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俄国防部:俄军将进行大规模调整 扩军至150万人******

  中新网1月17日电 综合外媒17日报道,俄国防部新闻处发布消息称,2023年至2026年,俄罗斯军队将实现大规模调整,其中包括将人数增至150万人。俄罗斯国防部长绍伊古还称,将特别重视招募合同兵,并确保及时供应技术装备,以及增加训练场。

    资料图:当地时间2022年月9日,俄罗斯在首都莫斯科红场举行纪念伟大卫国战争胜利77周年阅兵式。共有1.1万名军人、131件现代化武器和军事技术装备在红场接受了检阅。 中新社记者 田冰 摄  资料图:当地时间2022年5月9日,俄罗斯在首都莫斯科红场举行纪念伟大卫国战争胜利77周年阅兵式。共有1.1万名军人、131件现代化武器和军事技术装备在红场接受了检阅。 中新社记者 田冰 摄

  俄国防部宣布将扩军至150万人

  据俄罗斯卫星网报道,俄国防部新闻处发布消息称,俄罗斯国防部长绍伊古召开会议,涉及执行俄总统普京关于将武装力量人数增至150万名军人决定的问题。

  消息指出,武装力量组成的大规模调整、人数增加、俄联邦军事行政区划调整等,均将在2023年至2026年期间进行。

  俄国防部称,与俄武装力量扩军至150万名军人同步进行的还有武器供应、基础设施建设和军队保障。绍伊古表示,为了确保增加俄武装力量人数,将特别重视招募合同兵,并确保及时供应技术装备,以及增加训练场。

  据此前报道,俄总统普京曾于2022年8月25日签署关于俄罗斯武装力量扩军的总统令,并于2023年1月1日正式生效。根据该法令,预计将俄武装力量编制增加13.7万人,俄军现役军人总人数将超过115万。

图片来源:《莫斯科时报》报道截图

  俄防长强调给予军队全面保障

  此外,俄罗斯国防部17日还发表声明说,俄防长绍伊古视察了部署在乌克兰某处的“东方”集团总部。声明未说明这一总部的具体地点。

  俄罗斯卫星网称,绍伊古听取了集团司令鲁斯塔姆·穆拉多夫关于当前情况和军队集团行动的汇报,还听取了军团和兵团司令关于在主要方向上“战斗任务”完成进程的介绍。

  绍伊古特别提出,要对特别军事行动动用的军队给予全面保障。他表示,“要为特别军事行动动用的军队组织全面保障,为野外条件工作的人员组织野战筑城并创造安全的住宿环境,组织医疗和后勤的工作。”

  另据《莫斯科时报》报道,在一段将近三分钟、大部分声音被静音的视频中,绍伊古身着作战服,参加了视频会议,还向几名军人颁发了奖章。

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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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