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：养老机构应动态调整管理方式 避免在当地社会面感染高峰时出现大量感染******

　　光明网讯（记者 丁玉冰）1月11日，国务院联防联控机制召开新闻发布会，介绍重点机构和重点场所疫情防控有关情况，并回答媒体提问。

　　近日，国务院联防联控机制综合组印发了《养老机构新型冠状病毒感染疫情防控操作指南》（以下简称《指南》），对养老机构疫情防控提出了具体要求。发布会上民政部养老服务司副司长李邦华对《指南》的核心内容和关键点进行了介绍：

　　一是养老机构的疫情防控总体上严于社会面。在疫情流行期间，经属地联防联控机制批准同意，可以在加强人员进出健康监测的基础上有序开放管理。在疫情严重期间，由当地党委政府或联防联控机制，经科学评估适时采取封闭管理。相对于其他社会机构来讲，养老机构的防控要求更严格，目的就是保护入住老年人的生命安全和身体健康，加强对重点人群、重点机构的重点保护。

　　二是强调因时因势动态优化调整。一个地区的养老机构是封闭管理还是有序开放管理，需要由当地党委政府或联防联控机制结合当地实际情况，统筹考虑当地疫情的流行情况，养老机构防控的情况，还由当地医疗资源的负荷情况以及社会运转情况等等，做到动态调整。总体要求，望养老机构能够避免在当地社会面感染高峰的时候出现大量感染。

　　三是突出防范疫情引入和扩散风险，《指南》对养老机构怎么防范社会面感染源进入养老机构，以及养老机构出现感染之后怎么应急处置也提出了详细要求。

　　四是强化了就医用药的优先保障。要求养老机构落实分类分级健康服务要求，做好医药物资供给，要求养老机构与医疗机构建立转诊、急救绿色通道，确保养老机构老年人出现危重疾病时能够及时救治和转诊。