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）

促就业仍需转变观念******

　　促就业仍需转变观念

　　魏永刚

　　稳就业是近年来经济工作的一个重要着力点。今年，高校毕业生人数预计再创新高，农民工外出就业困难不小，做好促就业工作依然面临繁重任务。从就业市场形势来看，促就业不仅需要拓宽渠道，更需要转变观念。

　　就业市场始终存在着结构性矛盾：有人找不到工作、有的岗位招不到人。破解这个矛盾，固然需要调整劳动力结构，改善就业需求，但也需要从转变观念方面发力。前不久，人力资源和社会保障部发布的“最缺工”100个职业排行显示，营销员、汽车生产线操作工、快递员、餐厅服务员、商品营业员、家政服务员、保洁员、保安员、包装工、车工位列前十。这些岗位用工短缺，固然有劳动强度大、职业培训不够等原因，就业观念滞后也是一个重要因素。

　　比如，随着消费回暖，餐饮业出现了一定程度的用工荒。有人说，即使餐饮等行业开出更高的薪水，也难以吸引大学毕业生。某些固有的职业定位和岗位认知，仍然是需要破除的陈旧观念。

　　客观地说，随着智能化自动化的发展，传统职业已经有了很大变化，工作环境和条件大为改善。高校毕业生不妨从基础岗位做起，不断提升劳动技能，磨炼自身意志，以实现更大发展。在当前形势下，如果还固守传统的职业定位和认知，是难以适应新形势的。

　　放眼就业市场，在经济复苏回暖的形势下，许多基层一线岗位，仍需要大量劳动者。大学生应沉下心，从基层岗位和实践中不断提升自身能力，边工作边学习，争取在平凡的岗位上创造不平凡的成绩。

　　三百六十行，行行出状元。就业观念的转变，不仅能缓解“用工荒”，让更多人实现就业，而且可以提高一些行业的整体服务水平。许多青年大学生不仅有文化、有思想，而且有志向。年轻人转变观念，参与到“最缺工”行业中，无疑能够促进这些行业高质量发展，从而实现自身价值。相关部门应适当加强引导，加强用工单位和相关院校对接，力争实现更充分就业。