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立足“小切口”,能推动解决“大问题”。深南花园位于广东深圳南山区科技园片区,片区常住人口超3万,汇聚了2000多家企业、近10万名员工,去年受地铁施工影响,深南花园附近道路早晚高峰交通拥堵进一步加剧。南山区相关部门在调研后,找到了拥堵源头:早期道路规划设计存在缺陷,人员密集、慢行系统需求大,车辆乱停乱放、非机动车占用机动车道问题突出等。通过改造人行道、挖潜立交桥下空置地带、清理违停车辆、实施机非分流等,拥堵难题得到顺利解决。不仅如此,南山区还举一反三,将经验做法梳理成案例,应用到全区人流大、人车抢道拥堵的类似区域,以“点的突破”带动市民出行整体质效“面的提升”。从紧盯“一个点”到处理“整个面”,从疏通“单环节”到打通“全链条”,从解决“一件事”到办好“一类事”,打通堵点、破解难点、消除痛点,就能不断打开事业发展新局面。

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记者在采访中了解到,有平台为了吸引客源发放的优惠券,最终也都转嫁到了司机身上。刘师傅是“曹操出行”的签约司机,不久前,一个距离40公里左右的订单,抽成后他只收到73.89元。“均下来每公里1.8元,但平台显示抽成比例只有21.6%。我一问乘客,才知道他领了优惠券,这种低价订单越来越多,岂不是意味着平台的折扣最终还是让司机来承担?”

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    对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”,中国科学院院士、复旦大学校长金力表示,传统的科研范式经历了4个阶段演化:从通过实验描述自然现象的“实验范式”,到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”,再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”,再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天,随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂,科学研究的第五范式应运而生,就是在“数据范式”基础上,引入了智能技术,强调人的决策机制与数据分析的融合,将数据科学和计算智能有效地结合起来,利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律,以解决各种科研问题,从而推动科学发现和创新,这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。

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