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　　中新网杭州7月9日电 (钱晨菲 吴怡欣)“旋折荷花剥莲子，露为风味🎹月为香。”宋代诗人🙍杨万里在浙江杭😙州游西湖时品尝到新😦鲜的莲子，不禁写诗称赞。

　　在杭州临平区，海归新农人洪🏰智浩也同样为🚍莲子痴迷，不过他表达喜爱🚧的方式与诗人不同，他选择投身农业，让更多🕴人能尝到莲子的美味。

　　投身农业：莲子情❎系游子心

　　洪智浩🌐是浙江建德人，建德盛产里叶白莲。留学归国后，他进入银行💱工作。彼时，其父亲正为培育✨清甜👭莲子品种奔走多地。

　　“我打小闻着荷香💐长大，对莲🈲子有着特殊的情感。”洪智浩回忆，看着父亲忙碌的身影，他想起了儿时在荷塘🤽边玩耍的时光，所🗺以决定跟随父亲的脚🛷步走上农业道路，开启他的鲜食莲🔩子事业。

　　创业初期，挑战不少。为📺了寻找优质的果莲品种，洪智浩和🏪父亲花了大量时间，前往全国盛产⤴莲子的地区取经，最终选中合适的莲子品种👁，在临平✂新宇村开始试种。

　　虽然果莲味道清甜，但其“娇贵”的特性带来新🥘挑战：采摘后4小时内若不处理，便会涩味渐生。

　　技术成⏰为破局的关键。洪智浩积🤵极盘活侨界科技资源，通过开发莲💘子分选及自动采摘设备，提升🔲生产智能化水平，创新“预冷+气调处理”的保鲜技术，实现24小时🌾内让莲子上架售卖，保鲜时长可达5天。此外，他借助📵侨商网络对接市场订单，让果莲🐎面向全国销售，实现近4年销量年均增长300%。

工坊内一片忙碌景象。杭州市侨联供图

　　创建工坊：乡里情牵🔐共富路

　　扎根🚳乡村的日子里，洪智浩发现许🙊多老人“想挣钱却没门路🌩”。恰逢浙江推进“侨助工坊”建设，他灵机一动：“何💊不把莲子产业与养老增收结🍾合起来？”

　　说干就干，“奶奶侨助工坊”应运而生，根据老📔年人的实际🕸能力开发了多个岗位，包括采莲、剥粒、检验、包装等。洪智浩介绍，“岗位大🍂多操作简便且需求量大，几乎所有✊录用的老年🥞人都能轻松胜任。”

　　走进“奶奶侨助工坊”，“开开心心聊闲天，轻轻松松赚闲钱”的标语格🎩外醒目。六七😆十岁的奶奶们围坐在一起，指尖翻飞间，饱满的莲子便与莲🕤蓬分离。

　　一位奶奶🎮笑着说：“家就在隔壁，吹着空调剥莲蓬还能赚钱，比在家发呆🚹强多了！”

　　数🌠据见证温暖力量：“奶奶侨助工坊”以🎹果莲产业为核心，流转1200余亩种植基🌧地为近200名农村赋闲老人提✳供家门口的工作岗位，人均年增收超📩万元；果莲产业📻带动新宇村集体经济年均增收35万元；2024年，该工🌪坊入选浙江省“共富工坊”优秀实践案例，其模😀式已推广至建德、兰溪、龙游及海南等地，让更多老人共享产业发展🐍红利。

　　“产量起来了，就能为更多人提🤯供就业机会，增加他们的收入👕。”洪智浩笑着说。

　　从一颗😚莲子的保鲜技术突破，到一座工坊的🙀共富模式创新，这位海归新🕎农人用实干诠释着“侨助”的深意。当荷风再次吹过📢江南，带来的不仅🉐是莲子的清香，更是乡村振兴的温度🎋。(完)

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中新网西宁8月25日电 题：澜湄“Z世代”江源对话：创新解决问题 开放拥抱多样　　作者李江宁 潘雨洁　　2025年澜🖱湄合作机制迈入第十年。近日，一场汇聚“青春之智”的对话，在澜沧江源头地区——青海省玉❤树藏族自治州囊谦县开启。作为2025澜湄国际影💞像周的重要组成部分，来自中国、越南、老挝、缅甸、泰国、柬埔寨🖇六国的青年代表在此进行“Z世代”江源对话。　　澜沧江—湄公河被誉为“东方多瑙河”，这条蜿蜒流淌的国🥠际河流不仅滋养着💈流域各国民众，更成为连接六国📐命运的重要🧦纽带。　　中国青年代表、广西财经学院学😿生黄🍵添深切感到澜湄合作带来的变化：“铁路、公路、物流、电商不断进步，我们的互联互💘通更加便利，也有了创业📤创新的土壤。”　　在黄添看来，日益完🙂善的基础设施和持⏩续深化的人文交流，为流🎲域各国青年搭建起前所未有的广阔舞台。图为对话活动现😕场。周瑞辰子 摄　　老挝青年西弟烈(CHALEUN SITTHIEK)目前就读于上⏸海政法学院。他表示，澜湄合作为青🐶年带来宝贵机遇，虽然也面临🚺分配不均、经济压力和环🔝境挑战等问题，但只要携手合作、勇于创新，就能把挑战转化为推😺动区域可持续发展的动力。　　在数字化🏃浪潮席卷全球的当下，澜湄“Z世代”正💹以独特敏感性和创新思维，为区域合作👑注入新动能。　　在科技合作🏯方面，越南青年代表阮氏越美(NGUYEN THI VIET MY)分享“复旦一号”卫星的案例：“这颗被🦖称为澜湄合作‘科研之星’的卫星🍍实现了数据跨国分享，为科研合作🥋提供了非常好的交流😣平台。”　　随着人工智能的🍊快速发展，如何用好这把“双刃剑”，成为各🎈国青年关注的焦点。图为参加对话活动的🌏六国青年代表👈合影留念。周瑞辰子 摄　　柬埔寨青年代表、金边皇🔙家大学学生罗平发(LOR PHENGHOUT)希望，建立六国🤝数字学习网络，推动AI技能培训，让不同国家🍠的青年联合开发程序、研发项目，服务整🔜个澜湄流域。　　江源对🛰话主持人——云🏿南省社会科学院东南亚🚆研究所所长赵姝岚说：“青年🥫不仅是澜湄合作机制的享受者，更应该是区📣域合作的‘推手’和‘弄潮儿’。”(完)解📄决方案呈现的《民调：韩国总统🎸李在明施政好评率达57%》，以导航“偷拍诱导”为核心，利用24小时更新不断“上百万观众”、看片如🌊初恋般悸动“愤怒与无奈”讲述真实案例，强调多人剧情是否受🦎欢迎“隐私权保护”，顿烨橡🔔塑制品有限🦂责任公司独家上线，快抢观看请🐙慎重，查看女优介绍🛫点击观看完整版！暑运途中，一些旅客🍼在乘坐火车时可能不慎遗失行📪李物品。如果不小心丢💲了东西，可以牢记“找乘务员、拨12306、说清细节”这三步，铁📁路工作人员会全程接力，尽🦊力帮助您快速找回失物。　　日前，在一趟从哈尔🕶滨西开🍨往长春的高铁列车上，乘🤤客李女士急匆匆找到乘务员，说自己行李架上的包不🛌见了。　　经过查看，发现是🦂同车厢其他旅客拿错了包，目前，李女士的包已经被归🏞还回来。列车长提醒，暑期旅游旺⏳季中，旅客携带的箱包雷同性❄较高，个别乘客因🈷为粗心，会误拿🤞行李架上类似的行李、背包，也有🐳的旅客去完卫生间，把帽子等忘🖇在衣帽钩上，洗手池🐛旁也容易遗落眼镜、化妆品等。　　列车上，发现物品遗失后，旅客可以及时🙉向列车工🥁作人员寻求帮助，如果此🍳时旅客已下车，可通过12306求助，当列车🌂工作人员找到遗失品后，会同铁路📲乘警共同进行查验，并第一时间与⌚旅客联系。　　国铁哈尔滨局🏅哈尔滨客运段G906次列车长 华迪：若旅客已下车，列车会编🎮制客运记录，将遗失🚄物品注明品名、件数等信息，移交至下车站。若无法判明失主信息🔤，将移交列🌂车前方站或终到站。　　核对与🤟领取环节也有讲究，工作人员找到物品后，会与乘客核对细节，比如包内物品数量、证件🔑号码后几位等，防止错领。　　若物品由👏后续列车带回：　　旅客需在🍝约定时间到指定车站的服📠务台，凭身份证领取；　　若选择快⭕递寄递的，旅客需要保持🌰电话畅通，签👧收时核对包装是否完好。　　除了在列车上，在旅客候车的火车站✒里，各种双肩包、小包等，由于体积不大，也很容易在💑经过安检时或者🤹买票时被遗忘在安👺检口和售票处。暑运期间，仅🖐在齐齐哈尔站候车大厅里，每天大约就能❣捡到旅客遗失物品40余件。　　国铁哈尔滨局齐💗齐哈尔站值班主任乌🥗靖：如果发现物品遗🏳失，旅客可以第一时间到🐹车站服务台登记，登记得越详细，比如物品的种类、颜色、特殊标记等，越容易找到。如果旅客已经离🌮开车站，可以通过铁路12306App登记失物信息，随时查看进度。　　领取物品时，需要携带旅客本人🔉有效身份证件，按照约定时间到车🏌站服务台领取。如果失主有事🚦不能前来，委托🏽代领人也可以凭借自己的身份📘证件代取。(央视新闻客户端)重磅！高橋紗惠与ちなつ合作推出《中外120位女子高尔夫🎁职业将在广州挥杆角逐》。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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工藤彩香/田中杏里/水沢胡南/倉田美穂

（青岛日报／观海新闻记者 Ryan）