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来源:彩神彩票app客户端下载2024-03-29 17:48

  

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与他们在一起,习近平讲述“向未来”的冬奥故事******

  (近观中国·冬奥)与他们在一起,习近平讲述“向未来”的冬奥故事

  中新社北京2月1日电 题:与他们在一起,习近平讲述“向未来”的冬奥故事

  作者 钟三屏

  中国最高领导人习近平五次实地考察冬奥筹办,每一次都有与青少年、运动员的交流环节。

  在一个人的成长轨迹中,少年时代总是未来成材的映照;翻阅一个国家的发展史,少年往往是未来强盛的关键。与冰雪少年在一起,习近平讲述的是一个面向未来的故事。

  ——中国的未来。

  习近平与冰雪少年交流时,几度谈及自己的冰雪往事。

  他曾经也是一名冰雪少年,年少时常在北京什刹海滑冰,“穿着冰鞋不管大小就上去了”;他爱看冰球、速滑、花样滑冰、雪地技巧,特别喜欢冰球,认为“不仅需要个人力量和技巧,也需要团队配合和协作,是很好的运动”。

  与自然严寒相伴,冰雪运动被视为人类突破自我的勇敢追逐,驰骋于冰雪之上的少年是“野蛮其体魄”的生动呈现——在习近平眼中,“‘野蛮其体魄’就是强身健体”。

  “国也者,积民而成”,放之于历史的时空坐标,国运兴衰无不系于人民,尤其是青年一代。观察家认为,习近平多次强调“少年强则中国强”,说的正是这个道理。

  冬奥之于中国,有着一个新的宏阔意涵。从百余年前的“奥运三问”开始,奥林匹克就与中国有了一种梦想的联结。当两者再度相遇,中国在冬奥故事里映照出一个关于未来的梦想模样。

  “每个人的梦想、体育强国梦都与中国梦紧密相连”。少年,自然是这个未来之梦的现实表达。

  ——冬奥的未来。

  从另一个视角来看,冰雪少年也承载着冬奥的未来。

  习近平经常勉励冰雪少年,“中国冰雪运动寄希望于你们”。借助冬奥会举办契机,中国通过教会一个孩子、带动一个家庭,“小手拉大手”的形式使得冰雪运动蔚然成风。这改写的不仅是“中国冰雪运动不进山海关”的历史,更是世界冬季运动的未来版图。

  大众参与关乎体育未来。作为奥林匹克运动中的重要组成,冬季运动在世界范围内的普及程度远不如夏季项目。2014年,当习近平在俄罗斯索契提出中国“预计可以带动两三亿人参与”冰雪运动时,在场的国际奥委会主席巴赫为之动容。

  有外媒以“宏伟的计划”描述中国“带动三亿人参与冰雪运动”的蓝图,特别称赞冰雪运动正成为中国孩子的一门必修课,并将此称为改变世界冬季运动的“巨大推动力”。

  如今,这一愿景已然成为现实。数据显示,截至2021年10月,中国全国冰雪运动参与人数达3.46亿人,18岁以下参与者就有0.46亿人。

  中国冰雪少年,无疑是未来冬季运动图景中灵动的构成。

  ——世界的未来。

  “一起向未来”,这是北京冬奥会、冬残奥会的主题口号,也是全人类的共同追求。

  2018年在与俄罗斯总统普京共同观看中俄青少年冰球友谊赛时,习近平说,比赛令人振奋,从中也看到了两国青少年的友谊。普京则说,希望这样的青少年冰球运动能成为两国友谊的新纽带。

  冰球场上,你来我往才精彩,你追我赶共进步。冰球少年所呈现的,正如人类对未来世界的向往:于团结合作中互利共赢。

  这与奥林匹克运动的题中之义不谋而合——国际奥委会将“更团结”加入到奥林匹克格言中,就是呼吁世界合作共创未来。

  体育超越国界,友谊在少年中滋长,未来在此刻书写。

  与冰雪少年在一起,习近平讲述一个“向未来”的冬奥故事。正如他常言,“自古英雄出少年”,如今冰雪少年初长成,他们在冬奥故事里写下的是中国与世界广阔的未来。(完)(图片素材来源:新华社、中新社、北京2022年冬奥会和冬残奥会官网)

出品人:陈陆军

总策划:王晓晖

监制:张红、夏宇华

策划:郭金超

统筹:梁晓辉、王凯

主笔:邢翀

视觉|编辑:张舰元、李雪瑶、马学玲

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

  英国科学家在人工智能(AI)领域取得多项突破,包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作,训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功,有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法,预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构,破解了生物学领域最重大的难题之一,有助于应对抗生素耐药性,加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”(深度纳什)学会了在“西洋陆军棋”游戏中,使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况,学会了熟练地控制数字代理足球运动员,其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作,在玩游戏时共同制定计划。

  牛津大学研究显示,AI能模拟条件反射进行联想学习,比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

  在计算机相关领域,牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备,其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手,设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备,能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

  在机器人领域,利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”,直径只有2毫米,可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人,可在飞行中建造3D打印结构,未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面,所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美,且能承受数百次弯曲,可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术,有助于改进机器人系统,如用于机器人假肢和机械臂。(科技日报记者 刘霞)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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