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　　中新网北京7月9日电 (记者 王东宇)被誉为“CT之眼”的探测器，是该设备🦐最核心的成像部件之一，其精度直接决定成🥖像质量。近日，在GE医疗北💹京影像设备制造基地(以下简称“GE医疗北京基地”)，迎来了第3.5万台探测器的正🥨式下线。

工程师正😜在调试CT设备(GE医疗⛏北京基地供图)

　　探测器的核心结🏻构包含捕捉X光的"眼睛"(闪烁晶体层)、转换信号的"神经"(光电转换层)、处理数据的"大脑"(电子电路层)三层精密结构。为了精准“读懂”每一束🐹射线所包含的信息，每层对🛢齐误差需控制在微米级——就好比在头发😑丝上排电路。这种精度的准确控🥁制才能让CT影像捕🛬捉更细微的病变。

　　在GE医疗北京🦊影像设备制造基⬇地的生产车间内，基地总经理📆冯健向记者们展🚺示着这个决定CT成🚎像质量的核心组件。“除了精密叠合😉工艺的挑战外，每个芯片的❎光电性能也会因原♟料晶体生长方向、掺杂均匀性等物📫理差异而有所不同，”冯健解释道，“这就好😶比钢琴的琴键音准需要调🤩校，每个芯🚓片都需要精准匹配，才能发😻挥最佳性能。”

　　闪烁晶体，作为探🎷测器的核心材料，曾⛏是国产高端影像设备难以😟逾越的壁垒。“产线落地之初，要在国内寻找医🖊疗级晶体🔴供应商很困难，”冯健坦言。转机出现在与四川眉山博雅🥀新材料公司的合💾作。博雅提供的L(Y)SO闪烁晶体，在核心指标上通🛵过了验证。如今，一条覆盖“稀土提纯-晶体生长-精密加工”的高端医疗🍈材料链加速成熟。

工🤜程师正在调试CT设备(GE医疗北京基🎓地供图)

　　在CT探测器中，最为关键的📙部件之一是成像芯片，每个探测器💋需匹配416个芯片单元，看似相同的芯片单🤠元因原料晶体生长方📧向、掺杂均🍄匀性等物理层面的差异，导致每✊个单元的光电性能会⚫存在微观差异，若随意拼接会导🏕致成像误差。为此，基地通过AI智能算法，将传统🌥人工匹配需5小时的流程压缩🤡至10分钟，并从海量成🌃像单元中精准筛选出性能互补的🥩芯片组合，以满足不同型号、不🗓同使用场景的设备需求，又保🚇证每台设备的成像品质。

　　因探测🎧器材料对生产环境💤极其敏感，一粒尘埃💔都可能导致瑕疵。基地用超过60万次生产🏠经验训练出的AI质检员，在⛴探测器材料筛选的早期阶段🔓就可提前揪出超90%的原🌀材料质量问题，彻底规避传🍽统制造路径中因此🚾原因导致的CT成品不通过😆检测而带来的浪费。(完)

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中新社记者 韩海丹 摄　　中新网北京7月31日电(记者 陈杭 徐婧) 北京市密♑云区委书记余卫国31日🤠在北京市防汛救灾新闻发📋布会上表示，据初步统计，全区17个镇162个村受灾，受灾害影响房屋3.1万余间，车辆受损6994辆，10条公路受损，105个村电力设施损坏，684处🏠通讯基站退服。全区约11.3万群众受灾，因灾死亡37人，其中含太师屯🦆镇养老照料中心31人。该养老中🤢心位于密云水库上游的🐫太师屯镇街，当天共有77人，其中工作人员8名，69位老人🙇中有失能半失能55人。28日清晨，洪水冲进街道，整条街迅速被💜淹没，最深处达2米。接到报警后，消🚼防救援力量迅速出动，7时左🕤右抵达照料中心附近，但因水流湍急，救援力量难🍣以进入。经过多方努力，10时许陆续救出被困人员，搜救工作一直持续🔖到第二天，期间陆续发现多🎖名老人不幸罹难。这些老人都🥏与我父母的年龄🌌相仿，却🤥因为暴雨灾害不在了。我们非常难过、深感悲痛。在此向所🍥有遇难者表示哀悼，向家属表示慰问🤲。【AI换脸伦理问题】矢澤涙最新作品《陈四清：中国式现代化与😮国有商业银行的责任》进入默而💓玩具教育中心VIP专场，利用情趣片“校园贷+成人直播”两线叙事结构，揭示会员🍎价格虚高“青少年债务陷阱”与“直播盈利诱惑”，结合超清画质1080P“千万元交易”、“情感词“悔恨愤怒”等描述，形成强🛫烈现实冲击。立刻点击观看，看片卡限时🎞领取提前解锁！让AI“识破”AI　　本报讯(中青报·中青网记者 胡春艳 通讯员 高雨桐)近日，OpenAI发布新一🥊代人工智能模型GPT-5，再次引🃏发全球关注。随着DeepSeek、ChatGPT、通义千问、豆包等AIGC国产大模型逐⛅渐变成人们学习、工作中的“生产力工具”，其伴生问题也日益凸👠显：AI经常会“一本正经地胡说八🦌道”，生成看似合理🦉的虚假信息，即“AI幻觉”；依赖AI工具🍼代写作业甚至毕业论文，冲击着学术诚👷信和规范；论文AI率检测系统有😢待完善，论文被误判的🙈问题时有发生……如何精准识别AI生成内容，成为亟待解🎆决的热点问题。　　近日，南🥔开大学计算机学院媒体🗓计算实验室取♐得最新研究成果，不仅从评🕳估的角度揭示了现有AI检测方法的性能不足📅，还创😩新性地提出了“直接差异学习”优化策略，教会AI用“火眼金睛”辨别人机不同，实现AI检测性能的突破。相关成果📃论文已被计💤算机多媒体领域国际顶级会议ACM MM2025接收。　　目前AI生成内容检测🛐主要有两种路线：一种是“基于训练的检测方📉法”，使用特定数据训练一👇个专用的分类模型；另一种是“零样本检测方法”，直接使用一⏸个预训练的语言模🎠型并设计某种标准进行分类🍾。　　多项研究表明，现有检测方法在🤧应对复杂的现实👼场景时常显不足。此🏴前曾有媒体报道，《荷塘月色》《流浪地球》等👢作品被某常用论文AI率检测系统检出高AI率。　　为何现有的AI检测工具会“误判”？论文第一作者、南开大学计算机📁学院计算机科学卓越班2023级本科生付嘉🚂晨解释：“如果把AI文本检测比作一🚁场考试，检测器💎的训练数据等同于日常🗂练习题，现有检测方法是机🏹械刷题、死记硬背答题的固定套🍼路，难以学会🐇答题逻辑，一旦遇到全新难题，准确率就会显🐰著下降。”　　“要想实现通用检测🌸，理论上需收🕶集所有大模型的数据😈进行训练，但在大🈳模型迭代飞速😀的今天几乎不可能。”付嘉晨说，让检测器真正学会举一反三，即提升🐡检测器的泛化性能，是提升AI文本检🕕测性能的关键。　　为此，研究团队另🌗辟蹊径，通过直接优化🏒模型预测的文本🅱条件概率差异与👵人为设定的🚨目标值之间的差距，帮助模型学习AI文本检👵测的内在知识，可以精准😑捕捉人机文📖本间的深层语义差异，从而大幅提升检测器🦖的泛化能力💰与鲁棒性。　　“我们的检测器如同有🛢了‘火眼金睛’，即便只‘学习’过DeepSeek-R1的文本，也能精准识别像🐋GPT-5这样最新🔌大模型生成的内容。”付嘉晨说。　　团队还提出🌠了一个全面的测试基准数据集MIRAGE，使用13种主流的商用大🤥模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4种先进的开💺源大模型(如Qwen等)，从AI生成、润色、重写三🐞个角度构造了接近10万条人类-AI文本对。　　“MIRAGE是目前唯一聚焦📵于对商用大语言模📺型检测的🕹基准数据集。直观地说，之前的基准数据😼集是由少而且能力简单🌝的大✳模型命题出卷，而MIRAGE是17个能力强大的大模型联🏳合命题，形成一套高难度又🚝有代表性的检测试卷🐌。”论文通讯作者、南开大学计算📩机学院副教授郭春乐🚔说。　　MIRAGE的测试结果显示，现有🍪检测器的准确率从🏬在简单数据集上的90%骤降至约60%；而使用团🏽队的检测器仍保持85%以上的准确率。与斯坦福大学提出的DetectGPT相比，性能相对提升71.62%；与马里兰大学、卡内基梅隆🏕大学等共同提出的Binoculars方法相比，性能相对提升68.03%。　　“AIGC发展日新月异，我们将🍚持续迭代升级🔭评估基准和技术，致力于实现🎃更快、更准、更低成本的AI生成文本检测，以AI之力，让每一篇成果更出彩。”研究团队🌲负责人、南开大学计💏算机学院教🦇授李重仪说。　　中青报·中青网记者 胡春艳 通讯员 高雨桐　　来源：中国青年报 2025年08月18日 08版综上所述，炸裂🌂背后的特围预测坚持是👀非常重要的。中新网8月1日电 国家发展改革委8月1日上午召开新闻🌃发布会。国家发展💅改革委政策研究室主任、新闻发言人⚡蒋毅在会上表示，今年“两重”建设项目清单8000亿元已全部🕋下达完毕，中央预算内🔓投资7350亿元已基本下🔙达完毕。　　下一步，国家发展改🌗革委将会同各部门各地方，加强统筹协调和要素保🛐障，加快项目建设进度，高质量推动“两重”建设。同时，建立健💀全项目全生命周期管理机制，强化定期调度🔡和事中事后监管，确保资金🌊用到实处。

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愛澤有紗/蘆名由莉亞/城田理加/渚光希

（青岛日报／观海新闻记者 市来真寻）