Mindblown: a blog about philosophy.

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2023年10月26日，神舟十七号载人飞船从中国酒包養網 花園泉卫星发射中心成功发射升空，人类对浪漫星河的征途再进一步。 隆基绿能HPBC电池于2022年包養網11月29日搭载神舟十五号载人飞船至太空，在经历了为期半年的太空环境验证后返回地面。2023年10月25日举办了接收仪式。 在接收仪式现场，中国首批航天员陈全介绍了航天事业的宏伟蓝图，并向隆基绿能移交了经过太空环境测试的HPBC电池。中国航天基金会理事长吴志坚受公证机构委托宣读了航天搭载公证书，宣布从神舟十五号载人飞船返回舱取出的隆基绿能HPBC太阳能电池板的货物封装情况良好，特此公证。 作为光伏行业高质量发展的推动者，隆基绿能通过搭载HPBC电池至太空，旨在接受严苛的太空环境考验，推动产品品质不断升级，引领行业向航天标准看齐。 隆基绿能品牌总经理霍焱在接收仪式上表示，人类社会的变革大多是以能源变革为引领，能源公平对未来的社会发展至关重要，而要实现能源公平，科技创新无疑是最大的生产力。光伏作为清洁能源的主力军，高质量发展才能承担起历史使命，才能有望成为下一轮科技革命的能源引领者。纵观整个光伏发展史，隆基绿能用科技引领推动着产业高速发展，无论是直拉单晶技术（RCz）革新与产业化应用，还是率先导入金刚线切片技术规模量产，或是突破晶硅电池效率世界记录至26.81%，这些都对整个光伏行业起到了不可估量的作用。 而今，隆基绿能在解决了光伏BC电池技术产业化应用后，推出的HPBC电池技术相关组件产品也获得了市场的青睐，以其高可靠性、高效率、更好发电性能主导着行业的又一次革新，这些都源于隆基绿能对研发的重视。据悉，从2012年上市至2023年上半年，隆基绿能累计研发投入超过220亿元，累计获得各类专利2525项。截至2022年底，隆基绿能从事与研发及技术创新工作相关的人员合计4036人，占公司员工总数的比例为6.66%。 在光伏行业技术多元化发展的今天，隆基绿能依旧坚持不领先不扩产，包養網在科研人员的努力下改变了过去BC电池包養技术难度大、成本高的状况，使BC电池技术的产业化进程提前到来。目前，隆基绿能HPBC电池和组件已投产的产能均已进入满产运行的状态。2023年10月8日，隆基绿能Hi-MO X6防积灰组件成功发布，并在Hi-MO X6产品的基础上升级进化，兼具美观、发电效率高、安全可靠、防积灰等四大特点。从效率、可靠性和美观角度来说，Hi-MO X6组件最高量产效率可达23.3%，全球典型区域发电模拟相较于PERC平均增益约10%。 航天作为科技的代名词，隆基绿能一直以来在积极探索航天产业与光伏产业的融合创新。吴志坚在隆基绿能HPBC电池接收仪式上表示，隆基绿能是绿色能源行业的翘楚，其高可靠的产品及服包養务与航天级品质一致，有效地推动了人类绿色能源的发展，与航天的结合将会为人类能源变革、人类科技发展带来不可估量的影响。诸如人类历史上三次工业革命的例证，能源将引领下一轮的科技变革，相信隆基绿能对光伏技术的突破，光伏BC电池技术的产业化将会给未来创造更多的可能性。

“全国最美渔村”——澳角村，地处福建省东山岛东南隅，三面环海，四季常青，终年无包養網霜，冬暖夏包養網凉，成为朋友圈里新晋的“网红打卡地”。 “澳角村全域旅游有着季节性较强的特点。夏秋季是游客出行的首选，而冬春季受东北季风影响，出海不便，游客就会少很多。”全国人大代表、澳角村党委书记兼村委会主任林华忠说，尽管如此，今年春节期间，澳角村日均接待游客2000人次，民宿、游艇、餐饮业业主每天依旧忙得热火朝天。据统计，2023年，澳角村接待游客量达15万人次，人均纯收入达5.8万元。 如今的澳角村，旅游业发包養展如火如荼。“依托丰富的自然资源优势，澳角村积极转化形成发展优势。”林华忠介绍，近年来，澳角村整合“龙虎狮象”滨海旅游资源，打造了妈祖文化公园、电商旅游一条街等旅游景点；配套游艇10多艘，供游客体验从捕捞、海钓到加工烹煮的全过程；培育渔家民宿50家，满足游客多样化住宿需求；引进县文旅集团投资2500万元建设兴海大道提升工程，打造澳角村全域旅游。 气象融入澳角村全域旅游发展。“当地民宿老板、船主会主动向游客提醒旅游天气情况，让游客减少‘乘兴而来、败兴而去’的遗憾，成为游客安排行程的关键参考。”林华忠说。 据悉，东山县气象局和当地相关部门建立常态化互联互通机制，建设海洋牧场气象监测系统，提升海上大风、大雾等灾害性天气监测能力，在台风多发季开展直通包養網式服务，有效减轻灾害性天气对旅游安全的影响。 20多年来，专注乡村振兴工作的林华忠有着自己的思量：“乡村旅游要想发展，游客的安全感、舒适感就要得到充分保证，这意味着要紧盯薄弱环节，强化提升农村气象防灾减灾能力，未雨绸缪做好汛期、大雾天气气象服务。此外，还需要保障当地村民的生活需求，进一步抓好农业生产关键期气象灾害风险的监测预报服务。” 今年全国两会，林华忠关注的话题依旧聚焦乡村振兴等领域，“我会继续和村民一起，把乡村资源优势、生态优势、文化优势转化为产品优势、产业优势、发展优势，着力丰富旅游产品，把澳角村建设成为美丽、富饶的新渔村，让游客真包養網正走进来、留下来、还想来”。

中国网/中国发展门户网讯 人类早期的科研活动至少可以追溯到公元前6世纪的古希腊，以亚里士多德、欧几里得为代表的思想家和科学家作出了重要贡献。现代科学研究开始于16—17世纪的科学革命，伽利略、牛顿是现代科学研究的鼻祖。20世纪中叶以前的几百年间，科学研究的方法只有两种：基于观察和归纳的实验研究（第一范式）；基于科学假设和逻辑演绎的理论研究（第二范式）。电子计算机流行以来，计算机对复杂现象的仿真成为第3种科研方式（第三范式）。由于互联网的普及引发数据爆炸，近20年来出现了数据密集型科学研究方式（第四范式）。 2007年1月，图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）在他生前最后一次演讲中，描绘了关于科学研究第四范式的愿景。他的报告题目是“eScience：科学方法的一次革命”，他把数据密集型科研看成eScience的组成部分之一，主要强调数据的管理和共享，基本上不涉及人工智能（AI）技术在科研中的作用。“大数据”形成热潮以来，数据驱动的科研越来越受到重视。但单纯的数据驱动有明显的局限性，模型驱动与数据驱动一样重要，两者需要融合。 “科学范式”（scientific paradigm）是托马斯·库恩在其名著《科学革命的结构》中首先使用的术语，主要是指各个学科在一定历史时期形成的对某种专业知识的见解与共识。现在这个术语已成为很流行的热词，含义已经泛化。本文讨论的“科研范式”是指从宏观角度看到的科学研究方式。近几年来，不少学者开始倡导第五科研范式。曾经大力宣传第四科研范式的微软研究院最近也在提倡第五科研范式，成立了新的AI4Science研究中心。2019年11月，笔者发起举办了第667次香山科学会议，会后在《中国科学院院刊》2020年第12期发表了《数据科学与计算智能：内涵、范式与机遇》综述论文，文章中明确提出要开启“第五范式”科学研究，指出“第五范式”不仅仅是传统的科学发现，更是对智能系统的探索和实现，强调人脑与计算机的有机融合，并预言再过10—20年，“第五范式”可能逐步成为科学研究的主流范式之一。 现在还很难对第五科研范式做出严格定义，但其特征已逐步显露出来，概括起来包括以下6点：人工智能全面融入科学、技术和工程研究，知识自动化，科研全过程智能化；人机融合，机器涌现智能成为科研的组成部分，暗知识和机器猜想应运而生；以复杂系统为主要研究对象，有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题；面向非确定性问题，概率和统计推理在科研中发挥更大的作用；跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合，特别是基于第一性原理的模型驱动和数据驱动的融合；科研更加依靠以大模型为特征的大平台，科学研究与工程实现密切结合等。 鄂维南等科学家将“AI for Science”翻译成“科学智能”，这个术语已经开始流行，可作为第五科研范式定名与翻译的借鉴，但智能化的科研不限于基础科学研究，也包括技术研究和工程研究的智能化。科学技术部和国家自然科学基金委员会启动部署的“AI for Science”专项称为“人工智能驱动的科学研究”，但在与实验、理论、计算机仿真、数据驱动等范式名称放在一起时，又显得不够精炼。在以上基础上，本文将第五科研范式称为“智能化科研”（AI for Research，简称“AI4R”），文字相对精炼一些，内容更广泛，含义也更深刻。 智能化科研（AI4R）：成功案例 数据驱动研究方式往往足够快但不够精确；而基于第一性原理的理论推演和计算方式算得准但不够快，只能处理包養網價格小规模的科学问题。近几年，人工智能技术在生物、材料、制药等领域的科学研究中得到广泛应用，AI4R既可以提高科研效率，又能保证科研要求的精确性，成为科学研究的强大推动力。AI4R的成功案例很多，本文介绍与中国科学院计算技术研究所（以下简称“计算所”）有关的3个案例。 蛋白质三维结构预测。利用深度学习技术预测蛋白质的三维结构是AI4R的里程碑式的科研成果。到目前为止，AlphaFold 2已预测了超过100万个物种的2.14亿个蛋白质三维结构，几乎涵盖了地球上所有已知的蛋白质。AlphaFold 2不仅是结构生物学领域的颠覆性突破，更重要的意义是消除了科学家对人工智能认识上的障碍，照亮了AI4R前进的道路。过去即使计算机科学家非常精确地预测了蛋白质三维结构，也只认为是所谓“干实验”成果，必须要生物学家做了“湿实验”以后才会接受。现在生物学家已能够相信人工智能的预测，这是科学界的跨时代进步。在AlphaFold 2推出以前，计算所在蛋白质三维结构预测方面就曾经做出过国际领先的科研成果。 分子动力学模拟。中美合作的深度势能团队采用全新的“基于深度学习的分子动力学模拟”研究方法，将具有第一性原理精度的分子动力学模拟规模扩展到1亿个原子，计算效率提升1 000倍以上。这是国际上首次实现智能超算与物理模型相结合，引领了科学计算从传统的计算模式朝着智能超算方向前进。此论文的第一作者贾伟乐目前在计算所工作。2022年，他将分子动力学的计算规模提升至170亿个原子，计算模拟的速度提高7倍，一天能够模拟11.2纳秒的物理过程，比2020年获得戈登·贝尔奖的成果又提升1—2个数量级。 芯片全自动设计。2022年5月，计算所成功利用人工智能技术设计出全球首款全自动生成的32位第五代精简指令集（RISC-V）中央处理器（CPU）——“启蒙1号”。设计周期缩短至传统设计方法的1/1 000，仅用5小时就生成了400万逻辑门。这一创新成果是人工智能在复杂的工程设计领域取得的重大突破，预示着“AI for Technology”与“AI for Science”一样，具有十分光明的前途。CPU设计的准确率要达到99.999 999 999 99%（13个9！）以上；而若采用神经网络方法，包括最近很热门的大语言模型，都无法保证精度。计算所陈云霁团队发明了用二进制推测图（BSD）来表示电路逻辑的新方法，可以将一般布尔函数的描述复杂度从指数级降到多项式级。“启蒙1号”的一个重要发现是，不只是基于神经网络的语言大模型，类似决策树的BSD也具有涌现功能。这一意外的发现引发了人们对神经网络之外的智能技术的期盼，只要模型足够复杂，其他的人工智能技术也可能涌现出意想不到的功能。 智能化科研（AI4R）：向智能时代迈进中出现的新科研范式 科研范式随着人类生产力的进步不断演变。农业时代只有第一范式，工业时代开始流行第二范式，信息时代出现第三和第四范式。现在人类处于信息时代的智能化阶段，正在向智能时代迈进，智能化科研范式顺应而生。 从1936年图灵提出计算模型开始，计算机科学技术已经研究80多年了。现在大家普遍认为，所有的计算机都是图灵机的实现，其实图灵模型主要是用来研究计算的不可判定性。1943年麦卡洛克（McCulloch）和皮茨（Pitts）提出了神经元计算模型，这个模型在可计算性上与图灵模型是等价的，但对自动机理论而言，可能比图灵模型更有价值。冯·诺依曼曾指出：“图灵机和神经网络模型分别代表了一种重要的研究方式：组合方法和整体方法。McCulloch和Pitts对底层的零件作了公理化定义，可以得到非常复杂的组合结构；图灵定义了自动机的功能，并没有涉及到具体的零件。”这两条技术路线一直在竞争，尽管神经网络模型受到排挤打压，但相关学者始终没有停止研究。一直到2012年，Hinton等学者发明的深度学习方法在ImageNet图像识别比赛中一鸣惊人，神经网络模型才一下子红火起来。 现在流行的神经网络模型与McCulloch和Pitts提出的模型并没有实质性的改变，能在图像、语音识别和自然语言理解上取得重大突破，除了采用反向传播和梯度下降算法外，主要是数据量大了几个数量级，计算机的算力也增强了几个数量级，量变引起了质变。冯·诺伊曼的著作《自复制自动机理论》中指出，“自动机理论的核心概念在于复杂性，超复杂的系统会涌现出新的原理”，并提出一个重要概念——复杂度阈值。低于复杂度阈值的系统，就会无情地衰退耗散，突破了复杂度阈值的系统，就会由于在数据层的扩散和变异作用而不断进化，可以做很困难的事情。 现在的神经网络模型有数千亿甚至上万亿参数，可能已接近能处理困难问题的复杂度阈值点。神经网络不是按照确定的算法实现图灵计算，其主要功能是“猜测加验证”。现在流行的卷积神经网络能够用于猜下一个字是什么。猜测和计算是两个不同的概念，基于神经网络的机器更合适的名称是“猜测机”，而不是“计算机”，其解决复杂问题的效率大大高于图灵模型。神经网络模型只是人工智能众多模型中的一种，只要跨过复杂度阈值点，其他人工智能模型也有可能表现出超乎寻常的功能。智能化科研就是要让各种人工智能技术在科研工作中大放异彩。 人工智能技术经过60多年的沉淀和积累，在数据和算力均足够丰富的条件下，已经成为推动科研和生产的利器，爆发出前所未有的能量。尽管实现真正的通用人工智能还要走很长的路，但毫无疑问，智能化已经成为当今时代的主要追求。对时代的认识不能犯错误，错过时代转变机遇将遭受历史性的降维打击。 智能化科研（AI4R）的标志：机器涌现智能，人机物智能融合 第五科研范式的标志性事件是，在AlphaFold 2实现蛋白质结构预测和后来GPT-4表现出的令人惊艳的功能中，机器猜想都发挥了关键作用，说明大规模的机器学习神经网络已涌现出某种程度的认知智能。尽管开发者并不能完全解释机器的认知智能是如何产生的，但实践已证明，在很多应用中，机器的猜测是正确的。人造的硅基产品涌现出超出常规计算和信息处理的认知智能，这是一个划时代的变化。 所谓“涌现”，是指系统中的个体遵循简单的规则，通过局部的相互作用构成一个整体时，一些意想不到的属性或者规律会突然在系统层面出现，即“系统定量上的变化可以导致系统行为上的定性变化”。生命的形成，蚁群、鸟群的群体性行为，人脑的智慧，人类许多社会行为等都源自“涌现”。人们常说，21世纪是“复杂性科学的世纪”，而“涌现”就是复杂性科学最关注的主题。美国圣塔菲研究所1984年就开始探索科学和社会中的涌现行为，试图创造一种统一的复杂科学理论来解释“涌现”，但至今揭示“涌现”的机理仍然是一个开放性的科学问题。 机器具有人类解释不清楚的“暗知识”，这对我们曾经固有的认识论是一次巨大的冲击。有些学者认为，计算机只能机械地执行人编写的程序，不可能有智能。包養網但上千亿自动生成的参数构成的人工神经网络已经是一个有“认知”能力的复杂系统，其涌现能力不是程序员编程时直接输入的，是机器学习形成的复杂系统自己具有的。所以我们应当承认，人有人智，机有机“智”。人机互补是第五科研范式的主要特征之一，今后要争取做到人类和人工智能“各显其智，智智与共”。 这里所说的“机器的认知能力”不同于人的认知能力，“机器理解”也不同于人的理解。所谓“机器理解”是指，如果机器通过学习形成某些规则，可以实现一个符号空间到意义空间的映射，就说它对符号空间具有一定的理解能力。例如，机器翻译可以不懂语义，但能将中文“映射”到其他语言，哪怕是没有接触过的小语种。人工智能天气预报模型可以不懂气象理论，但能做出比数值天气预报还精确的预报。这可能是一种新颖的“理解”形式，一种能够实现预测的理解形式。如同我们可以说飞机具有与鸟类不同的飞行能力一样，不必纠缠机器的“理解”是否与人类一样。理解和意识有不同层次的内涵，有理解能力未必有自我意识。将理解能力与自我意识剥离，有助于降低人们对人工智能莫名其妙的恐惧。对机器学习形成的大模型是否会具有类似人脑的涌现能力，不同的学者有不同的判断。Hinton等学者始终坚信，人工神经网络的神经元虽然简单，但复杂的机器学习网络与人类的大脑有某种程度的相似性。正是由于少数有前瞻眼光的科学家的这一份坚信，默默耕耘几十年，才达成今天人工智能技术的大突破。笔者曾问过ChatGPT和“文心一言”：“机器是不是真的具有智能？”ChatGPT回答：“机器确实拥有自己的智能”。“文心一言”回答：“目前的主流观点认为，机器暂时没有真正的智能。”机器的回答与创建者选择学习内容的意向有关，也许，中美两国学者对机器智能的不同认识是导致我们在大模型研发上落后的背后原因之一。 智能化科研（AI4R）的主要目标：有效应对难解的组合爆炸问题 传统科学不但能揭示自然界的一些奥秘，而且能解决很多困难的工程问题，例如大飞机的制造。一架大飞机有数百万个零部件，因为我们明白每个零件的作用，也理解它的整个系统的空气动力学原理，其复杂性已经在我们的掌握之中。但对于大脑，即使我们理解了每一个神经元，仍然不能解释意识和智慧是如何产生的，因为复杂系统的功能和性质并不是其组成部分的线性之和。在生物、化学、材料、制药等许多领域，科学问题中假设空间非常大，例如小分子候选药物的数量估计有1060种，可能成为稳定材料的总数多达10180种，逐个筛选完全不可行。这就是我们常说的“组合爆炸”，数学家称之为“维度灾难”。我们有了打开科学大门的钥匙，却没有力气把沉重的大门推开。经过300多年的科学探索，知识之树底层的果实差不多都摘光了，留在树尖的果实几乎都是难啃的复杂之果。过去4种科研范式难以解决的组合爆炸问题是第五范式的主要用武之地。 人工智能的目标不是一味地模拟语音、视觉、语言等人类自身的基本技能，而是要让人工智能拥有和人类一样认识世界和改造世界的能力。人脑中并没有确定性的算法，而是采用抽象、模糊、类比、近似等非确定的方法来降包養低认知的复杂性。冯·诺伊曼早就预言，“信息理论包括两大块：严格的信息论和概率的信息论。以概率统计为基础的信息理论大概对于现代计算机设计更加重要。”近几年机器学习的巨大进步，主要是采用了概率统计模型，对我们不完全了解的问题进行建模分析。机器学习提供了跨尺度建模的工具，能跨越所有物理尺度进行建模和计算，通过试错和调整，不断完善所获得的结果，追求统计意义上最终结果的可接受性。统计意义的正确性与确定性计算程序的严格正确性是解决复杂问题的不同思路。人工智能研究的新近发展体现一种趋势：放弃绝对性，拥抱不确定性，即只求近似解或满足一定精度的解。这或许是这次人工智能“意外”取得成功的深层原因。 我们把第五科学范式称为智能化科研，原因之一就是，只有突破还原论和经典计算范式的思想枷锁，采用智能化的新范式，才能应对输入、输出和求解过程的不确定性。问题的复杂性随计算模型的改变而改变。人们常说的NP困难问题是对图灵计算模型而言的。自然语言理解、模式识别等NP困难问题在大模型上能有效解决，说明大语言模型（LLM）对这类问题的求解效率远远超过图灵计算模型。AI4R的成功本质上不是大算力出奇迹，而是改变计算模型的胜利。 解决复杂度不高的问题，人们追求采用“白盒模型”，强调可解释性。但对于非常复杂的问题，短期内难以获得“白盒模型”。科学研究可以被视为将“黑盒模型”转化为“白盒模型”的过程，即从对某现象或过程不了解逐步推进到充分理解其内部机制和原理。智能化科研提醒我们，一定时期内对深度学习这一类“黑盒模型”要有一定的容忍度，既要以“实践是检验真理的唯一标准”为原则，承认“黑盒模型”某种程度的合理性，在其基础上开展深入研究，促进科学技术发展；又要防止潜在的失控或不良后果，以科技伦理监管科研。 智能化科研（AI4R）的重要特征：平台型科研 今天的科研还需要依靠科技工作者个人的聪明才智和想象力，好奇心驱动的科研仍然是科研的重要组成部分，但科研工作越来越离不开科研的三要素：高质量的数据、先进的算法模型和强大的计算能力。近几年，这3个要素的规模都在迅速扩大，大数据、大模型和大算力已开始构成不可或缺的科研大平台，平台型科研也成为第五科学范式的重要特征。 ChatGPT的问世掀起了构建大模型的热潮，模型的参数规模已经远远超出人们过去的想象。大模型确实涌现了一些小模型不具备的功能和性能，但大模型究竟包養網做到多大规模才到尽头，现在还没有定论。大模型必然需要大算力，训练大模型需要的巨大电力引起了人们的担忧，也促使科技界探索大幅度节能的变革性器件和计算系统。大语言模型目前主要受到企业界的青睐，能不能把大语言模型当成通用的知识库，为大科学模型提供一些基础的知识和常识，提高科学大模型的泛化能力，是需要探索的重大科学问题。以大模型为代表的人工智能还处在发展的初期，现在的人工智能计算只相当于科学计算的电子管计算机时代，迫切需要晶体管和集成电路式的重大发明。 现在流行的说法是“大算力出奇迹”，这种说法强调了模型规模和数据规模的作用，在一定程度上是正确的。但从理论的角度来看，线性扩展计算能力对扩大可解决的NP困难问题的规模没有本质性帮助，单纯提高算力不是万能药。如果围棋扩大到20×20的棋盘，只用在19×19的基础上横纵两边各多加1条线，但野蛮搜索的算力需要提高1018倍。训练围棋模型搜索到的游戏位置占所有可能游戏位置的比例是几乎无穷小的数（10-150）。计算所全自动设计CPU的算法将几乎无穷大的搜索空间压缩到106。这些成功案例都说明，出奇迹的真正原因是压缩搜索空间，这是靠智能算法和模型优化！世界著名的计算机科学家李明教授从第一性原理出发，证明了“理解就是压缩，大语言模型本质上就是压缩”。现在全国推出了几百个大大小小的机器学习模型，但如果只是用小模型模仿大模型，不在算法的优化、模型的微调对齐和数据的清洗整理上大功夫，只会浪费大量算力，难以缩小与国外的差距。 目前，科技界对大模型的前途存在两种争锋相对的预判。以OpenAI公司为代表的一些科学家认为，只要扩大模型和数据的规模，增加算力，未来的大模型很可能会涌现出现在没有的新功能，呈现更好的通用性。更多学者认为，大模型不会一直保持这两年的发展速度，与其他技术一样，会从爆发式增长走向饱和。因为按目前训练大模型的算力3个月翻一番的增长速度，如果延续10年，算力就要增加1万亿倍，这是不可能发生的事。现在下结论哪种预判正确还为时过早。大语言模型可能不是实现通用人工智能的最佳道路，只是人工智能发展过程中的一个阶段性技术，但它比前两波人工智能采用的技术具有更大的使用价值。我国必须尽快缩小在大模型科研与产业化上与国外的差距，走出符合国情的大模型发展之路，同时努力探索不同于大模型的人工智能新途径。 第五科研范式需要的科研大平台实际上是涵盖科研三要素的智能化科研基础设施，除了共享的大科学模型和工具软件，还包括海量的科学数据、知识库，当然还要提供统一调度的算力。基于大平台的新科研范式将降低获取数据、模型和知识的成本，提升算法和模型的应用能力，加速新知识的迭代。麦卡锡和尼尔森对人工智能（AI）做出过另一种解释：AI=Automation of Intelligence（智能的自动化）。知识获取、处理和存储的自动化也需要大平台来实现。建设全国规模先进的科研基础设施，需要充分认证、精心谋划。其中，跨领域的大科学模型与垂直领域专业模型的协同配合是需要考虑的重要问题。人工智能发展的历史已经证明，忽视模型的泛化能力，退回到过去的专家系统是一条没有希望的道路。但通用性也是一个相对概念，人类本身也不具有绝对的通用性，发展人工智能不必把理想的通用性作为唯一追求的目标，应重视借助大模型在一个行业或领域内提高效率，降低成本。真正通用的人工智能至少还需要20年以上的时间才能实现，近20年内要采取通用和专用并重的技术路线。算力网的建设既要考虑“块块”的地域需求，也要考虑“条条”的各行业业务特点，各个不同的行业都应该构成高效率的知识和资源共享的专业子网。 […]

包養網 包養 4月9日，采茶工在安吉县天荒坪镇大溪村采摘高山白茶。 包養 春到余村，茶园吐新，茶山上，采茶工人干劲满满，又一个孕育希望的春天如约而至。 2023年初，浙江省安吉县提出“大余村”概念，以余村为核心，联动周边天荒坪、上墅、山川3个乡镇24个行政村组团发展。 如今，余村周边的茶山已成为春日旅游的包養網热门目的地，增加了茶农收入，也有力推动了当地农文旅融合的发展。安吉县还持续推进白茶产业数字化，提升产业服务监管水平。通过浙农码安吉白茶大数据交易平台，为茶叶品质溯源提供保障。 “一片叶子富了一方百姓”的安吉白茶，正朝着年轻态、数字化的方向迈进。 新华社记者 翁忻旸 摄   包養

包養網 包養故事 原題目：八包養年夜工程職稱評審權限下放 激活財產工包養人生長和成長（引題） 江蘇鎮江50名職工獲市職工包養價格ptt技協首發專門研究職稱證書（主題） 工人日報-中工網記者王偉 通信員吳水兵 4月16日，由江蘇省鎮江市總工會、市人社局結合舉行的市職工技巧協會職稱證書首發典禮在江蘇潤模car 檢測設備無限公司舉辦。首批50位一線財產工人取得專門研究職稱證書。據先容包養感情，這標志著鎮江市總工會成為工會體系既可以經由過程比賽核發技巧品級證書，又可以自立評定職稱的單元。 作為職工的“外家人”，鎮江市總工包養站長會一直追蹤關心職工的個人工作生長和成長。本年，市總工會積極施展產改牽頭單元感化，領導所屬職工技巧協會捉住當局本能機包養能改變的包養留言板契機，積極爭奪人社部分支撐，于2月23日取得了八年夜工程（機械、石油化工、輕工、冶金、電力、紡包養織、船舶與陸地、生物醫藥）系列職稱初中級評審權。 職稱評審權限的下放對職工究竟有多高文用？對此，鎮江市總工會黨組書記、副主席胡云霞給出謎底：職稱評審權限下放的第一個上風，就是能充足施展市職工技巧協會等下包養網層單元和專門研究組織的上風，激起他們的積極性，為人才培育和步隊扶植注進新的活氣。 持包養app久以來，技巧品級證書和職稱評審是權衡人才專門研究技巧和個人工作程度的主要尺度。由于當局本能機能改變，部門本能機能沒有承接單元，致使財產工人的個人工作成長包養站長和晉升通道不暢，傳統的技巧品級證書核發和職稱評審機制往往存在流程繁瑣、尺度不同一等題目，制約了人才的生長和成長。“經由過程介包養網VIP入技巧比賽和職稱評審，財產工人們不只取得了更高的技巧品級證書和職稱，也晉陞了本身的個人工作競爭力和社會位置，同時，這也為他包養妹們今后的個人工作成長和晉升供給包養app了更多的機遇和空間。”胡云霞說。 現實上，權限下放的上風曾經彰顯。在當天的首發典禮上，江蘇潤模car 檢包養測設備無限公司一線職工馬世坤說:“此次職稱申報層序化繁為簡，經過歷程中有專人幫辦，申報對象擴展到一線職工，此次職稱證書的取得，是對我專門研究技巧的確定，也是對我辛苦任務的報答，包養金額更能感觸感染到社會、企業對我們的承認尊敬”。 職稱評審權限下放的另一個目標，就是更好地對接行業特色和現實需求，人社部分基于建立一批優良的職稱評審第三方機構標桿，推進全市人才步隊扶植包養網的安康成長。為此，市總工會積極追包養網求衝破，盡力摸索新成長途徑，聯合財產工人的現實甜心寶貝包養網情形和需求，最年夜化施展現有職稱評審政策感化，制訂迷信、公道、可行的職稱評包養價格ptt審尺度。“既重視考察申報人的專門研究技巧包養和任務經歷，也充足斟包養情婦酌其在技巧立異、結果轉化等方面的進獻。”胡云霞表現，市總工會經由過程自動問需辦事企業，將職稱評審惠企政策落實除了方閣內供小姐坐下休息的石凳外，周圍空間包養網寬敞，無處可藏，完全可以防止隔牆有耳。到企業惠及離職工。 包養條件職工技巧品級絕了，並且也會表現包養網評價出她對她的好意。他保持乾淨，拒絕接受只是“路不平時幫包養網dcard助他”的好意，更不用說同意讓她去做。進步找工會、職工職稱評審找工會、職工立異找工會……現在，工會經由過程承接這些辦事職工的本能機能，不只進步了下層工會的任務位置，還擴展了下層工會的影響力，讓財產工人有實其實在的取得感。 包養網車馬費 包養網單次 女大生包養俱樂部 包養網站 包養妹

2023年10月26日，神舟十七号载人飞船从中国酒泉卫星发射中心成功发射升空，人类对浪漫星河的征途再进一步。 隆基绿能HPBC电池于2022年11月29日搭载神舟十五号载人飞船至太空，在经历了为期半年的太空环境验证后返回地面。2023年10月25日举办了接收仪式。 在接收仪式现场，中国首批航天员陈全介绍了航天事业的宏伟蓝图，并向隆基绿能移交了经过太空环境测试的HPBC电池。中国航天基金会理事长吴志坚受公证机构委托宣读了航天搭载公证书，宣布从神舟十五号载人飞船返回舱取出的隆基绿能HPBC太阳能电池板的货物封装情况良好，特此公证。 作为光伏行业高质量发展的推动者，隆基绿能通过搭载HPBC电池至太空，旨在接受严苛的太空环境考验，推动产品品质不断升级，引领行业向航天标准看齐。 隆基绿能品牌总经理霍焱在接收仪式上表示，人类社会的变革大多是以能源变革为引领，能源公平对未来的社会发展至关重要，而要实现能源公平，科技创新无疑是最大的生产力。光伏作为清洁能源的主力军，高质量发展才能承担起历史使命，才能有望成为下一轮科技革命的能源引领者。纵观整个光伏发展史，隆基绿能用科技引领推动着产业高速发展，无论是直拉单晶技术（RCz）革新与产业化应用，还是率先导入金刚线切片技术规模量产，或是突破晶硅电池效率世界记录至26.81%，这些都对整个光伏行业起到了不可估量的作用。 而今，隆基绿能在解决了光伏BC电池技术产业化应用后，推出的HPBC电池技术相关组件产品也获得了市场的青睐，以其高可靠性、高效率、更好发电性能主导着行业的又一次革新，这些都源于隆基绿能对研发的重包養網视。据悉，从2012年上市至2023年上半年，隆基绿能累计研发投入超过220亿元，累包養網计获得各类专利2525项。截至2022年底，隆基绿能从事与研发及技术创新工作相关的人员合计4036人，占公司员工总数的比例为6.66%。 在光伏行业技术多元化发展的今天，隆基绿能依旧坚持不领先不扩产，在科研人员的努力下改变了过去BC电池技术难度大、成本高的状况，使BC电池技术的产业化进程提前到来。目前，隆基绿能HPBC电池和组件已投产的产能均已进入满产运行的状态。2023年10月8日，隆基绿能H包養i-MO X6防积灰组件成功发布，并在Hi-MO X6产品的基础上升级进化，兼具美观、发电效率高、安全可靠、防积灰等四大特点。从效率、可靠性和美观角度来说，Hi-MO X6组件最高量产效率可达23.3%，全球典型区域发电模拟相较于PERC平均增益约10%。 航天作为科技的代名词，隆基绿能一直以来在积极探索航天产业与光伏产业的融合创新。吴志坚在隆基绿能HPBC电池接收仪式上表示，隆基绿能是绿色能源行业的翘楚，其高可靠的产品及服务与航天级品质一致包養，有效地推动了人类绿色能源的发展，与航天的结合将会为人类能源变革、人类科技发展带来不可估量的影响。诸如人类历史上三次工业革命的例证，能源将引领下一轮的科技变革，相信隆基绿能对光伏技术的突破，光伏BC电池技术的产业化将会给未来创造更多的可能性。

1月23日，参观者在厦门市翔安区下潭尾红树林公园游玩。 作为典型海湾型城市的厦门，全市陆域面积1699平方公里，海域面积333平方公里。 从包養1988年开始的筼筜湖综合治理出发，36年来，厦门开启了从河湖到海洋、从海域到全域的生态保护修包養網复进程，以高水平海洋生态修复助力高质量发展。同时，厦门统筹考虑自然生态和城市发展的关系，做到“先梳山理水，再造地营城”，把城市建设融入自然山水格局中，描绘出一幅人海和谐、人与自然和谐共生的生动画卷，先后获得“联合国人居奖”“国包養际花园城市”“国家环境保护模范城市”“国家森林城市”等28项生态领域荣誉。 “抬头仰望是清新的蓝，环顾四周是怡人的绿”，如今的厦门正成为展示新时代美丽中国建设的一扇窗口。 新华社记者 林善传 摄 包養   

走包養網进长春市九台区龙嘉街道的乡野牧歌数字化寒地高架果蔬种植园区温室建设项目地，长在“空中”的草莓让人眼前一亮，一排排鲜红的草莓整齐的生长在高架上，果实饱满，鲜艳诱人。 “我们园区用高架种植的草莓果大且甜，下面空余的土地用来种植罗马生菜，不仅提供了土地利用率，还能比其他种植方式提前20天左右的时间上市，利用时间差抢先占领市场，实现利润最大化。”乡野牧歌（长春）现代农业科技有限公司相关负责人介绍。 与传统的草莓种植不同的是，乡野牧歌草莓种植园区可谓是科技感十足。园区采用先进的云计算、物联网、大数据、人工智能等技术作为基础，通过对水肥进液量、排液量等数据的收集，同时匹配气象数据、植株生长数据和实验室检测的基质数据，再通过建模分析，就能为草莓找到它在不同生长期最适合的灌溉包養網策略和营养元素，产出最优质的草莓。 “我们一期项目已经建设了10栋温室大棚，主要种植的草莓品种有红颜、香野、粉玉包養，目前预计每栋的产值在14万元以上。”李润表示，公司已经与欧亚超市签订了合作协议，他们将草莓采摘打包后直包養接运往超市售卖，可以说是供不应求。目前，乡野牧歌（长春）现代农业科技有限公司正准备在龙嘉街道进行二期工程40栋温室大棚的建设，利用科技产品的可复制性，进行九台区、吉林省乃至全国范围内的产品推广，形成标准化、流程化、科技化的草莓生产模型，促进农业发展。 “我们围绕现代农业大力招商引资，通过吸引外来资金、技术和管理经验，提升农业产业的发展水平，促进农业现代化和农村经济发展，推进乡村振兴。”龙嘉街道相关负责人介绍，街道坚持营商环境“五个一”工作法，即成立一个服务企业工作专班、制定一套服务企业实施方案、建立一个服务企业微信群、建立一本精准包保联系台账、每个企业配备一名包保秘书，为企业发展、项目建设提供“妈妈式”服务。 近年来，九台区以产业兴旺为抓手，立足包養網域内特色农业产业优势，加快品牌培育，被确定为第三批农产品质量安全县，建设现代农业示范区15个，市级以上农业龙头企业发展到49家，2023年园艺特产业总产值首次突破65亿元，农业特色产业质量、效益和竞争力持续提升。

中新网江西安福4月7日电(巫发阳 郑景林)“这是我们今年辣椒苗的首茬收割，亩产量有10万株，产值超1万元。”近日，走进江西吉安市安福县洲湖镇毛田村的果蔬种植基地，一排排辣椒幼苗碧绿挺拔、长势喜人，村民们正忙着拔苗、分拣、捆扎、装袋，基地负责人、洲湖镇新乡贤黄秀媛正在将一袋袋辣椒苗清点装车。 据了解，黄秀媛早年在外地务工，返乡后在政府的帮助下开始发展大棚种植产业。望着一茬茬碧绿的辣椒苗，黄秀媛笑着说：“我们这批苗子长势好、整齐健壮、易成活，主要销往永新、抚州等周边县市，一天能发好几车。” 　　图为安福县洲湖包養網镇毛田村的果蔬种植基地，农户正在采摘辣椒幼苗。郑景林 摄 “最初大棚内只栽种一种作物，农产品采摘后土地便进入了‘空档期’。后来为了提高种植效益，我就多次外出学习，通过轮种提高土地利用效率、增加产业收入。”黄秀媛回忆。 如今，基地内不仅种上了辣椒苗，还轮种了羊肚菌、西瓜、甜瓜、豆角等多种时令果蔬。黄秀媛于年前种植的20多亩羊肚菌，鲜货亩产量达到1000斤以上，总产值超过80万元，极大地提高了土地的种植效益。 除了提高土地的种植效益，黄秀媛还带动了附近村民增收致富。“我们这里有很多来务工的村民，基本上每天都有活干，干活一天就有100元钱，算下来一年也有3万多块钱。”据统计，黄秀媛先后带动了周边120余户群众就近就业，实现年人包養網均增收8000元左右。 　　图为安包養福县洲湖镇毛田村的果蔬种植基地。郑景包養網價格林 摄 在洲湖镇，像新乡贤黄秀媛这样的例子还有很多。近年来，当地通过“新乡贤+产业”的模式，立足本地资源禀赋，大力发展特色种植产业，先后打造王屯、山湖等多个现代农业产业基地，在当地逐步形成以种植特色果蔬、艾草、牧草、中药材、花卉苗木为主的产业发展格局，真正把新乡贤资源转化为助力乡村振兴、助推共同富裕的强大内生动力。 据了解，新乡贤工作是安福县统包養網战工作的金字招牌，未来安福县将持续推进新乡贤工作实现“四个转变”，深入实施“十百千”“八个一”行动，引导新乡贤参与乡村产业、乡村建设、乡村治理，助推乡村振兴。(完)