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秦岭深处“清隧人”******
(新春走基层)秦岭深处“清隧人”
中新网西安1月17日电(张远 张霖)秦岭近日迎来大雪，银装素裹，货运列车一趟趟穿越秦岭呼啸而过。在秦岭特长隧道里，“清隧人”安洪生一刻不停地忙着清淤以保通保畅。
安洪生是安康工务段营镇桥隧工区工长，工区所养护的西康铁路秦岭特长隧道全长18.46公里，是连接关中与陕南的交通要道。随着全路货运增运增收，西康铁路加开了多趟列车，天窗多在中午时段，每次作业时间只有120分钟，他们必须与时间“赛跑”，抓紧为隧道“瘦身”。
据介绍，隧道内地质条件复杂，更像一个巨大的抽风筒，空气伴着灰尘、杂物与隧道内潮湿的空气粘合在一起，形成橡皮泥一样的淤积，容易污损道床、堵塞水沟，影响侧沟排水和线路状态稳定。每隔一段时间，安洪生就会带着工友们对隧道内淤积进行清理，让隧道设备“神清气爽”。
“大伙儿注意，注意清淤堆放的安全高度和距离。”隧道内轨道车轰鸣声不断，安全帽头灯不断在隧道边墙上交汇，安洪生和工友们挥舞着铁锨干得热火朝天。
图为工友们在隧道内清淤。 陈星衡 摄隧道清淤是个脏活累活，安洪生总会照顾年龄大的师傅们，让他们从事淤积装袋等劳动强度小一些的活，自己则和年轻工友们干最重的“转运”活。他们提着沉重的编制袋、挥舞着胳膊，三步并两步的把编织袋一袋一袋地往轨道车上“甩”。有时候清淤时候受条件限制，需要把手伸进冰冷的淤积里，一把一把将淤积从侧沟中掏出来。
“带了两层口罩，都挡不住这黑灰。”作业时灰尘飞扬，大家都戴着口罩、手套、帽子等，口罩夹层都是黑色的印记，每次清理淤积他们都要挥动铁锹千百次，来来回回要走几万步。来一趟秦岭隧道不容易，为节约作业时间，安洪生和他的工友们带着干粮上“战场”，一干就是一天。
走出洞口，早已过了中午饭点、大伙摘下口罩，就着隧道里的冰水简单洗了把手脸，便席地而坐吃起了干粮。6个小时的奔波，每个人的脸上都形成了一道道黑色印记。“虽然又脏又累，但是每当走出隧道，看到一趟趟列车安全通过，再多辛苦都值了。”安洪生说。(完)
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？****** 中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？” 这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。 2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。  美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。 “几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。” “今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。” 张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。 他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。” 张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
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