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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）

民政部：要进一步重视“关口前移”和农村养老服务疫情防控******

　　中新网1月11日电 据民政部网站消息，近日，民政部养老机构疫情防控工作专班通过视频会方式举办了全国养老机构新冠病毒感染疫情防控专题培训，解读《养老机构新型冠状病毒感染疫情防控操作指南》及国务院联防联控机制有关政策，指导各地民政部门切实把握好“乙类乙管”阶段养老机构疫情防控要求。

　　会议指出，《指南》的核心目标是“保健康、防重症”。《指南》充分吸收了前期养老机构防控工作经验，汇集了现行政策对联防联控机制、相关部门、养老机构的各方面要求，是指导当前养老机构疫情防控的重要文件。各地民政部门要按照《指南》的有关规定和原则要求，结合当地实际制定地方实施细则或规定，进一步强化操作性，保证各项防控措施落实落地。

　　会议强调，各地民政部门要进一步提升对“乙类乙管”后养老机构疫情防控策略的认识把握，把思想统一到党中央决策部署上来，认真落实属地责任。民政部门要适时向当地党委政府或联防联控机制提出封闭管理或有序放开管理建议，供其经科学评估后作出决策。

　　会议强调，各地民政部门要进一步重视“关口前移”和农村养老服务疫情防控，通过加强健康监测和核酸抗原检测、推动就医用药优先保障、落实分类分级健康服务、配备血氧仪和吸氧设备等措施有效落实“早发现、早识别、早干预、早转诊”要求。要建立农村养老机构与医疗卫生机构协作机制，细化实化农村老年人疫情防护措施，以疫情防控为重点做好农村特殊困难老年人探访关爱服务，进一步加强农村养老服务领域疫情防控。

　　会议要求，各地民政部门要及时掌握养老机构的经营运行情况，推动已有纾困政策的落实，同时重视发挥慈善组织等作用，鼓励引导更多社会力量帮助养老机构。要继续强化“日调度”机制，动态跟踪养老机构疫情防控最新进展，加强抽查检查和监督指导，帮助基层解决落实防控措施的困难和问题。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）