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截至6月13日,全省大、中型水库可用水总量40.48亿立方米,储量充足有保证,按照6月底前无有效降雨的最不利因素考虑,可放水7亿立方米用于抗旱灌溉;南水北调中线工程、大中型水库及河道供水正常,地下水源较充沛,能够满足抗旱需求。5月下旬以来,对全省98.72万眼农田建设灌溉机井和56.85万项灌排沟渠设备进行全面排查,及时修复损坏设施,确保抗旱灌溉需要。省财政近期专门安排3000万抗旱专项资金,支持各地开展抗旱工作。
人工智能技术不断创新突破,正深度嵌入信息技术、生物科技、材料科学等多个领域,算力基础设施、数据、模型、应用等产业链各个环节多种业态蓬勃发展。同时,人工智能加快赋能传统行业智能化转型升级,不断孕育新的产业。人工智能成为推动科技进步、产业升级和经济发展的关键力量,美国、欧洲等国家和地区将其作为提升核心竞争力的重要抓手,纷纷加大投入推动人工智能产业发展。
人工智能未来的发展方向是通用人工智能,不仅需要强大的计算能力,还要具备持续学习、适应环境、理解复杂情境等能力,这些能力往往难以通过简单增加算力资源来实现。未来人工智能的发展,一方面可能像DeepSeek那样,从外延式发展转向集约化、系统优化的内涵式发展;另一方面可能拓展类脑计算,采用与人脑一样的存算一体模拟计算方式,颠覆硬件与软件分离的传统计算模式,追求高算效和高能效。
时代向前,青年向上,一代人有一代人的使命。在实现中国梦这场历史接力赛中,青年不仅大有可为、也大有作为。奋力开创年轻的事业、打开发展新局面,是对五四精神最好的纪念与赓续。
比如,广东省提出,坚决扛起经济大省挑大梁的政治责任,把更多精力放在推动高质量发展上。要聚焦当前经济运行面临的突出问题靶向施策,能早则早、能快则快推出更多激励性政策,主动作为帮助企业排忧解难,切实以自身发展的确定性应对外部的不确定性。
在智能制造领域,人工智能大模型渗透研发、生产、运维等全链条,推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计自动化)技术结合,可快速生成多版本设计方案,同时利用强化学习评估性能参数(如能耗、强度),显著缩短研发周期,解决了传统流程依赖人工经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节,通过数字孪生技术优化产线设计,缩短产线调整周期,有效降低了额外成本。通过分析传感器和设备日志数据,还能对设备进行预测性维护,减少停机时间、降低维修成本。同时,机器视觉技术已大规模应用于质检环节,实现毫秒级完成质量检测,准确率超99.8%,人工成本减少约70%。人工智能应用于制造业,推动生产方式变革,带动智能制造快速发展,但前期投入成本较高的问题还有待解决,未来进一步突破模型可解释性、降低成本后,或加速普惠应用。
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