浪尖科技
填补技术空白，青大附院完成岛城首例折叠顶压球囊治疗孔源性视网膜脱离手术
近日，青大附院眼科副主任杜兆东带领团队，成功完成青岛市首例折叠顶压球囊（FCB）治疗孔源性视网膜脱离手术，标志着青大附院在眼科微创治疗领域迈上新台阶。患者王女士无明显诱因突发右眼视物遮挡来到青大附院就诊，接诊后，眼科杜兆东副主任、姜楠副主任医师为患者进行了详细检查，确诊为孔源性视网膜脱离。术中，手术团队通过一个小切口，将折叠好的球囊植入至患者眼球外壁，再注入生理盐水使球囊膨胀，像千斤顶一样将脱离的视网膜“顶”回去，进而完成复位。传统的治疗方法包括玻璃体切除术和巩膜外垫压术，但这些方法手术时间较长、术后需要俯卧体位、恢复较慢。折叠顶压球囊治疗孔源性视网膜脱离术是一种全新的微创手术技术，与传统的外路手术相比，FCB手术具有手术时间短（10分钟左右）、不进行眼球后麻醉、不牵拉肌肉、不进行巩膜放液、无需术中定位、无需裂孔冷冻等优点。
别样中国年！看AI庙会、机甲醒狮、无人机表演等科技范儿
央视网消息：这个春节，随着科技发展，传统民俗与AI、与机器人相融合，迸发出了不一样的火花。各地的AI庙会、机甲醒狮、趣味科普，让浓浓的年味里透着满满的科技范儿。
中国“人造太阳”实现亿度千秒运行 核聚变发电还有多远？
1月20日，中国有“人造太阳”之称的全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）在安徽合肥创造新的世界纪录，首次实现1亿摄氏度1066秒的高约束模等离子体运行，标志我国聚变能源研究实现从基础科学向工程实践的重大跨越。
AI打造“火场专属眼睛” 助力精准扑救
随着全球变暖，野火发生的频率和强度显著增加，近日发生在美国洛杉矶的大火引起了人们广泛的关注和担忧。其中火线信息被视为火场的“生命体征”，如何高效、快速、自动地获取森林或草原火场的实时火线信息，是扑救森林火灾中的一大难题。
我国5G基站达到425万个
工业和信息化部信息通信发展司司长谢存在21日国新办举行的“中国经济高质量发展成效”系列新闻发布会上表示，我国5G基站达到425万个，千兆用户突破2亿，实现“县县通千兆，乡乡通5G”。
小米2024年度技术大奖奖金升至千万 雷军重奖小米超级电机V8s研发团队
中国网科技1月7日讯 今日，小米集团公布 2024 千万技术大奖。作为小米年度最高技术荣誉，2024 年“百万美金”技术大奖升级为“千万”技术大奖，奖金总额达千万人民币。整个评审分为部门初评、集团复评和集团终评三个阶段，历时两个月完成。 来源：雷军个人微博 最终，“小米超级电机V8s”斩获 2024 小米集团千万技术大奖，“小米SU7 Ultra 原型车核心技术”、“面向用户安全的车身结构技术”、“双区洗衣机核心技术 ”获得 2024 小米集团年度技术大奖二等奖。 资料信息显示，小米超级电机V8s电机转速27200rpm，转子硅钢材料强度960MPa，电机功率密度10.
大规模应用AI技术，京东云实现跨年晚会保障成本降低57%
2025年湖南卫视跨年晚会，与京东合作进行好礼和红包大派送，晚会期间，几亿人在京东APP上抢红包、抽奖、购物、看直播。京东云作为整个京东集团的技术底座，在确保观众丝滑抽奖和购物体验的同时，通过大规模使用AI智能化技术，实现跨年晚会保障成本降低57%。例如，通过流量地图统筹入口和分支流量，再智能调度计算资源，系统应对流量洪峰。此外，还通过大小模型协同，提升电商平台的交易、购物体验。 资源调度层面，随着主持人发出“打开京东APP，摇一摇”的口令，由京东携手合作伙伴提供的千万份好礼和10亿红包开启发放，海量消费者和订单接连涌入，系统压力陡增。
甲流多发，如何科学看待所谓“抗流感神药”？专家解答
中国疾控中心监测数据显示，当前全国流感病毒阳性率上升，尤以甲流多发。
我科学家以硫同位素解析雾霾物源和形成机制
日前，中国科学技术大学教授沈延安课题组在研究雾霾的物质来源和形成机制上取得重要进展，发现燃煤排放产生的颗粒物是华北雾霾的主要物源之一。同时，该研究还对欧洲文物、古建筑和雕像表层黑色硫酸盐壳的形成提出了新的解释，对历史遗迹保护具有重要参考意义。受人类活动和自然条件的共同影响，当前，雾霾已成为严重环境问题之一，研究雾霾的物质来源和形成机制具有重要的理论和现实意义。“我们首先系统采集了华北不同地质时代代表性煤矿的煤样品，然后在1000摄氏度条件下对这些煤进行燃烧实验，进而收集粒径小于2.通过硫同位素的系统分析，研究人员提出燃煤排放是欧洲雕像、建筑物等历史遗迹上硫酸盐壳的重要物源，这一结论与当时欧洲在工农业发展过程中大量使用煤产生的大气污染历史高度一致。
我国科学家建立生成式模型为医学AI训练提供技术支持
记者从北京大学未来技术学院获悉，北京大学与温州医科大学的研究团队建立一种生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM），可基于文本指令以及多器官的多种成像方式，合成海量的高质量医学影像数据，为医学影像大模型的训练、精准医疗及个性化诊疗等提供有力技术支持。医学影像大模型是利用深度学习和大规模数据训练的AI通用模型，可自动分析医学影像以辅助诊断和治疗规划。然而，由于患者隐私保护、高昂的数据标注成本等多种因素，要获得高质量、多样化的医学影像数据往往存在障碍。为此，近年来，研究者们开始探索使用生成式AI技术合成医学影像数据，以此来扩充数据。”北京大学未来技术学院助理研究员王劲卓说，研究团队利用多种器官在CT、X光、磁共振等不同成像方式下的高质量影像文本配对数据进行训练，最终生成海量的医学合成影像，其在图像特征、细节呈现等多方面都与真实医学图像高度一致。