深圳機場三跑道成功試飛 年內投用
2026-01-22 00:43 7,752次浏览湖州8月9日電(鮑夢妮 胡豐盛 方佳佳 王穎)2025綠色低碳創新大會將於8月13日在浙江湖州開幕。作為「綠水青山就是金山銀山」理念的發源地，湖州有哪些綠色低碳應用成果？日前記者實地探訪尋找答案。 走進浙江大學湖州研究院，空地兩棲無人機、「太湖之鷹」巡檢無人機、智能駕駛垂直起降電動機等產品映入眼帘。該類產品通過全電驅動替代傳統燃油動力，可在工業巡檢、物流轉運等場景中減少碳排放，推動全電航空技術突破，帶動湖州航空產業集群向低碳化轉型。 「它不僅純由電力驅動，綠色低碳，而且應用創新設計，更節能高效。」浙江大學湖州研究院副院長張偉以「太湖之鷹」為例介紹，該無人機通過多旋翼實現垂直上升，到達一定高度之後再結合固定翼飛行。其高效能源轉換技術顯著降低單位作業能耗，較普通無人機飛行更省電且快速，可5小時不間斷飛行。據悉，目前「太湖之鷹」在同量級飛機中飛行速度最快，未來計劃向2座型800公斤級載人機邁進。 「太湖之鷹」巡檢無人機。 鮑夢妮 攝 在日常生活端，數位化也在助力生態文明建設的實踐。 7月中旬，湖州推出「生態身份證」數位化集成平臺，通過全景集成生態數據、倡導綠色行動、彰顯城市生態魅力，構建起政府引導、全民參與、企業轉型的生態共建機制。其中，個人生態身份證基於身份信息構建數智帳戶，實現綠色生活「一證全通」；企業生態身份證依託企業碼信息，以綠色碳效為標準，貫通綠色評級、金融等機制，推動企業綠色轉型。 「這一創新實踐有效激活了全民參與綠色低碳的積極性。」平臺建設方、湖州市新聞傳媒中心數據部工作人員姚滿琳介紹，居民可通過分類投放垃圾、步行、騎行單車等日常行為以及參加零碳相關活動獲取「綠幣」，再以「100綠幣等於1人民幣」的比例兌換消費折扣券、停車券等。自今年上線以來，「生態身份證」用戶量超100萬。 110千伏城北變電站。 鮑夢妮 攝 在能源供給端，位於湖州安吉縣的110千伏城北變電站(下稱「城北變電站」)碳排量只有常規變電站的35%，是全國首座全生命周期近零碳變電站。其實現該成績的原因，在於變電站創新應用20餘項節能降碳技術。 「通過房頂的採光罩，導光管能將室外的自然光漫射至室內，白天實現百分百自然採光。」國網湖州供電公司工作人員趙崇娟說。 此外，為減少變壓器運行碳排放，城北變電站選用天然酯絕緣油變壓器，全壽命周期二氧化碳排放總量相比傳統變壓器降低約90%。在變壓器餘熱回收利用方面，圍繞「熱回收、熱發電、熱消納」三大關鍵環節，城北變電站首創變壓器餘熱回收利用系統，通過溫差發電和末端供熱雙重利用，實現「變」熱為寶。 據中國船級社測算，城北變電站全壽命周期因為建材生產、安裝施工、設備運行等過程預計產生19358.12噸二氧化碳當量。同時，變電站建設中因綠化碳匯、光伏發電等產生的溫室氣體清除量可以達到20000噸二氧化碳當量以上。一加一減，城北變電站可實現二氧化碳「負排放」。(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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