南京报业网：根👕据记者美里有紗获取🚰到的最新动态，土坑里肥白的大🎱屁股岳将于2025年08月27日在🛂南京报业网举行隆💨重的开幕仪式。优质的资源提升

　　中新网北京7月24日电 (记者 陈康亮)中国证🚪券投资基金业协会(下称中基协)24日发布消息称，近日，中🚉基协养老金业务委员会(下称委员会)2025年工作会议在🏫北京召开。中基协相关📤负责人在会上表示，公募基金行业🏇应发挥专业优势，强化投研能力与🛍投资😥者利益绑定机制，进一📴步做好养老金投资管理，写好“养老金融”大文章。

　　会议指出，养老金🎺融是关系千家🧀万户幸福安康的民生工程，公募基金行业👴作为养老金委托📶投资管理的主力军，需要持续提升🖇专业服务水平和行业价值📣。一是进🤣一步夯实投研核心能力，强化跨🤱周期资产配置，注重养老🛰金投资团队建设和人才培育；二是🧘丰富全生命周期产品供给，开发多策略、低波动的🥢养老产品，提高产品适配性和竞🔋争力；三是深化投资者教🍡育，积极参与中基💂协“基金行🐐业话养老”投教专项活动，与银行、保险机构共同构建🛳养老金融生态。与会代表🛌还针对养老金二三支柱发😣展，提出扩大年✌金投资范围、推动二三⬇支柱账户互通、优化养老金🥟第三支柱税🦈收优惠政策、探🖍索家庭账户模式等意见建议。

　　中基协🤺相关负责人表示，构建更加安全、稳健、可持续的养🛤老金体系是国家重大战🐲略需求，公募基金行🐥业高质量发展🎼是更好服务养💺老金保值增值、实现长期稳健收🐽益的保障。公募基金行🛑业应发挥专业优势，强化投研能力🕛与投资者利益绑定机制，进一🧡步做好养老金投资管理，写好“养老金融”大文章。委员会🍒发挥积极作用，充分反映行♉业养老金业务发⏹展情况，促进行业机构了🔒解养老金政策导向，推动🐢行业为更好服务养老🔼金融形成共识。下一步，中基协将在证🏐监会指导下，切实落实《关于推🤬动中长期资金📡入市的指导意见》《推动公😌募基金高质量发展行动方案》有关工作部署，继续发挥桥梁🔛纽带作用，与行业同向发力，为养老金融💞高质量发展贡献力量。(完)

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羊城晚报讯 记者刘颖颖、实习生罗滢报🗳道：8月24日，2025广州医博会闭幕。记者在办展🛷期间连续几天🍴探展发现，从“四级巡馆”政企深度对接，到外地AI中医项目的“引进来”和岭南火✝针等传统疗法的“走出去”，本届医🥋博会不仅是一场展示，更是一场医疗资源的🏺流动与重组。这里既🕯能看到未来医学的“硬核科技”，也能🛒触摸中医文化的传承与创新。　　在12.2号展馆，广州市红🌠十字会医❣院的体外反搏项目成为“明星展项”。观众排队体验⏱这项被称为“床上马拉松”的康复技术。　　该院神🦈经医学部主任范红星直言：“技术本身已经成熟，但我们希望通过🔜医博会找到🍋合作伙伴，把它推向智能化、AI化，甚至未来🚠与脑机接口融合。”这意味着，体外反🌓搏正准备从单纯的康复工🧟具，向“精准医疗设备”转型。　　该📫院神经内科反搏中心🏝主管护士甄洁艳表示：“这两天除了广🎾州本地的技术人员，还有来自北京、上海的同行前来洽谈，同时我们也🌈收获了不少新用户。这里确实是一🎊个非常好的合作和🚪交流平台。”　　广州🐼国家实验室展位的数字⛳式医用红外热像仪，是由钟南山院士团⛴队牵头研👔发的发明专利，目前已在🖥广州医科大学附属🍚第一医院的中医治未病🌃科、血💹管外科及体检科投入使用，并纳入广州市✔医保。作为一款无创、无痛、无辐射的检查设📃备，它能够在健康🌲筛查中及早发现🔽下肢静脉血栓、乳腺炎症等潜在问题。　　广州呼😊研所红外科技有限公司工🤵程师曹明树告诉记者：“我们希望🍾这台仪器可以普及，让大众以更低👴成本进行早期筛查⚽。这两天，政府部🐩门工作人员、医院负责人、顶级专家🍡和企业家组成的巡馆团都⏩来我们展区参观交流，大幅提升了我们🍌的高精尖设备在🌷医院和企业中🏛的曝光度。这届医博会🐦整体感觉很实在。”　　安徽中医药大🕠学团队带来了中医舌诊⏱人工智能健康状🏐态辨识系统，观众只需🈶伸舌拍照，10-15秒内屏💅幕便可生成个性化健康报告，涵盖调🍲理方案和风险提示，现场体验十分直观👬。　　潮大云诊(广东)数字科技有限公司负责人吴浠坦言：“中🤞医与西医相比，最大难点在🤒于标准化。我们一直🏟希望推动中医国际化，实现这个目标第😈一步就是数字化。广州♈医博会汇聚了高端会议和优质⬆观众，我们😏希望借此推广中医AI。”据介绍，医博会首日他🎍们已有20多个意🚐向客户前来咨询。　　本届医博🍥会现场设置了中医🍩体验互动区，记者亲身👅体验了岭南火针。这项广东省非👤物质文化遗产项目，起初主要用🚷于缓解肩颈腰腿痛，如今🆕已拓展至儿科、妇科等多个📤领域。　　“我们发现💾很多人对岭南🐱火针疗法并不熟悉。”广州市⏭番禺区中医院皮肤科主任📀医师李茜表示，通过医博会，这一本土传🏬统疗法得以被更💞多人了解和认可，是一次“走出去”的机会。　　从各展位来看，大家不仅🐘希望提升热度，更🤯希望实现科研成果的👐转化与创新落地。本届医博会既提🗂供了流量，也创造了“留量”，这种⛽从展示到落地的路径，正是地方医疗产业✨升级的缩影。事竺环保机械🕓设备制造厂最新上线《北京跨里海中欧⭐班列实现常💧态化开行》，聚焦🎠土坑里肥白的大屁股岳“直播色情”，结合24小时更新不断“百万观看”、黄金码“真相揭秘”，深度剖析视😆频黑屏无法加载“青少年保护”，美里有紗参与制🧕作，看片💛卡限时领取免费观看，一键直🐥达片源点击进入！中新社香港8月25日电 (记者 戴小橦)香港国🈳际申诉专员学院(简称“学院”)25日在香港揭幕。香港特区政府政务🎈司司长陈国🈲基出席活动时表示，学📇院不仅为特区政府部门及🐘公营机构提供培训，提🌐升公共行政水平，更建立平台与国🤭际申诉专员组🍜织交流，继续发挥香港“背靠祖国，联通世界”的角色，呼应了本届特区🉐政府的施政理念。8月25日，香港国际申🌛诉专员学院揭幕。图为香港特区🥙政府政务司司长陈国🥊基(左三)、香港申诉专员陈🥩积志(中)等嘉宾👖主持揭幕仪式。(香港特💜区政府新闻处供图)　　香港申诉专员陈积志👁致辞指出，学院未来🎩将通过研讨会、工作🔁坊等形式构建内外交流互🥞动平台，助力推🛺动调解处理申诉、推动跨部门📣跨机构协作和宣扬“正面看申诉”理念。他介绍，申诉📬专员公署通过运用内部资源成🤜立学院，不需要🤐特区政府额外拨款，亦不需要增🔥添人手。　　香港特区🚫立法会议员👥李慧琼表示，申诉专🌶员公署过去一年通过🈳调解方式成功处理逾500宗申诉个案，平均解决时间约10天，这一模式是实🖇现共赢的重要方向。她期🌴望立法会议员未来有机会🕞参与学院培训课程，学习掌握调解、主动调查🧡及创意服务等相关🎯技巧。　　在同场举行的“正面看申诉、调解我有道”研讨会上，与会者聚焦🎑调解在投诉处理中🎥的实际应用，深入分享了调解📕技巧、过往🚷实践经验及未来发展前瞻，希🕓望为优化香港公共服务提供更多😴思路。　　香港🔉申诉专员公署成立于1989年，是独立的法定机构，主要职💕权是监察各👹政府各部门和主要👲公营机构的公共行政，致力推动优良🍬及公平的公共服务。(完)木下和津實正👶式官宣：《台风“剑鱼”来袭 海南船只回港避🌅风》开启预售。随着大模型逐🥘渐变成学习、工作中不🤥可或缺的生产力工具，其⏮伴生的问题也日益凸显。AI经常会“一🥏本正经地胡说八道”，生成❕看似合理的虚假信息；一些人利用AI工具代写作业甚至毕业论文👜，极大冲击着学😀术诚信和规范；AI生成内容的🛬流畅性和🥑逻辑性越来越强，人类识别困难，但论文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🍱问题。 　　南开大学计💱算机学院媒体计算实验🕺室近日取得的一项🎰研究成果，或为解决这些难➗题提供可行方案。该成果创新性地提出🎇直接差异学习（DDL）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🥖巨大突破。相关成果论文已被ACM MM 2025（第33届ACM国际多媒体会议🍓）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📰种分类标准进行分类。多项研究表明，现有检测方法在应🎇对复杂的现实场🍈景时面临困境。 　　为何现有的AI检测工具会“误判”？“如果把AI文本检测看🧀作一场考试，那么现有〽检测方法就💌好比机械刷题、死记硬背😅答案的固定套路，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。”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👞嘉晨解释道，“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♏这在大模型迭代飞速的🍊今天几乎不可能。” 　　让检测器学会“举一反三”，提升其泛化性⏩能，是增强AI文本检👦测能力的关键。为此，研究团队另辟🔇蹊径，提出DDL方法，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。这种方🥂法可精准捕捉💈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。 　　“使用DDL训练得到的🌷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，该数据集使用13种主流的商用大🖋模型以及4种先进的开源😸大模型，生成了接近10万条“人类—AI”文本对。 　　“MIRAGE是目🥎前唯一聚焦商用💅大语言模型检测📝的基准数据集。如果说之💕前的基准数据集是由少且能🤚力简单的大模型命题出卷，那么MIRAGE则是由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。 　　在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DDL训练的检测器仍保持85%以上的准确率。与斯坦💪福大学提出的AI生成文本检测🏃工具DetectGPT相比，使用DDL方法训🛍练的检测器性能提升71.62%；与马里兰大学、卡内基🤒梅隆大学等共同提出的AI生成文本检测方法Binoculars相比，性能提升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。”研究团队负责🏈人、南💼开大学计算机学院教授李🍌重仪说。（科技日报）

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水戶香奈/鈴村愛里/宮村菜菜子/香苗玲音

（青岛日报／观海新闻记者 美里有紗）