面向世界科技前沿,面向国家重大需求,面向国民经济主战场,率先实现科学技术跨越发展,率先建成国家创新人才高地,率先建成国家高水平科技智库,率先建设国际一流科研机构。

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時間:2022-08-22 來源:本站 點擊:258次
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这就是体育!金博洋战胜了金博洋 羽生结弦也没输给羽生结弦******



10日的北京冬奥会花样滑冰赛场备受瞩目,最终,美国选手陈巍夺得冠军,日本选手键山优真获得亚军,日本选手宇野昌磨获得季军。日本名将羽生结弦在自由滑中挑战阿克塞尔四周跳时落地摔倒,以男子单人滑第四名的成绩结束自己的第三届冬奥会。中国名将金博洋的自由滑成绩创个人赛季最佳,最终获得第九名。金牌固然备受关注,但在昨日的赛场上,金博洋浴火重生,战胜了曾经的自己,将迎接更好的自己;而羽生结弦挑战极限和挑战自我的精神也令人尊敬。拼搏了,就是英雄;没有奖牌,也值得掌声。这,就是体育的魅力。

>>网友声音

我明白了奥运口号为何不是“金牌、银牌、铜牌”

而是“更高、更快、更强、更团结”

对于金博洋和羽生结弦的表现,网友们纷纷点赞:

■太不容易了,战胜自己是最难的,加油金博洋。

■浴火重生,金博洋太棒了。

■我算不上是羽生的粉丝,但的确是让我明白了奥运口号为什么不是“金牌、银牌、铜牌”,而是“更高、更快、更强”,还有现在的“更团结”。竞技体育之所以能成为庸常生活中激动人心的所在,也不是因为要争夺奖牌和冠军,而是一群在某项身体能力上拥有绝对天赋的人,代表着我们人类,向那些看似亘古的、不可冒犯的法则,发起一次次挑战,所有努力或许终将失败,但这却展示了人之所以为人的动力与恒心。

■人生最本质的东西不是凯旋,而是奋力拼搏,为金博洋和羽生结弦鼓掌。

金博洋

战胜了金博洋

他再现天才的模样

运动员有很多种:有人生来天赋异禀,金牌信手拈来;也有人资质平平,在浩瀚的体坛如同流星匆匆流逝。但最难的或许是这一种:年少成名,成长于聚光灯下,却又不幸跌落谷底,他们经历至暗时刻,仍不忘闪闪发光。金博洋,就是这种。

曾经,金博洋是中国男子花滑的“天才少年”:14岁时他就完成了自己的第一个四周跳,18岁,金博洋完成了“勾手四周接后外点冰三周”,成为世界上第一个在国际赛场上完成该动作的运动员。然而,在2018年平昌冬奥会拿到第四名之后,金博洋却走到了转折的路口,去年世锦赛第22名更是陷入低谷。这次北京冬奥会,24岁的金博洋是中国花样滑冰队唯一参加男单项目的选手。2月8日,花样滑冰男单短节目比赛中,金博洋拿下90.98分,以第11名的成绩晋级10日的自由滑比赛。

10日,金博洋第14个登场,人们又见到了那个天才少年的模样——全部七个跳跃动作中,前六个完成得干净漂亮,只有最后的后内点冰三周跳出现双足落冰。最终,金博洋在自由滑中得到179.45分,创造了个人本赛季最高分,总分270.43分,列第9位。

金博洋在比赛结束后先是振臂高呼,随后在冰面上掩面哭泣。他表示,今天对自己的表现非常满意,感觉有点不可思议。“滑到最后一刻,我感觉这四年的努力都值得。”在被问到是否会继续活跃在花滑赛场时,金博洋坚定地说:“我肯定要滑下去,我要坚持下去,带动更多国人参与冰雪运动,希望更多小朋友滑冰成为中国花样滑冰的未来力量。”

“浴火重生年少成名的他,曾经两次登上过世界锦标赛的领奖台……他的职业生涯仿佛一夜间坠入了谷底,但即使在无边的暗夜里,只要坚信‘我生来就是高山,而非溪流,我欲于群峰之巅,俯瞰低矮的沟壑,我生来就是人杰,而非草芥,我站在伟人之间,藐视平庸的懦夫,’这种信念足以支撑选手度过人生中一个个至暗时刻,金博洋,战胜了金博洋!”

——央视解说员评金博洋

羽生结弦

只为留下永载花滑史的一跳

作为两届冬奥会花滑男单的冠军得主,羽生结弦是本届冬奥会花滑赛场上最受关注的明星之一,虽然在短节目比赛中出现失误,羽生结弦已经很难在本届冬奥会上实现花滑男单三连冠,但这位世界级巨星依然希望在北京留下永载花滑历史的一跳,这是一次早已超越输赢的表演,他想在这里成为了“理想的羽生结弦”。

由于短节目排名第八,羽生结弦当日比赛中第17个登场,随着《天与地》音乐响起,他的第一个跳跃动作就是挑战前无古人的阿克塞尔四周跳。腾空、旋转,可惜由于周数不足,落冰摔倒。此后,他的后内结环四周跳也出现失误。但羽生结弦之后的表演没有受太大影响,他的剩余五个跳跃动作都完成得轻盈飘逸。

音乐停止,羽生结弦伸开双臂,向后仰头,保持了很久。随后他向裁判和观众们深深鞠躬,脸上绽放出笑容。在退场时,羽生结弦又以一段姿态优雅的滑行来到下场处,随后面向冰面再次鞠躬,躬身抚摸冰面后,又摸了摸自己的眼睛。

赛后,羽生结弦对记者说:“不可否认我心里是有遗憾的。在今天的赛场上,虽然还差一点,但我拼尽了全力去实现阿克塞尔四周跳,也许还可以做到更好、也许所有的努力没有回报,但对我而言,这是一届充满尊严的冬奥会,我为之骄傲。”他说,“我当然知道零失误是很重要的,可某种意义上,正因为有前半段的失误让我把《天与地》的故事表现得更完整。我认为自己在这次冬奥会上的表现优于上届,不知道是否符合大家的期待,但我只想对一路走来始终支持我的人由衷说声谢谢。”

当有记者问他今后是否考虑继续挑战阿克塞尔四周跳,羽生结弦回答说:“目前还不太清楚,请再多给我一些时间。”当有记者问为什么最后会抚摸冰面,他说:“当我低下头看到冰时,感谢等万千思绪涌上心头,就不由自主地想去抚摸它。”

“守一座守不住的城,打一场打不赢的仗,把所有的辉煌放到历史的车轮下,旗帜凛然。短节目失利落后第一名18分,他笑着接受采访时说,自己是不是被冰讨厌了?这种淡然何尝不是另一种的王者风范,天意终究难参,与君共添青史几转,成败也当笑看。”

——央视解说员评羽生结弦

>>焦点名词

4A很难

也被认为不值得去做

4A是什么?简而言之,这被认为是人类身体能力的极限,一个前无古人的动作——从未有任何一位花样滑冰运动员在比赛中成功做出过4A。

4A的全称是阿克塞尔四周跳,在花样滑冰的六种跳跃动作中,阿克塞尔跳是唯一一个向前起跳的动作,也是所有跳跃动作中,难度系数最高的动作。在无数花滑运动员过往挑战极限的历程中,四周跳已被认为是极限——通常,花滑运动员从起跳到落冰,大概需要0.7秒左右,而四周跳需要他们在这0.7秒中,完成四周共1440度的转体,落地时要承受相当于自身重量7倍的冲击力。

此外,A跳是一个向前跳跃的动作,在转体之前,运动员的重心不可避免地处于冰刀的外侧,如果稍不注意,冰刀极有可能发生横向打滑,危险性很大。

比起其他四周跳,4A的难度在于,在实际跳跃中,它需要多跳半周,即选手需要在同样的时间内,完成四周半共1620度的转体。而这半周使得4A的最高点提高了整整17厘米,落冰点也要增加1米多的距离,为了准备好这些必要条件,运动员在腾空前必须要将速度提高10%。

用最难的跳跃去完成最多的旋转,俄罗斯花滑教父阿列克谢·米申曾表示,自己的有生之年,无人可以完成4A,因为它超出了人类身体能力的极限。俄罗斯花滑教母,培养过无数世界冠军的塔拉索娃,也持有同样的观点。

除了超越身体极限,在实际比赛中,4A也不是一个“划算”的选择——

在国际滑联(ISU)制定的赋分规则中,4A仅比排名第二的勾手四周跳(4Lz)多1分——4Lz的基础分为11.5分,4A为12.5分。但两个动作的难度却是完全不同的级别,之所以分差如此之小,有一种解释是:国际滑联根本没有想过现阶段有运动员能够在正式比赛中完成4A。

如今的男子单人滑领域已经展开了一场严重的四周跳内卷——越来越多的选手开始追求在一套自由滑动作中完成更多的四周跳,这可以用更可靠的方式为他们得到更多的技术分,从而赢得比赛。对所有运动员而言,这显然是一个更“合理”的选择,除了羽生结弦。

>>内幕揭秘

日媒称,羽生结弦如果选择稳妥的话

北京冬奥会上实现三连冠大有希望

为何一定要跳4A

他曾说:赌上人生的最后梦想

日本媒体称,羽生结弦如果选择稳妥的话,北京冬奥会上实现三连冠大有希望,但他对阿克塞尔四周跳有执念,一直想要在赛场上挑战并完成这个动作。为什么羽生结弦要如此执拗地将自己的人生与阿克塞尔四周跳(4A)锁定在一起?在日本媒体的多次采访中,他都谈起,拿到奥运金牌是曾经的梦想,获得后却有了一种“燃尽”的感觉,有了4A,人生便有了新的含义:“无法达成的目标才是我的目标……有了4A,我才能如此生气勃勃地活着,(4A)是我作为竞技花滑选手赌上人生的最后梦想。”他还说:“想跳4A是因为我想让自己满意,那样我可以挺起胸膛说,这是最棒的羽生结弦,这是理想的羽生结弦。”本版稿件综合新华社、央视、《人物》等

>>多知道点

为啥运动员转不晕

你转两圈就晕?

看花滑比赛的你有没有想过,为什么花滑运动员动辄十几圈的旋转,然后好不头晕的进行接下来的表演,而你,也许转两圈都晕呢?更有细心的网友发现,不少花滑运动员做旋转动作时,几乎都是闭着眼睛的,他们真的是高手?

人体内耳深处有主管头部平衡运动的一组装置,名为前庭系统,由椭圆囊、球囊和三个半规管组成。半规管是掌管平衡感的器官,半规管内存在着淋巴液以及传感器,传感器就像是半规管里的小块海藻,漂浮在液体中,感知发生的一切。当我们进行点头摇头灯轻微动作时,半规管内的传感器可以正常工作,但当进行幅度较大的旋转时,传感器的工作就会发生紊乱,逐步失去对方向的感知。这就是头晕的起源。

大多数人的身体天生就不适合连续旋转,因为这个动作会在很大程度上干扰内耳和惯性。运动员为何转不晕?他们的秘诀是训练,不停的训练,从小就开始的训练战胜了人体的自然反应,身体演变的适应旋转,原本受旋转刺激产生的反应不断减轻,甚至消失。

至于睁眼跳远闭眼旋转?网友们只看到了表象,睁眼有助于选手高质量完成比赛,“闭眼”的情况也存在,但与完成技术动作无关,有的闭眼是艺术表达的需要。综合



来源:华商网-华商报

编辑:王莉文

亚马逊云科技在中国区域上线机器学习新服务******5月11日,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。

现如今,越来越多的企业认识到机器学习对于现代企业的重要性,在机器学习/人工智能层面上投入更多资金。根据IDC预测,到2023年AI支出将达到979亿美元,比2019年增长2.5倍。机器学习项目正从试点到生产迅速发展,不断向纵深发展。Gartner预测,到2024年将有75%的公司从试生产过渡到生产。

5月11日,在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的机器学习服务,包括顶层-人工智能服务、中间层-机器学习服务以及底层-框架和基础架构。

在人工智能(AI)服务层面,亚马逊云科技在北京区域推出了Amazon Personalize,客户无需具备机器学习专业知识,即可方便、快速地构建个性化推荐系统;在中间层,将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线,让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道;在算力层面,亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了Amazon EC2 Inf1实例,该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片Amazon Inferentia,与当前成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最高降低45%。

亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来,我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新,我们希望通过将更多服务落地到中国区域,并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’,甚至更进一步‘扶上马,送一程’的方式,帮助客户更快应用机器学习技术,把机器学习的能力交到每一位构建者手中,加速人工智能和机器学习的普惠。”

目前,全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国,亚马逊云科技机器学习服务得到医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户的青睐,益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、首汽约车、德比软件、Momenta、图森未来、行者AI、天和荣、中科创达、华来科技、大宇无限、陕西科技大学、易点天下、淄博热力等一批企业和机构的广泛采用,在各行各业实现了丰富多样的人工智能应用创新。

为进一步加速人工智能/机器学习的普惠,亚马逊云科技构建了强大的合作伙伴网络,通过合作伙伴网络成员构建行业机器学习模型,帮忙更多客户解决行业算法模型构建难题并落地行业解决方案。上海音智达信息技术有限公司是亚马逊云科技合作伙伴网络成员之一,提供围绕人工智能和大数据技术的预测性分析及商务智能解决方案的技术专家服务,帮助客户实现数字化转型。

如今,各种规模、各种类型的企业和机构,都在积极探索人工智能和机器学习技术的应用并希望能尽快发挥实际效应。为满足不同客户的创新需求,亚马逊凭借在人工智能/机器学习领域20多年深厚的技术积累,提供了广泛而深入的、并且不断迭代创新的机器学习服务组合。

亚马逊云科技针对企业应用机器学习提出四点建议:

1、企业要找到一个适合机器学习的场景作为切入点,先突破创新业务,再改造核心业务;

2、避免重复造轮子,充分利用平台能力。让数据科学家、开发人员专注于的自己的应用和业务创新;

3、拒绝闭门造车,数据科学家要业务化;

4、与真正可以赋能的厂商合作, 牢牢把握住企业对数据和算法模型的所有权

·无需具备机器学习专业知识,即可通过Amazon Personalize构建个性化推荐系统

在人工智能服务层面,针对没有机器学习专业知识和能力的客户,亚马逊云科技提供开箱即用的人工智能服务。Amazon Personalize,一项用于构建个性化推荐系统的完全托管型机器学习服务,已在北京区域上线。开发人员无需具备机器学习专业知识,即可通过该服务训练、调整和部署自己定制的机器学习模型,构建个性化推荐系统,可用于产品推荐、个性化营销、个性化搜索和定制化直销等广泛的个性化推荐场景。

·打造包罗万象的AI/ML工具集,七项新功能让Amazon SageMaker更强大

作为亚马逊云科技机器学习服务层面的核心产品,Amazon SageMaker是业界首个面向机器学习开发者的集成开发环境,它消除机器学习过程中的繁重工作,使客户能专注于自身的业务和应用创新,在提高客户工作效率的同时还大幅降低机器学习的总体拥有成本。去年12月在亚马逊云科技全球大会re:Invent 2020上刚刚亮相的七项 Amazon SageMaker新功能,近期已经在北京区域和宁夏区域落地。

1.Amazon SageMaker Data Wranger,简化机器学习的数据准备工作。通过该功能,客户可以将各种数据存储中的数据一键导入。Amazon SageMaker Data Wrangler内置了300多个数据转换器,让客户无需编写任何代码,就可以对机器学习用到的特征进行规范化、转换和组合。

2.Amazon SageMaker Feature Store,一个完全托管且专门构建的特征存储库,用于存储、更新、检索和共享机器学习特征。客户可以在其中存储和访问特征,以便更轻松地在各个团队中对其进行命名、共享和重复使用。

3.Amazon SageMaker Pipelines是业界首个针对机器学习专门构建、易于使用的持续集成和持续交付服务,通过编排和自动化提高机器学习工作的效率。借助该服务,用户可以大规模地创建、自动化和管理端到端机器学习工作流。

4.Amazon SageMaker Clarify让机器学习开发人员可以更好地掌控其训练数据和模型,从而识别和限制偏差并解释做出相关预测的原因。

5.Amazon SageMaker Distributed training libraries为训练大型深度学习模型和数据集提供了易用的方法,与现有分布式训练实现相比,以最高快 40% 的速度完成分布式训练,并且帮助用户减少手动实施数据并行和模型并行策略所需时间。

6. Amazon SageMaker Model Monitor帮助客户时刻保持机器学习模型的准确性,它能够自动检测生产环境中部署的模型,并在检测到不准确的预测时发出警报,从而帮助客户维护高质量的机器学习模型。

7.Amazon SageMaker Debugger,可以通过实时捕获训练指标,自动识别机器学习训练任务中正在出现的复杂问题,例如梯度值变得过大或过小等。它可以实时监控系资源(例如GPU、CPU、网络和内存等)的利用率,帮助用户提高资源利用率,对训练过程中的资源瓶颈进行告警,让开发者及时调度资源,快速采取纠正措施,减少时间和成本浪费。

·基于高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地中国区域

在机器学习底层的框架和基础架构层面,亚马逊云科技全面提供基于各家芯片供应商的最新技术选项,提供从小到大多种配置,支持市面上流行的各种机器学习框架和算法。同时,为了不断给客户提供更好性价比的算力,亚马逊云科技自主设计芯片,推出了高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia。基于Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地北京区域和宁夏区域,让中国区域客户又多一种云端高性能和更低成本机器学习推理的算力选择。

生产中,机器学习从业者正在构建越来越复杂的模型,运行机器学习模型的推理占据了机器学习应用程序的总体开发和运行基础架构成本的绝大部分,甚至高达90%。亚马逊设计的机器学习芯片Inferentia与成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最多降低45%。亚马逊Alexa团队将其高度复杂的“文本转语音”模型迁移到了Inferentia,该模型生成了类似于人的语音。目前,亚马逊Alexa团队在Inf1实例上合成了80%的Alexa语音响应,从而节省了30%的成本。与基于GPU的实例相比,Inferentia的响应延迟降低了25%。更快的Alexa语音响应可提供更好的用户体验,并允许在Alexa语音上进行更多创新。

亚马逊云科技的人工智能与机器学习服务,还受益于亚马逊云科技在计算、存储、数据库和数据分析等方面广博深厚的能力,以及它们优异的安全性、可靠性、可扩展性和成本效率,这些服务无缝集成、有效支撑,赋能更多组织和个人进行数字化转型和创新。

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春节带娃看熊猫去!秦岭四宝科学公园28日起恢复开放******

  1月27日,秦岭四宝科学公园发布公告,公告表示,在严格落实疫情防控措施的前提下,秦岭四宝科学公园将于1月28日起恢复开放。

  1、开放时间:9时30分到16时30分;

  2、景区窗口暂不售票,实行线上售票制。

  华商报记者 任婷

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来源:华商网-华商报

编辑:田媛

Ibra takes center stage, Milan conquers nine******

ROME, Oct. 23 (Xinhua) -- AC Milan's talisman Zlatan Ibrahimovic played hero and villain on Saturday as the Rossoneri dominated Bologna 4-2 away in Serie A.

The 40-year-old Swedish got his first start in Serie A this season, as an injury crisis forced Milan to miss Mike Maignan, Franck Kessie, Ante Rebic and Alessandro Florenzi, while Theo Hernandez and Brahim Diaz tested positive for COVID-19.

Milan broke the deadlock in the 16th minute with a spectacular style as Ibrahimovic's assist found Rafael Leao who sprinted down the left to drill home from a tight angle.

It went from bad to worse for Bologna four minutes later as Adama Soumaoro saw red for dragging down Rade Krunic on the edge of the box.

Milan made it 2-0 in the 35th minute as Samu Castillejo's attempt was blocked but Davide Calabria followed to release a missile.

However, the home side got back level terms in just three minutes as Ibrahimovic accidentally scored an own goal in the 49th minute, before Musa Barrow finished with a first-time strike.

But Bologna was dealt another blow as it was reduced to nine players when Roberto Soriano was sent off for stamping on Fode Ballo-Toure's ankle.

Milan utilized the advantage and restored the lead in the 84th minute with Ismael Bennacer's blockbuster, before Ibrahimovic sealed the win in the dying minutes.

Milan provisionally moved to the top with 25 points, one ahead of Napoli who visits Roma on Sunday.

In Saturday's other fixtures, Empoli also beat Salernitana 4-2, while Sassuolo saw off Venezia 3-1. Enditem

重庆四川贵州山火频发,未来三天仍无明显降雨

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