易发生聚集性疫情的场所有哪些防控关键点？疾控专家回应******
央视网消息：1月11日下午，国务院联防联控机制举行新闻发布会，介绍重点机构和重点场所疫情防控的有关情况。“乙类乙管”后，对于养老机构、学校、邮政快递、医疗等重点机构，以及商超市场、车站等人员密集、空间密闭、容易发生聚集性疫情的重点场所，有哪些防控关键点？我们来听听疾控专家的解答。
中国疾控中心传防处研究员 常昭瑞：相关机构和场所应落实单位防控责任和个人的疫苗接种、自我防护、健康监测、环境清洁消毒和通风换气等措施。此外，对养老机构、社会福利机构等脆弱人群集中场所还应采取以下措施：第一是内部要分区管理，防止不同区域之间的交叉感染。第二是在疫情严重期间，经科学评估适时采取封闭管理，防范疫情引入和扩散风险。第三是疫情流行期间，外来人员进入机构时要提前预约，持48小时内核酸检测阴性证明及现场的抗原检测阴性结果。第四是要明确机构定点医院，建立就医优先的绿色通道，对机构内感染者可第一时间转运和优先救治。
何宝宏：从学习到创造，生成式AI取得突破性进展****** “2022年AI绘画和ChatGTP的重要性不亚于2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的价值，这是否会引发新一轮的内容科技的革命，是值得我们关注的问题。”在近日举行的“风向Talks 2023”思享会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生等热门领域进行了分享。 何宝宏表示，生成式AI在2022年取得了突破性的进展，人工智能开始从学习走向创造。 近年来，随着技术的发展，内容创作的方式不断发生变革，经历了从PGC(专业生产内容)到UGC(用户生产内容),再到PUGC（专业用户生产内容）的发展历程。到了人工智能时代，可实现AIGC(人工智能创作内容) ，未来可能发展到P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）。 AIGC背后是一个大的模型，何宝宏介绍，过去五年，由于大模型的参数指数级增长带来了大模型“智力”的指数级增长。2020年，机器基本只能完成文本生成，目前可以进行图像生成，未来能实现视频生成。2016年，机器视觉可以从图片中识别文字；2022年，机器实现了AI绘画，可以通过文字生成图像。 不仅如此，人工智能的进步还体现在科学方面，目前正在兴起的AI编程的软件2.0，可以实现以代码为中心到以数据为中心的编程思维，即程序员只需要设定超级参数，普通参数将通过数据训练实现。生命科学方面，2021年AI发现了蛋白质结构，2022年AI生成了蛋白质结构，由此AIGC入选了《Science》2022年度科学十大突破。 在谈到在2022年同样大火的“元宇宙”时，何宝宏表示，每隔7年左右，都会有名为“下一代互联网”的技术出现，每次还都不一样。目前，互联网发展正面临以元宇宙为代表的信息互联网以及以Web3.0为代表的价值互联网的“新岔道”。 不过，在他看来，现阶段，元宇宙依然是各种要素的“大杂烩”，还没有找到最佳实践。基于VR的元宇宙在未来3-5年内依然会是小众市场，实现“生态化反”还需要更多时间。 “VR现阶段的体验并不像数字孪生，而更像是‘数字植物人’，除了有视觉和听觉体验之外，还缺少嗅觉、味觉和触觉的感受。未来，仍需积极探索，将生产要素有机地组织起来。”何宝宏说。（宋雅娟） 168彩票地图 |
