體溫計被弄壞女子喝下含水銀水
2025-12-01 09:31 2,785次浏览今天是立秋節氣，不過，現在仍然處於三伏天的中伏，暑熱並沒有立即結束。高溫天氣下，能源需求也持續保持高位。從內陸的油田到深海中的氣田、從戈壁管道到沿海樞紐，高溫中的能源保供是如何進行的？ 新疆吐魯番地區位於火焰山下的吐哈油田，是世界海拔最低超深稠油油田。 中國石油吐哈油田魯克沁採油管理區執行董事 鄒成林：這裡的極熱天氣在為油田生產帶來挑戰的同時，也為稠油生產節能降耗帶來了機遇。我們巧妙利用地熱替代原有的地面加熱流程， 在有效提高原油脫水效率的同時，年減少用電1700萬度以上。 在四川盆地，西南油氣田公司日高峰供氣量達到2000萬立方米，為川渝兩地天然氣發電項目頂峰兜底助力。 在寧夏海原，烈日炙烤著戈壁，國家骨幹天然氣管道西氣東輸三線中段工程正加速推進。 在大慶油田，面對高溫考驗，油田採用無人機和鷹眼雷達24小時輪班巡檢，確保安全生產。 在福建，湄洲灣「綠能港」接收站現有6座16萬立方米液化天然氣儲罐和372千米長輸天然氣管線，承擔福建省70%以上的天然氣供應及電網調峰職責。面對高溫天氣，接收站正以每小時100萬立方米的峰值外輸量穩定供應天然氣。 從陸地到深海，能源保供的觸角不斷延伸。作為華南地區「由海向陸」保供主力氣田，「深海一號」大氣田提前開展關鍵設備檢修，有序做好用能高峰期的天然氣開採、處理和外輸工作。目前，氣田所轄23口深水氣井均處於高產穩產運行狀態，油氣總產量超過計劃預期。 「千錘百吊」保障鑽機安裝 前幾天，河南氣溫持續刷新紀錄。但在河南濮陽石油鑽井鑽機的安裝現場，工人們利用一天中溫度較低的時段，在「烤」驗中搶進度，爭取讓新油井早日投產。 隨著安裝指令的下達，悶熱的井場更加火熱。車輛裝卸、設備吊裝、高空組裝……各類施工相互交織，作業風險不斷疊加，也讓安全監督劉曉心情變得十分焦灼。 因為老在井場上「找茬」，加上嗓門大、皮膚黑，劉曉人送外號「黑臉包公」。雖然很招人煩，但他依舊不會放過任何一個細微的隱患。悶熱的天氣下，不一會兒，劉曉全身的衣衫就被汗水浸透，嗓子也喊啞了。 54米高、近三百噸重的鑽井井架，被分解成百餘個部件，等待組裝。井架安裝如同「高空搭積木」，每一節組件重則40噸，輕則1噸，空中精準對接的難度是地面的十倍。當第二節井架與基座對接時，忽然一陣大風，讓井架失去平衡，給原本就困難的吊裝作業帶來了更大挑戰。有著24年鑽井經驗的劉新，當機立斷做出調整。 銷釘，如同人的「關節」一般，是維繫龐大井架結構安全的重要零件。站在僅有一個腳掌寬的平臺上、揮動18斤重的鐵錘，考驗的不僅是體力，更是意志力。一個鑽井平臺，至少需要用到120多個銷釘，這意味著僅砸銷釘這一項工作，工人們每天就要揮臂敲擊千餘次，最累的時候，胳膊像灌了鉛一樣沉。 當組裝接近尾聲，俯瞰整個井場，井架聳立，預示著一口新的油井即將進入鑽進階段，石油工人用汗水和堅守將能源飯碗端得更牢、更穩。 戰高溫保民生 守護夏日清涼 連日來，浙江多地持續高溫，電網負荷驟升。為保障居民、企業生產生活、農業用電安全可靠，供電部門多措並舉，守護夏日清涼。 在浙江常山，一處農業產業園內，每一個菇棚都配備制冷機、溼度調節器、智能溫控系統。為保證智慧大棚用電無憂，當地供電公司對電路進行了改造升級。 在浙江麗水，這幾天溫度已接近40℃，電力保障作業人員平均每天要開展6次高空帶電作業。與以往不同，今年暑期，作業人員兩層防護服之間，新配備了「降溫背心」，通過冰袋將體感溫度維持在33℃左右，添加一次可持續降溫1小時。 在浙江嘉興，電力部門組織12支帶電作業隊伍同時在三個作業片區開展帶電作業。在設備「不停電」的狀態下完成檢修、接引等工作。
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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