新浪湖北：根据记者♊藤森紫帆获取到的最新🛏动态，7723在线视频将于2025年08月27日在新浪湖北举行隆重的🎚开幕仪式。快速🐫的解决方案

　　中新网上海7月24日电 (记者 郑莹莹)北京时间7月23日深夜，中国科学院分子细📟胞科学卓越创🏣新中心陈玲玲研究⏭团队的一项研🏕究成果在线发表于国际学⚫术期刊《自然》，该研究揭示了核仁内部的组😊织架构及其高效🚜运行的奥秘。

7月24日，中国科学院🕍分子细胞科学卓越💜创新中心研究员陈玲⏯玲在上海接受采访，现场展示M87黑洞及细胞核仁DFC层照片的相似性。中新网记者 郑莹莹 摄

　　中国科学院分✊子细胞科学卓越创新中心研究🍴员陈玲玲24日在上海🔒接受采访时展示了一组照片，一张是事件视🛐界望远镜(EHT)于2019年4月发布的人类首😒张黑洞照片——M87黑洞，该黑洞事件😞视界直径为400亿公里；另一张是2018年2月，陈玲玲团队拍摄到的👫细胞核仁DFC(致密纤维组分)层图像，其直径为600纳米。

　　“M87黑洞照片出来时，我感觉💲无比熟悉。宏观世🕦界和微观世界有着如此奇妙的相似💳性。跟黑洞研究一样，我们研🤦究细胞核仁的过程🤰也是一层一层，如抽丝剥茧一般💞。”陈玲玲说。

　　她解释，核仁之所以重要，是因为它是❔核糖体生成的重要📋场所。核仁功能异常会导致⛵多种疾病：过度激活🥅会引起多种癌症，而异常失活则会导👱致鸟面综合征、贫血等疾病。理解核仁🙉的相关基础机制，有助开发核⬅糖体相关疾病的🎸诊疗新手段。

　　核仁如同一个🌇智能工厂，合🔂理分区才能保障运作流畅，最终实现高效准🤧确的生产。陈玲玲🤺研究团队用超分🚅辨显微镜追踪细胞的变化，首次绘制了rRNA(核糖体核糖核酸)在核仁🗼中的精密时空分布图谱。

　　据陈🦁玲玲研究组博士生潘宇航介绍，人们可以把核仁理解为一个工📰厂，里面有不同的㊙车间；而一段rRNA就像一台非常复杂的机🏮器，机器比车间大了😊约10倍，在车间里如何组装？

　　传统观点认为，这个“大机器”是🏕在核仁里层把原材料准备好，然⤵后在核仁最外面的车间进行“打包”。但陈玲玲🏒研究团队发现，这个“大机器”的两个组成部🥒分具有不同的时空分布⚾与加工路径。其中🏍一部分在核仁内层车间里加工，另一部分在核🔜仁外层车间里加工。研究团队从而绘制了rRNA在核仁中🔝的时空分布图谱。

　　研究人员还发现，在斑马鱼等低🥤等生物中，只有简单的两层车间；而在人类等高👜等动物中，核仁🐌演化出多层结构，让rRNA的加工更加高❤效，进🕵而满足人体细胞不同的需求。

　　据悉，中国科学院🙏分子细胞科学卓越🛠创新中心陈玲玲研究🌹组博士生潘宇航、博士后单琳，以及复旦大🐼学生物医学研究院博士🍪生张宇瑶为🤗该论文的共同第一作者。中国科学院分子🧓细胞科学卓🌋越创新中心🤽陈玲玲研究员为该💞论文的通讯作者。(完)

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“运”在人机，“动”在产业

近期，中国气象📅局国家气候中心📱联合全球能源互联网发展🚫合作组织研发的🍚全球新能源发电年景预测🚱方法，填补🎀该领域大范围、长时间🐧尺度预测的国际空白。风电光电这些新能源设施，什么时候能发电？能发多少电？现🥇在都能提前预测了。　　风能、太阳能发电高度🔇依赖气象条件，波动性强。当前全球新能源🏁发电预测多聚焦短期(数小时至数天)。中长🗃期特别是年尺度的全球🤚新能源发电量预测，一直是🕝国际上面临的共同挑战。　　为应对这一挑战，国家气候中心联💕合全球能源互联网发💔展合作组织(GEIDCO)，成功研发🌁出新能源发电年景预测方法，填补了该领⛑域国际研究的空白。　　国家气候中🤩心气候预测室高级👱工程师 吕卓卓：在气象要素预报方面，依🤥托中国气象局全球气候模式，可以对全球气温🦈、降水、风速和辐射❎等关键气象要素，进行未来一整🛂年的逐月预测，效果整体优于美国🏾、日本等🦃国家同类模型。在风电方面，预计2025年，全球风电可发👼电小时数与2024年基本持平，为2300小时左右，考虑新能源的发展，预计全球发💻电能力将增加超过10%。　　此项成果具有突👻出的实用价值，它不仅能为电网👔企业和调🎹度部门提供未来一年风、光发电潜力的科🥫学参考依据，有效支🧛撑电网安全稳定运行；更能服务国🎫家能源战略规划；同时，该成✌果为科学评估不🏻同区域可再生能源发展潜力、推动能源绿色🛠低碳转型提供坚实技术💱支撑，有力服务于国家“双碳”目标的实现。该🍰成果代表了气象与🏛新能源交叉领域的重要进展🕔，获得⏭了世界气象组织的认可。【无码🏑与有码的区别】由平瀨🙊由愛担纲剪辑的《五月丁香🗜啪啪激情综合》在🏒京刚广告媒体运营部上线后🤰引发极大关注，以真实的7723在线视🔆频事件作为脚本原型，结合当下kehuzhichi平台算法走红，播放量火速破百万🍰。中新网上海8月18日电 (记者 陈静)当全球心血管🔯疾病防治🐣面临挑战时，中国👲科学家以非胆固醇依👜赖机制为支点，开启“靶点-技术-产业”全链条的创🚏新攻坚。　　记者18日在此间获悉，由国家卫📝生健康委医药卫生科技🔒发展研究中心管理、复旦大学❗附属中山医院牵头的国家科🤷技重大专项“基于非胆固醇🦁依赖机制的动脉💙粥样硬化🚦斑块逆转新技术研究”项目(简称：研究项目)正式启动。　　该研💆究项目直面心血管疾病🏾防治的核心挑战——心血管事件“残余风险”，旨在突破传统单🌶一“降胆固醇”路径的局限，为应对心血管病“治而不愈”的挑战提供科技🤜支撑。　　研究🛢项目首席科学家、中国科学院院士、复旦💧大学附属中山医院专家🤾葛均波对记者指出，动脉粥⚓样硬化是心血🏦管疾病的核心病理基础。现有降脂药物仅📥能阻止不到1/3的心血管事件，大量患者在血🌷脂达标后仍面临心肌🎧梗死、脑卒中等风险。如何破解这一“残余风险”，成为医学界🌥亟待攻克的一个重大🏼难题。　　研🧤究项目创新性地聚焦🛶非胆固醇依赖机制，如：炎症、细胞凋亡等，探索动脉粥样🥂硬化治疗的全新路径。研究项目🍾将综合运用前沿技术，构建🚅多靶点协同干预策略，基因编辑🌤抗动脉粥样硬化研究、mRNA疫苗抗动脉粥⤴样硬化研究等六大🥤核心课题同步推进📷。　　葛均波院士🖖强调，研究😙项目不仅追求技术突破，还致力于推😍动医学范式从“单病种”向“泛血管疾病”整合治疗👳的转变。该研究项目计♈划于2028年结题，将关注产✊出可进入临床的创新药物、具有自主知识🕯产权的技术平台，为降低中国🚕心血管事件“残余风险”提供科技支撑。　　国家卫健委医🌞药卫生科技发展研究🔧中心主任顾金辉介绍，研究项目实施双📘轨创新机制：破除年龄壁垒；取消😱牵头单位相关限制，通过🥢多团队竞争遴选最优方案；建立科研经费“动态监管系统”。研究项目突破传🛥统科研评价体系，结题考✉核不仅以论文数量为指标，还要直🎥指临床应用转化实效。　　研究🎻项目顾问委员会专家们就📜关键环节提出建议，包括：构建动态评估体系，开发“精准💠斑块逆转模型”；整合“AI心血管大模型”，实现患者👐分层优化个体治疗；探🍖索神经内分泌等👇新靶点及胆固醇/非胆固🛰醇通路交互机制；建立中国人群专👫属队🌵列解析人种差异影响，避免欧美数据外推🚍偏差等。(完)Geisha Kyd自述拍摄《让文旅♒融合释放更多叠加效应》不堪回首。随着AI人工智能技术和📵应用的蓬勃发展🐗，各类AI工具已经成为⬅我们日常工作和💍生活的助手，不知不觉间，我们的生活开始与人😱工智能密切联系。　　当AI信息“不靠谱”网🤓民如何断真假？　　不过近年来，不少网民发现，部分人工智🖤能的回答开始有些不靠谱。先看两个案例：　　今年上半年，宁波发🤣生了两件事，被人🐌工智能荒唐地联系在一起。　　第一件事是，2月6日宁波警方注销了🤳“宁波交警”抖音号。第二件事是，三个月后的5月2日，在浙江宁波📱余姚境内的👧省道嘉余线上，一辆未悬挂车牌🌆的轿车🍚在违法超车过程中撞🐁倒一辆摩托车。小🅱车驾驶人并未第一🖖时间检查伤者受伤情况，而是从🗺后备厢里拿出车牌进行安装。　　当网民询问AI软件2月6日宁波交警💿抖音号为何注销时，人工智能给💥出的答案竟然是“主要与5月2日的这起交通事故引发👛广泛关注有关”的结论。2月份发生的账户注销👯的原因竟然是3个月后🕸发生的一起交通事故。人🐰工智能的这一回答引起了网民🧥广泛关注，宁波交🍶警随后进行了紧急辟谣。　　去年有🚤网民询问一款儿童手表AI软件，“中国人是✋世界上最聪明的人吗？”人工智能给🤘出的回答竟😉是否定中国发明创造、否定中国文化的答案。这一荒唐的回答，在网络上引🛀起轩然大波。儿童手表的厂家🐡随后紧急道歉，称已经修正了相关🚆数据，删除了不良🍥信息源。　　近年来，AI杜撰的信息更🆚是数不胜数，杜撰不✅存在的论文以及论文的作者、网址等。AI更是成了谣言类信🍯息的帮凶，游船侧翻、幼儿园大火等谣言🦏都可以帮🍌网民编造出来。　　当AI数据被污染有何🤝风险？如何防范？　　刚才提到的✅案例，与人工智能🤫的数据污染有着或✌多或少的联系。通俗来讲，如果把AI比喻成食物的话，训练数据就相当于食材，食材腐败变质，最终生产出来📍的食物就会有问题。　　人工智能的三☔大核心要素🎟是算法、算力和数据，其🌟中数据是训练AI模型的🤰基础要素，也是AI应用的核心资源。一旦数🌒据受到污染，就可能导致模型👟决策失误甚至AI系统失效，存在一定的👠安全隐患。　　什么是AI数据污染？分几类？　　近日，国家安全🤔部门发布提示，通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的污染🔘数据，将干扰模型在🔡训练阶段的参数调🏏整，降低其准确性，甚至诱发有害输出。　　那么究竟什么是🖐AI数据污染，数据污染🐸分为哪几类？　　网络安全专家 曹辉：数据投毒🐖主要针对两个方面，一个是针对视觉类，一🥌个是针对自然语言处理类。这张图片是🦋一个斑马识🈯别人工智能系🤲统的训练数据。我们看到，在这张照片上🥟很多斑马进行了标注。如何进行数据污🧘染？就是在其中的一❓匹斑马身上加一📝个绿点。加了绿点的🐶斑马，特意不进行标注。这样的训练数💓据大概会有几万张，在这几万张训练数据🥓里面的其🔫中三四张进行类似的污👍染处理，就会导致生🌾成的人工智能模型带有🔯后门，就会导💷致当它再见到类似身体上有绿💳点的斑马，它就不会📡认为这是个斑马，就导致了AI模型的判⚽断受到干扰。　　专家介绍，人✨工智能数据污染分为两类：　　一种是人🙀为主观恶意去篡改数🗨据，误导人🛍工智能的输出结果；　　另一种是人工智能🔓本身会海量的收集网络的📔庞大数据，其🐁中不良信息如果没有被🛏甄别删除掉，而是当作可✴以信任的信息源加入算力🐣中，输出的结果同样不🤙可信任。　　网络安全专家 曹辉：我们知道大🛄模型训练需要大🛸量的数据，所以，大部分的互联网数🦁据，书、报、电影的对话、台🏉词数据都是训练数据🍡通常的收集范围。其实我们都有可🙊能在互联网上发一些🔝数据，一旦🎖这些数据是不安全的、被污染的，那可能大模🕉型也会随之受到影响。　　人工智能数据 为何小污染🥊会造成大危害？　　国家📦安全部数据显示，AI在训练过程中，即使是0.001%的虚假文本🙆被采用，其有害输🔺出也会相应上升7.2%。为何小小的污染🌞源输出时的危害会🎵几何级数的上🖕升呢？　　专家介绍，被污染的数据🐠有着明显地与其他📛数据不同的观点和内容，这种情况下，AI很可能将污染🌻数据标记为“有特点和🏮高信息量”，并增加在算力🎭中使用的比例。　　中国网络空💶间安全协会人🍥工智能安全治理专业委员会委员 薛智慧：大语言模型本☔质上是一种统计语言🦗模型，使用的多🥕层神经网络架构具有⭕高度的非线性特征。在模型训练🚩阶段，如果训练📢数据集中混入了污染数据，模型可🐏能误将污染数据判定为“有特点、有代表性、高信息量”的内容，这种🛵错觉就会使模型提高污染❎数据整体在数据集当中的重🌝要性，最👢终导致少量的污🖍染数据也能对模型权重产生💳微小影响。而当模型输出内💖容时，这种微小的🚏影响会在神经网🤧络架构的多层传播中🌕被逐层放大，最终🤞导致输出结果出现明显偏🍴差。　　数据污染可能引🙎发一系列现实⛹风险　　另外，AI数据💎污染还可能在金融、公共安全等领域引🙊发📂一系列现实风险。　　中国网🍆络空间安全协会人工智能👻安全治🈺理专业委员会委员 薛智慧：比如在经济🚾金融领域，一旦数据受到污⚪染，一些市🎑场行为分析、信用风险评估、异常交易监🅿控等工作就可能出现判断和决⚫策错误，进而造成直🏠接的经济损失。而在社⏮会舆论方面，数据🔃污染会破坏信息的真实性，让民众难以辨🅱别信息的真伪，这就可能会🕑引发社会舆论风险。　　加强源头监管 防范污染生成　　针对AI数据污染，从国家🏋安全层面，我们应该如何防👫范风险？专家表示，应加强源头🍳监管，防范污染生成。　　中国网络空🎊间安全协会🤖人工智能安全治理专业😦委员会委员 薛智慧：要制定明确的数据采🅿集规范，使用安全可信的数据源😩，构建数📆据标签体系，采用严格的⛪访问控制和💍审计等安全措施。　　其次，可以使用自动化💎工具、人工审查以及AI算法相🐄结合的方式，对数据不一🥧致性、格式错误、语法语义冲突等🌜问题进行分析和🛎处理。　　安全机关此前针对AI数据污染也提示，要定期🎼依据法规标准清🐕洗修复受污数据，逐步构🥑建模块化、可监测、可扩展的数据治理框🍆架，实现持续管理与🦀质量把控。　　对于广大网友而言，我们在🕝日常生活和工作中，又应该如⏯何防范AI数据污染的风险呢🚦？　　网警提醒：　　一⛸是使用正规平台和企业🗺提供的AI工具；　　二是👃科学合理地使用AI工具，AI产生的结果可以参🦔考，但不能盲信；　　三是注意保护🖨个人信息，避免不必要的🧦个人隐私暴露，同时不作不良🦋信息的投喂者，共同守护网络家园。

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（青岛日报／观海新闻记者 藤森紫帆）