【黑龙江】哈尔滨公布一批侵华日军第731部队细菌战新罪证史料 据人民日报客户端消息，80年前的今天，日本宣布无条件投降。今天，黑龙江哈尔滨侵华日军第七三一 部队罪证陈列馆公布一批侵华日军细菌战新罪证史料，涉及到日本侵华期间多个参与人体实验与细菌战 机构的《身上申告书》《留守名簿》、相册、明信片、影像等。本次公布的新罪证史料总计3010页，影 像194分钟，照片312张，明信片12张，信件8张。从组织机构上看涵盖了日本陆军军医学校、侵华日军 第七三一部队、侵华日军第一六四四部队、侵华日军第八六〇四部队、侵华日军第14防疫给水部、侵华 日军哈尔滨第一陆军病院等。从内容上，涵盖人事记录、日常生活、病理解剖、摄影班、作战手册等。 以上史料多为首次公开，具有极高的历史价值，进一步固化了侵华日军细菌战罪证链。 【河南】明起至9月10日，将向全国游客发放文旅和住宿类消费券 8月15日，河南省文化和旅游厅发布消息称，为营造良好的暑期旅游消费环境，河南省将于2025年8月16 日—9月10日面向全国游客发放2025年"缤纷夏日·乐享河南"文旅、住宿类消费券。消费券设300元（满 900减300）、200元（满600减200）、 ...

文章核心观点 谷歌推出用于识别野生动物的AI模型SpeciesNet，可助力野生动物图像分析和生物多样性监测，且该模型开源可用于商业用途，同时市场上还有其他类似开源工具[1][2][3] 分组1：Wildlife Insights平台介绍 - 世界各地研究人员用连接红外传感器的相机陷阱研究野生动物，但图像筛选需数天到数周，谷歌约六年前推出Wildlife Insights平台，可让研究人员在线分享、识别和分析野生动物图像，加速相机陷阱数据分析[1] 分组2：SpeciesNet模型情况 - SpeciesNet驱动Wildlife Insights的许多分析工具，基于超6500万张公开可用图像及多个组织图像训练[2] - SpeciesNet可将图像分类为2000多个标签之一，涵盖动物物种、分类群及非动物对象[2] - SpeciesNet AI模型发布可使工具开发者、学术界和生物多样性相关初创企业扩大对自然区域生物多样性的监测[2] - SpeciesNet在GitHub上以Apache 2.0许可证提供，基本可无限制用于商业用途[3] 分组3：行业其他情况 - 微软的AI for Good实验室维护着PyTorch Wildlife，这是一个为动物检测和分类提供预训练模型的AI框架[3]