春节商超等客流量较大场所如何防疫?官方回应******
中新网北京1月11日电(韦香惠)春节临近,商场、超市、农贸市场等客流量较大场所的疫情防控措施受到关注。11日,国务院联防联控机制召开新闻发布会,介绍重点机构和重点场所疫情防控有关情况。

重点人群、重点机构、重点场所仍是防控重点
国家卫生健康委新闻发言人、宣传司副司长米锋在会上表示,实施“乙类乙管”措施后,重点人群、重点机构、重点场所仍然是防控重点。
他表示,养老机构、社会福利机构等场所高风险人群较多、人员集中,疫情传播风险大。要加强健康监测和早期干预,确保重症高风险人员能够及时发现、及时转诊、及时救治。
他提醒,商超、物流、餐饮、交通等行业的从业人员要加强个人防护,做好自我健康监测,出现症状及时报告。

重点机构和场所加强监测实现疫情早发现
中国疾控中心传防处研究员常昭瑞表示,奥密克戎变异株传播速度快,重点机构和场所人员密集,一旦有传染源引入,短期内易造成传播扩散,对老年人影响比较大。在落实好重点机构和场所常规防控措施下,通过开展健康监测、抗原或核酸检测,及早发现疫情是关键。
对于养老机构、社会福利机构等脆弱人群集中的场所,一是每日至少开展两次全体人员的体温检测和新冠病毒感染相关症状监测。二是根据机构是否采取封闭管理,对机构内工作人员和被照护人员分类开展定期核酸或者抗原检测。如果出现可疑症状,要及时采取核酸或者抗原检测。
此外,医疗机构重点要做好重症高风险住院患者的抗原或核酸检测,及时发现和管理感染者,降低疫情在医疗机构内的传播和扩散。对于其余重点机构和重点场所工作人员要加强监测,如果出现症状时,要及时进行抗原检测和核酸检测。

保障春节期间市场供应,提倡无接触服务
商务部消费促进司一级巡视员耿洪洲表示,春节是中华民族最重要的传统节日,也是消费旺季,大家会集中置办年货过大年,商场超市客流量会比较大。为此,商务部加强市场监测预警,指导商贸流通企业加大备货力度,保障生活必需品市场供应充足。
同时严格按照“乙类乙管”总体方案,落实不断优化疫情防控措施的要求,制定商场、超市、农贸(集贸)市场等新冠病毒感染疫情防控操作指南,明确防控制度、环境卫生、员工卫生防护等要求,指导行业做好防控工作。
一是加强人员防护。做好员工自我健康监测,如有相关症状,要及时报告并开展抗原或核酸检测;符合疫苗接种条件的员工需要完成疫苗加强接种,实现“应接尽接”;员工工作期间全程佩戴口罩,一次性手套等防护用品;引导顾客全程规范佩戴口罩,不再测温和查验健康码。
二是加强环境卫生消毒。商超、农贸(集贸)市场要加强通风换气,每日开窗通风2-3次。商超要对公共用品和设施,每日清洁消毒不少于2次,及时清理垃圾,保证消毒频次和效果。农贸(集贸)市场要对批发档口进行集中统一清洁消毒,维护好公共区域和设施的整洁卫生。摊位经营者应履行“一日一清洁”等要求,每日营业后要及时消毒。
三是提倡无接触服务。鼓励顾客优先采用扫码付款方式结帐,尽量减少人员接触和排队时间。鼓励线下与线上购物相结合,因地制宜开展即时零售、网订店送等服务。(完)
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策****** 中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛,12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行,中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题,发表主旨演讲建言献策,并深入研讨交流。 美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为,大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练,难以开发出具有可解释性的算法框架,深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外,由于数据可以带来巨大的规模效应,当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中,因此,未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性,需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题,使基于人工智能的公共服务变得更加高效。 国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出,由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性,导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战,因此,需要加强人工智能基础研究工作,这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前,理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面,理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型,加强对大脑思维机理的理解,建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验,建立全球性的人工智能研究数据库,形成全球共享的研究社区。另一方面,构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上,建议建立类似于自由协作式的知识库,通过全民民众参与,推动知识在全球层面共享。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示,由于深度学习等算法存在不可解释性,导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法,开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术,以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台,赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导,并需要政策法规对数据使用的正确规范,充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合,推动人工智能的创新发展。 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为,当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段,至2030年,中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看,中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈,当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势,而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看,人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求,鼓励各种可能的强人工智能探索,“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图;在安全问题层面,强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性,人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护,重视探索人工智能伦理问题,并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。 美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示,AI已经应用于生活和工作的方方面面,目前甚至在法律上也具有一定的应用,比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑,包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”,应该打开“黑箱”,探究和理解其中的具体内容和因果关系,我们一定要做可解释性的AI。同时,他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点,作为新兴领域,还需要向其他领域学习,从而更好的服务于人类。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出,“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择,又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网,智联网可以赋能绿色计算,助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节:首先,由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次,多参数全链系统配置优化。最后,通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架,该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统,应用路径包括绿色园区和工业节能。 2021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承办,国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天,设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完) 快盈官网地图 |