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软件特色

【视频】

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谢鸣先后主持国家及省部级科研项目15项；主编专业著作5部、全国统编高等中医药院校《方剂学》教材6部，在国内外期刊发表学术论文300余篇；获国家发明专利6项和省部级以上科技成果13项；主持的项目曾获教育部科技进步奖一等奖1项，解放军总装备部、国家卫生健康委、北京市科技进步奖二等奖各1项，中华中医药学会和中国中西医结合学会三等奖4项。

今年1—8月，汉江流域降雨、来水持续偏少，遭遇极端枯水；8月下旬后最强秋雨接踵而至，历史极为罕见。汉江秋汛呈现四个显著特点：一是秋汛开始早、持续时间长。8月25日进入华西秋雨期kok手机app，较常年偏早8天，截至10月18日秋汛已持续55天且仍未结束，较常年偏多16天。二是降雨过程频繁、雨量大。汉江秋汛期间共发生11次降雨过程，强雨区主要位于汉江上游。汉江上游累计降水量573毫米，为多年同期均值的2.8倍，列1961年有实测记录以来第1位。三是编号洪水次数多、间隔时间短。9月5日、19日、23日、29日和10月3日、13日、18日，汉江上游相继形成7次编号洪水。2～5号洪水集中在15天内发生，为有实测资料以来“最密集秋汛”。四是洪水总量大。丹江口水库秋汛累计来水量约297亿立方米，较常年同期偏多约2.7倍，为1969年建库以来历史同期第2位。

【多元】

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据日本媒体报道，日本前首相村山富市于当地时间10月17日在日本去世，享年101岁。村山富市1924年3月3日出生于大分市，1972年首次当选国会众议员kok手机app，1994年出任日本首相，2000年退出政界。1995年5月，村山富市访华，成为首位到访卢沟桥和中国人民抗日战争纪念馆的日本在任首相，留下“正视历史，祈日中友好、永久和平”的题词。同年8月15日，日本无条件投降50周年之际，村山以内阁决议形式发表著名的“村山谈话”。这是日本首相首次在“8·15”纪念日公开向战争受害国道歉。

【互动】

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杨振宁，1922年出生于安徽合肥，1938年考入西南联合大学。1945年，23岁的杨振宁作为清华大学留美公费生赴美留学，1948年获得芝加哥大学博士学位后留校工作。1949年加入普林斯顿高等研究院。1954年，杨振宁与米尔斯合作提出“非阿贝尔规范场”理论，被后人称为“杨-米尔斯规范场论”，被认为是现代物理学的基石之一。1956年，杨振宁与李政道合作提出弱相互作用中宇称不守恒的革命性思想，并获得1957年诺贝尔物理学奖，共同成为最早获得诺贝尔奖的中国人。

杨振宁是20世纪最伟大的物理学家之一，为现代物理学的发展作出卓越贡献。他发现了一维量子多体问题的关键方程式“杨-巴克斯特方程”，开辟了统计物理和低维量子理论研究的新方向，促成了量子群这一数学新领域的兴起。他在粒子物理、场论、统计物理和凝聚态物理等物理学多个领域取得的诸多成就，对推动这些领域的发展产生深远影响。

杨振宁毕生心系家国，1971年他首次回新中国访问，掀起大批华裔学者访华热潮。此后数十年，访学交流、资助学者、科研搭台，杨振宁为促进我国科教事业发展奔走献策。1997年清华大学成立高等研究中心，杨振宁应邀担任中心名誉主任，并于1999年起任清华大学教授。他致力于人才引育和学科建设，借有生之年倾毕生所学，帮助清华大学发展，报强国之志，圆强国之梦。

【极速】

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信息处理层面，人工智能是“超级助手”。对于博物馆中海量的藏品图片、文字信息和文献资料，利用自然语言处理和图像识别技术，可以自动完成数据提取、识别、分类。在内容生成层面，人工智能是“灵感源泉”。生成式人工智能已被部分博物馆用来辅助开发教育项目和社交媒体互动，让博物馆的传播方式变得更多样有趣。今年大受欢迎的中共一大纪念馆“数字一大·不忘初心”、陕西历史博物馆“壁画那边是唐朝”等大空间VR沉浸式体验项目，就是数字孪生与AI+3D重建技术赋能文旅、活化历史的成功尝试。在重塑体验方面kok手机app，人工智能是“贴心伙伴”。人机交互技术能给观众提供便捷和个性化的参观服务，中国国家博物馆于2022年推出的虚拟数智人“艾雯雯”，能够进行个性化讲解，深受观众欢迎。在藏品保护层面，人工智能是“全能守护者”。一些博物馆配置物联网和人工智能应用，部分实现了风险预警与自适应调控。

然而，在实现人工智能赋能博物馆的初期阶段，其应用实践仍面临着挑战。首当其冲的是内容的准确性。训练数据偏差和算法黑箱等问题可能导致人工智能生成不准确甚至错误信息kok手机app，这会给以传播准确知识为使命的博物馆带来较大风险。人工智能的知识生产能力不足是另一显著瓶颈。人工智能擅长信息的重组与演绎，但目前还无法做出真正的原创性研究成果。

过度依赖人工智能进行内容生产，会削弱博物馆作为知识生产机构的核心功能。协同机制与行业标准欠缺也制约着人工智能在博物馆领域广泛运用。目前，我国博物馆的人工智能应用仍缺乏技术标准和整体规划，导致数据孤岛普遍存在，系统间难以协同共享。如果不能改变这种状况，人工智能应用恐将长期停留在“盆景点缀”的状态。此外，许多中小型博物馆受限于资金与人才，难以承担人工智能相关技术的引入与维护成本。

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