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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）

江西开展县域义务教育质量评价******

　　江西开展县域义务教育质量评价

　　从县域、学校、学生三个层面进行评价

　　本报讯（记者徐光明）日前，江西省教育厅等六部门联合印发《江西省义务教育质量评价实施办法（试行）》，记者了解到，江西省义务教育质量评价主要包括县域、学校、学生三个层面，三者各有侧重、相互衔接、内在统一，构成完整的义务教育质量评价体系。

　　县域义务教育质量评价，主要包括价值导向、组织领导、教学条件、教师队伍、均衡发展等方面重点内容。学校办学质量评价，主要包括办学方向、课程教学、教师发展、学校管理、学生发展等五个方面重点内容。学生发展质量评价，主要包括学生品德发展、学业发展、身心发展、审美素养、劳动与社会实践等五个方面重点内容。

　　江西强化对学生、学校、县域的动态性、数据性和全面性的过程性评价。关注学生发展、学校办学、县域义务教育发展水平和工作水平的总体状况及年度变化情况，科学评判地方党委政府、学校和教师的努力程度及进步程度。构建多元评价体系，让学校、学生、家长、社会、教育部门等多主体参与评价。采取实地调研、观察、访谈、问卷、线上线下相结合等多种方式实施评价，确保评价真实全面、科学有效。

　　学生发展质量评价由学校依据《学生发展质量评价指标》组织实施；学校办学质量评价依据《学校办学质量评价指标》实行学校自评、县级评价；县域义务教育质量评价依据《县域义务教育质量评价指标》由县级自评、市级复核。江西省人民政府教育督导委员会办公室组织对县域义务教育质量情况进行评价，评价情况报国务院教育督导委员会办公室备案。

　　按照每5年一轮的原则开展县域义务教育质量评价。根据工作需要和学校数量确定学校办学质量评价周期，原则上每3年一轮，并保证校长任期内至少进行一次评价。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）