春运五大风险，公安部预警！******
公安部预警2023年春运五大风险
随着疫情防控措施调整转段，预计今年春运跨区域流动性将加速释放，春运客流总量可能出现大幅增长，局部地区、重点时段人流、车辆、物流高度集中，交通安全风险加大。公安部研判2023年春运交通安全形势，发出交通安全提示。
公安部综合出行需求、客货运量、气象预报、疫情形势等情况分析，2023年春运道路交通安全面临自驾小客车肇事、干线公路混行、农村地区群死群伤、酒驾醉驾、雨雾冰雪影响等五方面主要风险。
近两年春运期间小客车肇事死亡占比超过一半，导致的较大事故占比近七成。今年群众旅游探亲、返乡返岗的出行方式向自驾、小规模组团拼车出行转换的特点将更为明显，小客车肇事风险上升。
临近春节，能源、粮食、医疗、民生等物资运输需求旺盛，预计干线公路交通流量将持续增长、高位运行，大客车、大货车、危化品运输车、小客车等各类车型混合通行程度升高，交通拥堵和事故风险凸显。2022年春运期间高速公路死亡同比上升16.5%，今年干线公路交通事故风险有增无减。
外出务工人员大量返乡，加之春节期间农村地区赶集庙会、走亲访友、红白喜事等出行活动频繁，农村地区路况复杂，货车、拖拉机、三轮车违法载人、面包车超员载客等违法行为发生几率增大，易导致群死群伤交通事故。近两年春运期间，农村地区交通事故死亡人数、较大交通事故起数均占六成。
春运期间道路交通繁忙，交通违法肇事多发易发。近两年春运期间，交通肇事主要原因是未礼让行人、超速行驶、无证驾驶、酒驾醉驾、机动车未让优先方通行，其中，一次死亡3人、5人以上事故中，酒驾醉驾均是首要肇事原因。
此外，近期受大雾团雾、雨雪冰冻等恶劣天气影响引发的交通事故多发，高速公路及长下坡、桥梁隧道、急弯陡坡等重点路段交通安全风险隐患突出，极易导致车辆追尾、侧滑、侧翻。
公安部提示，自驾出行，应提前了解交通路况、天气预报和交通安全提示，合理安排出行路线和出行时间，尽量错峰出行。出行前应仔细检查车辆维护保养状况，准备好必要的生活和防疫物资，应谨慎评估自身健康状况，未排除感染风险前或出现发热等症状时，倡导暂缓出行。驾车时要集中精力，不分心驾驶，不疲劳驾驶，不超速行驶，驾乘车辆要全程全员系好安全带。谨记“开车不喝酒、喝酒不开车”，切勿酒后驾驶。
行经高速公路，要保持安全车距，遇拥堵、缓行路段，切勿随意穿插，切勿占用应急车道，如发生交通事故、车辆故障，牢记“车靠边、人撤离、即报警”，避免发生二次事故。恶劣天气条件下出行，要严格遵守“降速、控距、亮尾”措施，通过急弯陡坡、积雪结冰路段，要提前降低车速，不急打方向、急踩刹车，防止车辆失控侧滑侧翻。
乘坐客运车辆出行，要到正规客运场站，切勿乘坐非法营运客车；农村地区乘车出行要乘坐安全性能良好的私家车或正规的客运班线，不要搭乘轻型货车、三轮车、拖拉机等非载客车辆，不要乘坐超员车辆。
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)
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