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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）

中疾控首次报告我国代表性婴幼儿膳食调查数据******

　　新华社北京2月2日电(记者顾天成、李恒)我国0至5月龄纯母乳喂养婴儿的母乳平均摄入量为800.1克/日，6至23月龄婴幼儿辅食来源的蛋白质偏高、铁和锌不足……近日，中国疾病预防控制中心营养与健康所首次报告了“十三五”科技部基础资源调查专项“中国0至18岁儿童营养与健康系统调查与应用”婴幼儿膳食调查数据。

　　中国疾病预防控制中心营养与健康所研究员杨振宇表示，婴幼儿期营养是全生命周期健康的基础。膳食摄入不足或过多是营养不良的主要原因，食物摄入评价可识别早期营养不良，为实施营养干预提供重要科学依据。

　　据介绍，此次调查研究分析了我国0至5月龄婴儿母乳摄入量和6至23月龄婴幼儿辅食能量和营养素摄入量，为推动我国母乳和辅食评估技术创新与发展提供最新信息。

　　调查研究结果显示，在婴儿母乳摄入量方面，2019年至2021年间我国0至5月龄纯母乳喂养婴儿的母乳平均摄入量为800.1克/日，24小时平均母乳喂养次数为8次。母乳摄入量随着月龄的升高而增加，5月龄保持平稳。除个别月龄外，不同地域和性别0至5月龄婴儿母乳摄入量相近。配方粉或辅食引入直接影响6月龄内婴儿母乳摄入量。

　　在辅食能量和营养素摄入量方面，2019年至2021年间我国6至8月龄、9至11月龄、12至17月龄和18至23月龄婴幼儿每日辅食来源的能量分别为156.1千卡、258.0千卡、388.7千卡和581.1千卡。与世界卫生组织辅食营养素密度建议值相比，此次调查研究内的6至23月龄婴幼儿辅食蛋白质密度偏高，6至8月龄和9至11月龄婴儿辅食铁密度和锌密度偏低。(新华网)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）