油價年內第七降 車主加滿一箱油少花7元
2026-03-14 14:34 4,321次浏览杭州8月12日電(藍伊旎)據浙江省經信廳12日消息，今年共有322項產品上榜「浙江製造精品」名單(以下簡稱「精品名單」)，涵蓋F1超高功率電池、汽車動力總成殼體等產品，數量再創新高。 作為製造大省，浙江工業產值居全國前列，但也面臨著「有產品無品牌、有品牌不強勢」等挑戰。在此背景下，強化製造業品牌建設不僅是提升產品附加值的「倍增器」，也是吸引技術、資本和人才向高附加值環節集聚的關鍵路徑，更是衝破價值鏈中低端鎖定、實現產業升級的戰略支點。 浙江某企業研發的基於機器視覺和溯源管理的食品包裝生產線。 浙江省經信廳 供圖 據了解，「浙江製造精品」項目是浙江省打造「浙江製造」品牌、提升企業市場競爭力的關鍵舉措，旨在加速傳統產業煥新升級與新興產業培育壯大，推動製造業向更高水平發展。 「『浙江製造精品』遴選的產品具備擁有自主智慧財產權、技術領先、附加值高、帶動作用強等特點。」浙江省經信廳產業升級與品牌建設處相關負責人介紹，這些產品不僅代表著浙江製造的高品質與高技術水平，也是浙江經濟轉型升級的生動體現。 從本次公布的名單看，入選產品類別豐富多元：既有鹽酸羥胺、零跑C10智能電動SUV等高端新材料和新能源汽車核心部件，也有宇航級特種錦棉面料、雙面印花絲巾等現代紡織與服裝、歷史經典文化產業特色精品，還包括多功能智能晾衣機、保溫容器冰包等貼近民生的日用消費優品。 浙江某企業研發的海洋石油天然氣開採集輸項目配套用金屬密封蝶閥。 浙江省經信廳 供圖 與此同時，今年的精品名單與浙江「415X」先進位造業集群戰略高度契合。數據顯示，高端新材料、新能源汽車及零部件、現代紡織與服裝等主導產業的產品合計佔比超40%，來自浙江省級特色產業集群核心區協同區的產品佔比高達76.7%。 「與去年相比，申報領域從9個擴展至16個，新增智能物聯、人工智慧、高端船舶等領域，完全對齊『415X』先進位造業集群，凸顯了浙江對『集群化、高端化、數位化』製造的戰略布局。」該負責人表示。 除了產業集群聚焦以外，從名單看，核心城市的引領特徵依然顯著。精品名單中，來自杭州、台州、寧波等工業強市的產品佔比分別達到16.8%、14.0%和11.2%；同時，來自單項冠軍、專精特新「小巨人」等優質企業的產品數量佔比達70%，覆蓋多元化產品類型，標杆示範效應凸顯。 此外，山區海島縣在此次評選中表現亮眼。據悉，今年的精品名單中有45項產品來自山區海島縣，佔推薦區縣的28.9%。 以麗水市青田縣為例，青山鋼鐵的主營產品高碳馬氏體不鏽鋼憑藉高強度、高硬度、優異的耐磨性和耐蝕性等特點入選精品名單。青田縣經濟商務局相關負責人認為，這是青田當地積極發揮主導產業優勢、推動高端特種鋼國產化的生動體現。 浙江某半導體企業研發生產的12英寸拋光片。 浙江省經信廳 供圖 這也意味著，浙江在加速「415X」先進位造業集群培育、強化創新與質量標杆作用的同時，更加關注平衡區域發展與產業協同。通過推動產業梯度轉移和資源共享，浙江正以產業發展助力縮小「三大差距」，高水平建設共同富裕示範區。 近年來，浙江以創新重塑品牌基因，持續完善浙江製造品牌體系，積極建設「品牌強省」。截至目前，浙江已累計培育「浙江製造精品」2396項。 浙江省經信廳相關負責人表示，憑藉品牌產品培育持續強化、品牌企業方陣持續壯大、品牌集群布局持續優化、品牌經濟效能持續釋放，浙江製造的核心競爭力正不斷增強。 據了解，接下來浙江將持續加大政策支持保障、加強名企精品培育，通過厚植品牌意識、優化競爭策略、整合政企資源等多措並舉，進一步深化浙江製造品牌建設、支撐打造「製造強省」。(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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