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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）

献血与评优挂钩，“自愿”还有多少真实成分？******

　　据1月10日红星新闻报道，近日，为缓解血液库存下降的压力，不少城市组织起流动献血站点进入街道社区等活动。辽宁大连某中学下发了一则号召教师献血的通知，其中提到“献血者在学校评职、评优、评先中同等条件予以优先考虑”。这种将自愿献血与评优评先挂钩的行为引发舆论关注。目前，校方表示考虑不周，已撤回通知。

　　血液库存不足，一直困扰着不少地方。由于疫情影响，各地血液库存告急的问题显得更为突出，急需拓展献血人群和调动社会献血积极性。正因此，很多地方都在组织献血活动，其中不乏一些激励举措，这背后的善意值得肯定。

　　然而，不是所有激励措施都值得倡导。将教师献血与评优评先挂钩，表面上看，是一种激励，但如此措施的公平性值得商榷。毕竟，能否献血不只取决于意愿，还受到身体条件等方面因素的影响，如有的人患有不宜献血的疾病等。

　　应该明确的是，献血与教师能力素质并无关联，教师评定职称、评优的主要依据应当是其教学能力和水平，与教学活动无关的一些条件不应被包括在内。也就是说，激励人们献血应当避开职业评价。

　　根据我国献血法的规定，国家提倡十八周岁至五十五周岁的健康公民自愿献血。这一法律条款向社会传递出的明确信息是：献血是自愿的，不能强制。报道显示，上述学校所在区下发的《关于在全区机关企事业单位开展无偿献血的通知》中明确，“本次献血工作纳入各部门、单位工作实绩考核”“每个单位参与献血人数不低于在岗人数10%，每人献血量不少于200ml”。如此做法显然会折损“自愿”的真实性和成色，也容易导致一些学校在落实相关工作时乱作为。

　　激励献血，既要调动公众的积极性、尊重献血者、呵护公益爱心，也要强调自愿、保证公平。比如，要落实好献血者自己及近亲属用血的优惠政策，简化免费用血的手续，充分体现公益互助的特质；单位或行业组织献血可以给予职工一定的营养补贴，适当安排职工休假休息等；政府层面可以给予某些符合条件的献血者一定的礼遇，如授予道德模范称号等。

　　鼓励民众定期自愿无偿献血是一项长期工程，切忌用力过猛。(工人日报 木须虫)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）