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冬季风暴侵袭 美国无家可归者处境愈发艰难******
近日，美国加利福尼亚州受到冬季风暴侵袭，截至10日，风暴已导致至少17人丧生。
恶劣天气使得无家可归者这个群体的处境变得更加艰难，在冬季风暴肆虐下，加州多座城市长期面临的无家可归者问题愈发严重。
这里是加州萨克拉门托县亚美利加河沿岸，也是数十名无家可归者临时的栖身之所。其中一名无家可归者罗伯特·文森西说，恶劣天气让他们的处境变得更加艰难。
无家可归者 罗伯特·文森西(声音来源)：我不想一辈子都待在这里。
由于冬季风暴侵袭带来强降雨天气，进而导致河流水位上升。8日至9日，萨克拉门托县当地派出直升机，提醒居住在河边的无家可归者撤离。
直升机广播：如果你是无家可归者，同时又居住在河边，建议你撤离。
但是令无家可归者困惑的是，他们能撤到哪里去呢？据美国广播公司报道，萨克拉门托县政府为大约200名无家可归者提供临时酒店住宿，然而，目前萨克拉门托县无家可归者人数众多，达到将近9300名，当地提供的避难场所远远不够。
报道称，冬季风暴导致萨克拉门托县至少两名无家可归者死亡。本月7日和8日，分别有一名40岁和一名61岁的无家可归者死亡。救援人员在现场发现，他们的帐篷均被强风吹倒的树木压在上面。
圣迭戈市的许多无家可归者也面临着类似的遭遇。由于河水水位上涨，一些同样在河边“安营扎寨”的无家可归者只好匆忙撤离。
为无家可归者提供援助的社会活动人士 迈克尔·麦康奈尔：他们甚至都没穿一件外套，有的人来不及穿鞋，就赶快逃离，因为河水水位在不断上涨。
据美国福克斯电视台报道，去年12月，圣迭戈市中心的无家可归者人数创下新高，达到1839名。麦康奈尔认为，这只是个开始，随着房租及其他生活成本不断上涨，未来当地无家可归者的人数可能还将进一步增多。
为无家可归者提供援助的社会活动人士 迈克尔·麦康奈尔：所有这些因素都影响着社会的弱势群体，他们可能会变得无家可归，导致越来越多的人露宿街头。
此外，洛杉矶市的无家可归者问题也在不断恶化。2022年2月的统计数据显示，在包含加州南部五个县的大洛杉矶地区，有69000多名无家可归者，较2015年增加55%。(央视新闻客户端)
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)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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