蓝营地方议员倒戈考验党内团结，台媒：“阵前倒戈敲响国民党警钟”******
【环球时报综合报道】全台民选地方公职人员25日宣誓就职，22县市议会也全面改选正副议长。结果国民党内频传倒戈事件，引起党内和舆论的注意。
据台湾《中国时报》26日报道，花莲县议会议员33席，国民党20席稳定过半。力拼连任的国民党籍议长张峻虽未被党内提名，但在25日险胜，随即宣布退出国民党。在高雄，议长选战也是空前激烈，民进党在选前一天公布新潮流系的康裕成参选议长，并挖角国民党籍的曾俊杰担任副手，打乱国民党布局，最终民进党夺下正副议长宝座。
根据台“内政部”统计，此次国民党在市议会改选中囊括15席议长、14席副议长，民进党仅4席议长、2席副议长，无党籍3席议长、5席副议长。但比起2018年国民党总共拿下19个县市议长相比逊色不少，且高雄、台南、基隆都有议员倒戈，考验党内的团结。
26日，国民党高雄市党部召开考纪会，开除曾俊杰的党籍。国民党文传会副主委林家兴称，有关本次正副议长选举中有少数党员违纪的情况，花莲、基隆、台南等地27日起会陆续召开考纪会，依章程处理违纪党员。国民党主席朱立伦表示，对于任何违反党纪的行为感到遗憾，“在国民党最困难时候，团结一致就是最忠贞的同志”。“中广”董事长赵少康更是痛批曾俊杰为了自身政治利益，吃相难看至极，丝毫不顾忌刚投票给他的选民。
“阵前倒戈敲响国民党警钟”，《中国时报》26日刊登的一篇评论称，代表直接民意的议员敢刚当选就背弃政党、背弃选民，背后所代表的警讯值得国民党反思。除了党纪不彰外，更关键的原因恐怕是国民党缺乏让选民感动的信念，以至于背弃党的议员有恃无恐，不担心选民给予选票教训。文章认为，何以背弃国民党的议员会有如此认知？关键仍在于“讨厌民进党”并不等于“喜欢国民党”。评论称，全台910席地方议员，国民党从上届394席滑落至367席，反观民进党由238席增长到277席，显然在基层的主流民意中，“讨厌国民党”的趋势并没有停歇。香港中评社认为，这些跑票的事件显示了国民党中央控制力不足。(张 若)
(环球时报)
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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