昔陽胡窩路金代壁畫墓發掘資料公布 具典型宋遼金文化特徵
2026-03-04 10:57 4,691次浏览上海8月12日電 (記者 陳靜)由中國企業完全自主研發的醫學影像設備——相控陣CT12日率先花落上海，正式進入臨床試用階段。相較傳統螺旋CT，相控陣CT實現了空間解析度提升64倍、時間解析度提升3倍、單次掃描信息量提升144倍的突破。 據悉，中國超高端CT市場長期由跨國企業主導。相控陣CT的成功研發，標誌著中國高端醫療裝備企業首次在CT核心技術領域實現全面自主可控。當日，上海市科學技術委員會副主任謝文瀾，上海市衛生健康委員會副主任狄建忠，上海市科學技術委員會二級巡視員、生物醫藥處處長曹宏明出席活動。 相控陣CT12日率先花落上海，正式進入臨床試用階段。(記者 陳靜攝) 「相控陣CT的誕生是CT技術發展史上一次極具革命性的飛躍。」當日，中國科學院院士、中國醫師協會介入醫師分會會長滕皋軍在視頻致辭中表示，這項突破性技術，是中國企業完全憑藉自身力量，從基礎理論研究、核心部件攻堅到整機系統集成，實現探測器、高壓發生器、球管等核心部件的自主研發與完全國產化，彰顯中國在高精尖醫療裝備領域的自主創新能力，為構建安全可靠的高端醫療裝備體系奠定了堅實基礎。 在技術原理創新方面，這項突破性成果採用了全新的成像方式。相關企業首席科學家曹紅光介紹，本次在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院落戶的相控陣CT，突破傳統CT技術框架。其創造性地採用整環探測器陣列與分布式X射線源陣列的電子控制系統，通過精密時序脈衝曝光替代機械旋轉結構，成功突破制約CT掃描速度的物理限制。 「該設備憑藉超高精度成像能力把早期病灶檢出率提升至新高度，為腫瘤和心腦血管疾病的超早期診斷帶來革命性突破：不僅能顯著提升臨床診斷準確率，還能實現疾病全病程的精準監測與管理，為精準醫療實踐奠定了關鍵技術基礎。」曹紅光說。上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院放射科主任嚴福華表示：「我們期待通過臨床驗證，加速這項創新技術轉化為普惠患者的臨床解決方案。」 曹紅光表示，期待相控陣CT能夠儘快完成嚴謹的臨床試驗，充分展現其高速、高精度等方面的獨特優勢，推動中國醫學影像診斷技術走向世界前列。(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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