疆和田8月12日電 題：新疆和田：玉出崑岡聞天下 高山引水潤黃沙 記者 李夢 提起新疆和田，不少人首先想到的是溫潤剔透的「和田玉」。走進和田便會發現，「玉、水、沙」不僅是這片土地最鮮明的特徵，也是當地人描述家鄉時的高頻詞。 地處崑崙山北麓的和田，是典型暖溫帶極端乾旱荒漠氣候區，乾旱少雨。長期以來，「水從何來、如何蓄住」始終是制約當地生產生活的現實難題。 烏魯瓦提水利樞紐工程成為改變這一局面的關鍵。 8月6日，洩洪中的烏魯瓦提水庫。裸色山體與岸上綠植交相呼應，吸引人們駐足。記者 李夢 攝 該工程位於和田縣朗如鄉，是南疆第一座高山水庫，於2002年全面完工投入運營，有效緩解了墨玉縣、和田縣、皮山縣皮亞勒瑪鄉等區域的農業灌溉、城鄉供水和生態用水緊張的局面。壩下清流穿山越谷，流入農田與村舍，孕育出一片片「沙中綠洲」。 烏魯瓦提水利樞紐管理中心水庫管理站副站長羅興日前告訴記者，喀拉喀什河是典型的融雪型河流，特點是洪峰流量高，來得快，持續時間長，大部分的水都集中在6月至8月的汛期內。該水庫有效改善了喀河灌區「春旱冬枯」的季節性缺水問題。 烏魯瓦提村村民肉孜艾力·艾則孜回憶，水庫修建前村裡用水情況不太穩定，這些年來，引水渠道增加了，生活質量越來越好。如今，他和父母妻子都在村裡過上了好日子，他也在水庫景區找到工作。 水庫不僅滋養著農田與村莊，還成為當地重要的文旅風景。不少遊客沿著水庫遊覽，黃褐色山壁映襯著碧水，山、水、沙交相呼應。洩洪時，奔騰的水流化作壯觀水幕，直瀉山腳的片片綠意，景致如詩如畫。 遊客麥麥提吐送·艾米爾江帶著家人自駕來到景區，在水邊平臺野餐、賞景。「這裡有山有沙有水，風景很美。」他說，許多當地人都了解這座水庫的故事，他也希望孩子們能親身感受新疆的水利奇蹟。 和田墨玉縣姑娘阿曼妮薩·圖爾蓀巴柯暑假回家，特意陪母親到烏魯瓦提風景區走走。「這裡是夏季避暑的好地方，也總讓人想再來一次。」她說，水庫讓和田的戈壁變成了良田，也讓她真切體會到水的力量。 8月6日，遊客在烏魯瓦提風景區欣賞風光，拍照留念。記者 李夢 攝 烏魯瓦提水利樞紐工程，是和田治水興水、利民富民的縮影。截至目前，和田累計實施水利建設項目747項，建成阿克肖水庫、吉音水庫、尼雅水利樞紐、博斯坦水庫等工程，並不斷完善水利基礎設施建設。同時，當地積極推廣節水技術改造，推動農業節水增效。 在墨玉縣薩依巴格鄉渠首村，村民阿不都克熱木·吐爾地依託水庫做起養魚業，年增收數萬元人民幣；在和田河水利管理中心喀拉喀什河上遊管理站，數位化系統已成熟應用，讓水情監測和農業灌溉更高效精準。 在墨玉縣拉裡昆國家溼地公園，清澈湖水環繞溼地草甸，科學補水為生態與旅遊注入活力。目前已有國家重點保護野生動物黑鸛、大天鵝、蓑羽鶴、鳶、蒼鷹等鳥類在此棲息，曾經的「鹼坑子」變身生態美景打卡地。 正值暑期文旅旺季，和田的美景美玉與人文風情，吸引各地民眾紛至沓來。第十五屆和田玉石文化旅遊節正在當地火熱展開。據悉，該節以「玉石+文旅」融合發展為主題，推出和田玉精品展覽、崑崙石系列文創產品發布、崑崙文化大講堂等精彩活動。(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)
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