中國對原產於加拿大進口豌豆澱粉發起反傾銷調查
2025-11-27 10:55 1,796次浏览在中建築港趙樓雅苑安居工程項目施工現場，塔吊有序作業，施工人員按工序分工推進，建設者們正以務實節奏推進工程進度。7月30日，項目1#、2#、4#號樓低區主體結構及配套地下車庫主體工程順利通過驗收，為後續分項工程穿插施工鋪平了道路。據悉，中建築港趙樓雅苑安居工程項目屬於政府安置建設工程，也是加大力度進行安置房建設是深化和鞏固脫貧攻堅成果的需要。項目建成後，將有效保障人民群眾住房需求、提升當地居民的居住環境和居住質量，對促進牡丹區的城市化進程和現代化建設，提升區域的形象有著重要影響。在施工過程中，項目團隊直面兩大核心挑戰：一是超長混凝土結構易出現裂縫，二是工期緊、任務重。為此，團隊從技術、管理兩端發力，打出系統化管控「組合拳」。BIM技術驅動全流程協同增效深度應用BIM技術實現全流程協同，通過三維建模精準模擬施工各環節，重點優化梁柱節點、管線預埋等複雜部位的工藝細節。這一舉措不僅大幅減少了現場返工現象，更將結構施工精度提升約15%，間接為關鍵工序縮短了工期，為應對混凝土結構施工提供了技術支撐。「樣板引路」+「三檢流程」築牢質量防線嚴格落實「樣板引路」制度，從牆體砌築、鋼筋綁紮到混凝土澆築，每個分項工程均先打造樣板段，經各方驗收合格後再全面鋪開施工。同時，強化「自檢、互檢、專檢」三檢流程，每道工序必須依次通過班組自檢、交叉互檢、質檢人員專檢三重把關，確保質量隱患在萌芽階段就能被發現並及時處理。常態化風險防控機制築牢施工屏障建立「日巡查、周排查、月總結」的風險防控機制，針對高空作業、臨時用電等高頻隱患點制定專項應急預案。通過持續排查與整改，累計處理安全隱患40餘處，為工程在緊張工期下的順利推進築牢了安全防線。「在確保質量安全的前提下，我們將繼續加大施工力量，上下高度重視、精心組織，以實幹擔當推動高質量發展。把『紅帆工程』黨建品牌優勢融入民生工程、服務百姓工作，錘鍊項目管理『硬功夫』，推動項目建設早結碩果，跑出『中建築港新速度』，持續當好『城市更新排頭兵』。」項目負責人董國帥說道。從圖紙到實景，趙樓雅苑項目的「拔節生長」，不僅是央企履約能力的體現，更承載著民生溫度。這份對「放心房」的堅守，終將化作菏澤城市更新版圖上的鮮活註腳。（慕濤、杜忠清）
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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