自然資源部將湖北重慶地質災害防禦響應提升至Ⅲ級
2025-10-29 07:45 1,689次浏览中國煤炭工業協會日前公布今年上半年煤炭生產情況，數據顯示，電煤供應穩定有序。中國煤炭工業協會數據顯示，1—6月，規模以上工業原煤產量24.0億噸，同比增長5.4%。6月份，規模以上工業原煤產量4.2億噸，同比增長3.0%，日均產量1404萬噸。原煤生產平穩增長。在進口煤方面，今年上半年，全國共進口煤炭2.22億噸，同比下降11.1%。中國煤炭工業協會 新聞發言人 張宏：全國煤礦生產繼續保持穩定增長的態勢，電煤供應穩定有序，電煤庫存繼續保持較高水平，能夠滿足迎峰度夏期間電煤的穩定供應和保障能力。全國煤炭智能開採產能佔比首超50%記者從中國煤炭工業協會了解到，全國智能開採產能佔比歷史性突破50%，1.6萬餘個高危崗位實現無人化替代，這標誌著煤礦安全高效發展進入新階段。在內蒙古黑岱溝露天礦，智能化開採技術正深度應用。載重超過300噸的無人駕駛礦卡通過5G網絡接收指令，沿預設路線自動運行；巨型電鏟精準裝載土石，全過程無需人工操作。整個礦山系統響應速度達0.001秒，實現近40臺設備的協同作業。礦山部署的感知網絡包含多重監測系統：雷射雷達與4D光場可實現250米範圍微物識別，高精度雷達可監測1毫米級山體位移。生產環節創新採用廢棄機油再生技術，每年轉化8000多噸危險廢物為高性能炸藥，爆破威力提升15%。同時，配套智能爆破方案使爆破頻次降低40%，有效減少地質擾動。在黑龍江龍頭煤企龍煤集團，記者看到，企業新建成5個智能化採煤工作面，配套升級32項無人值守生產輔助系統，並完成1251臺套關鍵設備更新——涵蓋生產運輸、監測監控、災害防治及智能化控制等領域。這次改造推動採煤機械化率躍升至99.5%，高危崗位人員壓縮90%，人身傷害風險大幅降低，安全效益實現質的飛躍。中煤協會數據顯示：全國已建成智能煤礦907處、智能工作面1806個，智能開採產能佔比首超50%，替代1.6萬餘個高危崗位。全國煤炭立體輸送格局基本形成為應對煤炭產能持續釋放，全國交通系統全力開啟能源保供攻堅模式。最近新開通了新疆到江蘇的煤炭專列。近日，一列滿載3500噸新疆能源集團石頭梅露天礦優質煤炭的專列跨越千裡，順利抵達江蘇新海電廠，專列的開通為華東地區能源安全注入「新疆力量」。截至7月24日，在新疆，鐵路部門日均發運煤炭41萬噸，累計外運煤炭5077.4萬噸，同比增長12.3%。被譽為「中國重載第一路」的大秦鐵路更是火力全開。7月以來，這條承擔全國鐵路五分之一煤炭運量的鐵路，日均運送煤炭達到105萬噸。中國煤炭工業協會表示，目前，全國已建成了「七縱五橫」煤炭鐵路運輸幹線，建成了以北方七港為主的煤炭下水港和南方接卸港口，建成了33條以輸送煤電和新能源發電為主的特高壓輸電線路。全國煤炭立體輸送格局基本形成。（總臺央視記者 王顥一 張揚 蔣雪嬌）
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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