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）
文物寄存办法惹争议 学者吁台北故宫应有使命感******
中新网12月20日电 据台湾《中国时报》报道，“兰千山馆”文物因寄存合约期满，台北故宫以院区库房空间有限，倾向不再续约，引发争议。岛内多位学者19日在一场公听会呼吁，博物馆应以公共性为目的，机关的使命感应永存于心，即便是寄存，都应有相互信赖与尊重的过程。
台北故宫院长吴密察。图片来源：台湾《中国时报》 刘宗龙 摄台当局“立法院教育及文化委员会”19日举行“台北故宫博物院近来作为是否符合公共性？”公听会，就寄存办法的变革等问题，邀请学者专家进行讨论。
台北故宫院长吴密察称台北故宫典藏的质量很丰富并不需要以私人寄存的方式来弥补典藏。
吴密察说，台北故宫寄存办法的变革是为了“符合博物馆的公共性”，将以捐赠为前提的方式进行寄存，执行上分成两种方式：一是合约到期后即启动捐赠的审查程序；另一是在合约期满后确认寄存人同意捐赠，启动审查程序，若无捐赠意愿则由寄存人取回。
台湾政策研究基金会教文体育组召集人陈学圣认为，吴密察的说明，让人不解为何历经8任院长都相安无事的制度如今却“崩坏”，寄存制度被院长视为只是沦为有钱人的仓储？
还有多位学者均指出，博物馆应以公共性为目的，一旦做出决策，影响的不只一代人更是后代子孙参与或接近文化艺术的权利，即便是以捐赠为前提的寄存，都应有相互信赖与尊重的过程。
东吴大学社会系副教授刘维公则提醒，以捐赠角度看，重要文物要求捐赠在实务上可行性非常低，一旦文物迁出，再拿回来或借展的成本会超乎想象。
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