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　　尹同躍介紹，奇瑞一方面希望和安徽汽車產(chǎn)業(yè)鏈上下游的企業(yè)一起，攜手中國(guó)汽車友商，共同走進(jìn)海外市場(chǎng)，為當(dāng)?shù)赜脩籼峁└?、更多的產(chǎn)品和服務(wù)；另一方面，積極探索與國(guó)際大企業(yè)、大品牌的多樣化合資合作，無論是“造船出?！边€是“借船出海”，大家都能在一個(gè)開放創(chuàng)新的生態(tài)中互相成就，合作共贏。

　　連日來，河南多地持續(xù)高溫出現(xiàn)不同程度旱情，引發(fā)關(guān)注。目前河南情況如何？當(dāng)?shù)夭扇×四男┛购荡胧繃?guó)家對(duì)抗旱又有何舉措？一文速覽。

　　習(xí)近平這一次作出更加明確的部署：“要在長(zhǎng)三角一體化發(fā)展和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展等發(fā)展戰(zhàn)略中主動(dòng)作為、協(xié)同聯(lián)動(dòng)”“要加強(qiáng)與京津冀協(xié)同發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)等戰(zhàn)略的對(duì)接”“深度融入高質(zhì)量共建‘一帶一路’”……

上海老齡化的程度比較高，目前60歲以上的人口已經(jīng)達(dá)到了568萬人，所以上海發(fā)展養(yǎng)老事業(yè)、銀發(fā)經(jīng)濟(jì)具有現(xiàn)實(shí)需要，也有比較好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)。當(dāng)前頭部的保險(xiǎn)企業(yè)都在加大康養(yǎng)產(chǎn)業(yè)的布局，通過提供“保險(xiǎn)+健康”“保險(xiǎn)+養(yǎng)老”等產(chǎn)品，滿足客戶在長(zhǎng)壽時(shí)代的綜合保障需要。結(jié)合在行業(yè)里的觀察和實(shí)踐，關(guān)于在上海這類特大型城市發(fā)展養(yǎng)老事業(yè)和銀發(fā)經(jīng)濟(jì)談四點(diǎn)建議和想法：

　　“剪紙藝術(shù)不僅要貼近現(xiàn)實(shí)生活，更應(yīng)該與時(shí)俱進(jìn)，這樣的作品才有生命力?！痹趯W(xué)到剪紙植絨布服裝的制作技藝后，哈勝英打算做成一個(gè)系列，由農(nóng)場(chǎng)的民間模特隊(duì)展示出來，讓剪紙藝術(shù)發(fā)揚(yáng)光大。(完)

梅兵談到，高校應(yīng)當(dāng)針對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展眼下的需要和趨勢(shì)，進(jìn)行學(xué)科專業(yè)的調(diào)整和優(yōu)化，淘汰掉一批不太需要的專業(yè)，增設(shè)一批急需的新興的或是面向未來的學(xué)科專業(yè)，“實(shí)際上，現(xiàn)在正在淘汰的一批學(xué)科專業(yè)，在當(dāng)時(shí)也是應(yīng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要所設(shè)置的，所以高校的學(xué)科調(diào)整優(yōu)化也是一項(xiàng)常規(guī)的工作，只不過近些年，因?yàn)闀r(shí)代的變化，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的快速變化，調(diào)整的力度和速度大了一些，所以大家的感覺就強(qiáng)烈了一些?！泵繁劦?，在人才培養(yǎng)鏈上的其他環(huán)節(jié)，如教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式方法，以及學(xué)生實(shí)習(xí)實(shí)踐的方式方法等，也都在隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)節(jié)。

　　葉蔭宇：這些說法夸張了。我認(rèn)為，恰恰是諾獎(jiǎng)的結(jié)果證明，人工智能目前所取得的成就是基于物理學(xué)、化學(xué)等這些學(xué)科之上的。比如今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，其中的“網(wǎng)絡(luò)”，就是一個(gè)關(guān)乎數(shù)學(xué)和物理學(xué)的概念。人工智能的出現(xiàn)，最終目的還是要解決人們?cè)谌粘Ｉ钪械膶?shí)際問題，并不會(huì)成為脫離實(shí)際的“空中樓閣”而存在，而這些實(shí)際問題就關(guān)乎物理學(xué)、數(shù)學(xué)等等基礎(chǔ)科學(xué)。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團(tuán)隊(duì)，近些年來很難取得切實(shí)落地的成果，就證明了這一點(diǎn)。

　　1982年初到美國(guó)時(shí)，我的兩個(gè)求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運(yùn)籌學(xué)(OR)。當(dāng)時(shí)我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù)，構(gòu)建一個(gè)中醫(yī)的專家系統(tǒng)，其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)還沒有出現(xiàn)，構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問題，最突出的問題就是，一些中醫(yī)的診斷方法對(duì)于“量”的定義十分模糊，如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺得這可能是經(jīng)驗(yàn)使然，在專家的腦中，“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果，但對(duì)于外人而言，是難以捉摸的。所以在當(dāng)時(shí)的條件下，構(gòu)造這樣一個(gè)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問題，使我對(duì)“量化”產(chǎn)生了興趣，從而投身運(yùn)籌學(xué)的研究。