北京8月15日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《BMC生態學與演化》(BMC Ecology and Evolution)和《BMC動物學》(BMC Zoology)組織評選的2025年圖片大賽,8月15日揭曉公布各個獎項獲獎作品,其中,兩隻雄性高鼻羚羊在草原湖畔打鬥的精彩照片摘得本次大賽總冠軍。 2025年BMC期刊圖片大賽總冠軍作品《草原上搏鬥的高鼻羚羊》(圖片作者:Andrey Giljov)。施普林格·自然 供圖 這個年度圖片大賽旨在展現地球上非凡生命的美、掙扎與生存策略,同時向在生態學、演化生物學、古生物學和動物學領域致力於探索自然世界的研究人員致敬。除總冠軍外,大賽還在「群體社會行為」「生命動態」「多彩策略」「研究進行中」4個類別中分別評選出冠亞軍。 2025年大賽總冠軍作品《草原上搏鬥的高鼻羚羊》為兩隻雄性高鼻羚羊在草原湖畔進行搏鬥的場面,由俄羅斯聖彼得堡國立大學Andrey Giljov拍攝,評委會稱該照片捕捉到瞬間的構圖形成鮮明視覺對比,很好呈現出這些動物的戰鬥能量。據了解,高鼻羚羊原產於中亞草原,其特徵是鼻梁高聳,有助於過濾灰塵和溫暖冷空氣。高鼻羚羊經歷了冰河時代、棲息地被破壞和人類的偷獵,仍然存活下來。 《若蟲與自然:特寫鏡頭下的旅程》《一隻大紅葬甲母親正以老鼠屍體餵養其幼蟲》兩幅圖片分獲「群體社會行為」類別冠亞軍,分別由印度貝漢布爾大學Sritam Kumar Sethy、英國埃克塞特大學Nick Royle拍攝。 2025年BMC期刊圖片大賽「生命動態」類別冠軍作品《侏羅紀赫布裡底盆地上空的翼龍》(圖片作者:Natalia Jagielska)。施普林格·自然 供圖 《侏羅紀赫布裡底盆地上空的翼龍》《座頭鯨躍出水面》兩幅圖片分獲「生命動態」類別冠亞軍,作者分別為中國香港中文大學Natalia Jagielska、芬蘭自然資源研究所Alwin Hardenbolz。 《甲蟲的大眼瞪小眼震懾術》《澤陸蛙與樹幹粗糙表皮幾乎融為一體的偽裝》兩幅圖片分獲「多彩策略」類別冠亞軍,分別由印度科學研究所Abhijeet Bayani、印度貝漢布爾大學Sritam Kumar Sethy拍攝。 《利用無線電追蹤研究英國最稀有的甲蟲之一》《一個松雞家庭築巢》兩幅圖片分獲「研究進行中」類別冠亞軍,作者分別是英國埃克塞特大學Nick Royle、英國阿伯丁大學Jack Bamber。 2025年BMC期刊圖片大賽「研究進行中」類別冠軍《利用無線電追蹤研究英國最稀有的甲蟲之一》(圖片作者:Nick Royle)。施普林格·自然 供圖 此外,今年的圖片大賽還評出雖未在各自類別中獲獎,但被評委會認為非常出色的作品,包括捕捉到一隻白頰黑雁停下來觀察周圍環境瞬間的《警戒》、一隻寶石綠守宮在樹枝上保持平衡的《看看誰能找到我》,這兩幅亮點圖片分別由芬蘭自然資源研究所Alwin Hardenbol、挪威奧斯陸大學Jonathan Goldenberg拍攝。 據悉,本次大賽所有獲獎圖片,在知識共享署名4.0國際許可下可自由使用。(完)
天津8月9日電 (記者 王君妍)國家超級計算天津中心聯合主辦的「天河-天開智慧醫療創新發展大會」8日在天津舉行,會上發布了多項天河超算賦能智慧醫療的成果。 8月8日,天河-天開智慧醫療創新發展大會在天津天開高教科創園舉辦。進一步加速推動超算算力轉化為生產力,強化天河賦能醫療健康領域的創新發展與高質量發展。記者佟鬱攝 會上,國家超級計算天津中心、智臨天河科技有限公司牽頭與多家醫療機構共同啟動了AI原生醫院建設,未來將重點聚焦醫療垂直大模型、醫療智能體和醫療應用場景的研發和落地緊密合作,共同致力於推動醫療模式變革。 據悉,隨著醫院信息化、數位化水平的持續提升,智能化建設成為當前醫療行業發展的重要趨勢。人工智慧如何實現與醫院管理、診療、服務等環節的深度融合,是推動智慧醫院高質量建設的重要課題。天河團隊通過近10年實踐,探索出了一條高效路線,提出了「AI原生醫院天河方案」。 團隊相關負責人介紹,「AI原生醫院」是以智能化醫療為核心,融合新一代人工智慧、大數據、雲計算、移動網際網路等前沿技術,重構醫療服務、業務流程和信息架構,使其具備持續學習、自主決策與自動優化的能力,從而實現智能化、個性化與全局協同的全新醫療模式。 與傳統分散式的AI+醫療應用不同,「AI原生醫院」將多種技術融合應用,人工智慧用於輔助診斷、預測風險;大數據整合電子病歷、影像等數據支撐決策;雲計算支撐數據存儲、處理;移動網際網路支撐遠程診療等。 此外,國家超級計算天津中心聯合天津中醫藥大學、現代中醫藥海河實驗室等合作機構正式發布「天河·靈樞」中醫藥大模型2.0,使用了更大規模的中醫專業領域訓練數據,涵蓋《黃帝內經》《傷寒論》《金匱要略》等經典著作、「十四五」規劃標準教材以及現代中醫臨床指南和真實世界診療記錄,顯著提升了模型中醫專業內容的理解與辨證邏輯能力。據介紹,在診斷準確率方面,2.0版本較1.0版本提升了約18%。(完)
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