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来源：极速快32024-03-09 17:48

贵州加快水利现代化建设全面提升水安全保障能力******

　　多彩贵州网讯（本网记者彭典徐昆）1月10日，记者从省政府新闻办召开的贵州水利“百库大会战”新闻发布会上获悉，贵州加快水利现代化建设，全面提升水安全保障能力。

　　省水利厅将深入实施贵州省“十四五”水利发展规划、贵州省水网建设规划等重点规划，围绕提升水安全保障能力、破解工程性缺水问题、推动水利高质量发展目标，全力以赴加快水利现代化建设。

新闻发布会现场

　　加快贵州水网建设，全面提升水安全保障能力。围绕建设“一核四区”大水网，以水利“百库大会战”为抓手，重点推进凤山、观音等在建工程建设，新开工花滩子、英武、石龙等一批大中小型水库，加快黔中、夹岩调水大通道建设和水库配套输配水网络建设，实施一批引提调水和连通工程，推进农村供水管网和灌区建设，全面保障城镇、30户以上村寨、300亩以上连片耕地、高标准农田和产业园区等用水需求。“十四五”期基本建成黔中水网和黔西北水网，同步推进黔东南、黔东北、黔西南水网建设，到2035年全面形成贵州大水网。

　　加快水旱灾害防御体系建设，全力保障人民群众安全。深入落实“两个坚持，三个转变”的防灾减灾救灾理念，按照“消隐患、强弱项”的思路，加强大江大河主要支流和中小河流治理、病险水库除险加固、山洪灾害防治、城市防洪体系建设，强化流域防洪调度，探索推进数字孪生流域建设，整体提升洪涝灾害防御能力和超标准洪水应对能力，保障人民群众生命财产安全和经济社会健康稳定发展。

　　加快供水“四化”建设，提升城乡供水保障能力。全面推进输配水网络建设，打通生产生活生态用水“最后一公里”。按照“规模化发展、标准化建设、专业化管理、企业化运营”的思路，整体推进城乡供水一体化发展，助力乡村振兴。

　　加快水生态治理修复，守好“两江”生态屏障。坚持绿色发展、水利先行的思路，系统推进水土流失综合治理、生态清洁型小流域综合治理、重点河湖生态修复、小水电分类整改和绿色转型升级、水系连通及水美乡村建设、湖库生态渔业发展，全面加强水生态文明建设和水生态产业发展。

　　加快智慧水利建设，全面提升水利信息化水平。按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，以保障流域防洪、供水和水生态的安全为目标，以提升流域综合治理和管理能力为核心，以提升水利监测现代化水平为支撑，围绕“一云一网一平台”总体框架，推进云计算、大数据、移动互联、物联网、5G等新一代信息技术与水利活动全面深度融合，加快数字化转型，积极推进数字孪生流域、数字孪生水利工程项目试点建设，逐步构建数字化、网络化、智能化的智慧水利体系。

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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)