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江苏通知，阳性考研考生进入特殊考场参考******

　　12月16日，江苏省教育考试院官网发布《江苏省2023年全国硕士研究生招生考试考生健康应试须知》：

　　江苏省2023年全国硕士研究生招生考试考生健康应试须知

　　一、考前准备

　　1.疫情防控执行属地化管理，考生须提前了解我省各报考点所在设区市最新疫情防控要求。

　　2.考生应当好自己健康的第一责任人，加强健康防护，考前非必要不离开报考点所在设区市；非必要不外出，不前往人员密集场所或参加聚集性活动，外出时全程佩戴口罩，避免乘坐公共交通工具，人际交往保持安全距离。

　　3.12月17日起，考生每日自行测量体温和监测健康状况，登录江苏省2023年研考考生健康申报系统（网址：https://yjs.jseea.cn），按系统提示填报相关信息；所有考生须于12月20日当天进行一次单管核酸检测采样，并于21日22：00前将核酸检测结果填写在健康申报系统，此结果将作为考场安排的参考依据；考生在进入考点时须出示《江苏省2023年全国硕士研究生招生考试考生健康应试承诺书》（从“江苏省教育考试院门户网”下载打印），并在首场考试进场时交给监考员。未按规定在12月20日进行核酸检测采样，并按要求进行网上健康申报的，不能正常参加考试。考生如填报虚假信息，其行为将记入诚信档案。

　　4.考试当天出现干咳等典型症状、其他较重症状以及体温高于37.3℃的考生，进入考点时须主动报告。

　　二、进入考点

　　1.考生应提前规划好出行时间和路线，尽量避免乘坐公共交通工具。赴考途中做好个人防护，全程佩戴医用外科或以上级别口罩。

　　2.考生须至少提前45分钟到达考点，凭本人准考证、有效居民身份证件、苏康码、12月20日当天或以后的核酸检测报告（纸质、电子均可）、《健康应试承诺书》，佩戴口罩进入考点。不佩戴口罩的考生不得进入考点。考生不得因为佩戴口罩影响身份识别。

　　3.核酸检测阳性的考生，根据考点安排进入特殊考场参加考试。

　　4.考生进入考点时，须接受体温测量，体温低于37.3℃方可进入考点；体温异常的考生经考点综合评估后，安排进入相应的考场参加考试。

　　三、应试要求

　　1.考生进入考场后须做好个人防护，提倡全程佩戴口罩。特殊考场、应急处置考场考生须全程佩戴N95口罩。

　　2.考试过程中，非核酸阳性考生如出现发热、干咳、乏力、鼻塞、流涕、咽痛、嗅觉味觉减退、结膜炎、肌痛和腹泻等不适症状，应立即向考点工作人员报告，听从工作人员的安排。

　　3.考试结束时，按监考员指令，考生有序错峰离场，保持安全间距，不得在考点内滞留。

　　四、其他要求

　　1.考生应自觉配合考点做好身体健康检测，对隐瞒或谎报个人健康状况等疫情防控重点信息，以及在考试疫情防控中拒不配合工作人员进行防疫检测、询问、排查的考生，将取消考试资格，并按照有关法律法规予以处理。

　　2.考试疫情防控措施将根据疫情防控形势变化适时调整，请考生关注考点所在设区市疫情防控最新要求，及时了解相关信息。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021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承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）