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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）
拜登与麦卡锡举行面对面会谈 未就债务上限达成协议******
中新网2月2日电 综合美媒报道，当地时间1日下午，美国总统拜登在白宫与众议院议长麦卡锡举行了一个小时的面对面闭门会谈，这也是共和党人重新掌握众议院控制权之后，两人的首次会晤。
当地时间2月1日，众议院议长麦卡锡在与拜登会晤后，在白宫西翼外与记者交谈。这场备受期待的会谈主要围绕提高美国债务上限问题展开。白宫在会谈举行的前几日便已向麦卡锡进行施压，包括公布拜登计划在会谈中强调的两个核心问题——要求麦卡锡承诺避免美国发生债务违约以及发布概述众议院共和党支出计划的预算提案。但麦卡锡方面则坚持“不为所动”。
根据白宫在会后发布的声明，拜登与麦卡锡在椭圆形办公室进行了“坦率直接的对话”，涵盖了一系列问题。拜登强调，在他上任的头两年通过具有历史意义的两党法律之后，他渴望继续本着诚意与共和党人继续开展合作。
拜登明确表示，正如国会两党所有其他领导人所确认的那样，确保不会发生前所未有的灾难性违约是两党的共同责任。美国《宪法》明确规定了这项义务，美国民众期望国会以其所有前任相同的方式履行这一义务。这是不可协商或有附加条件的。
麦卡锡则在会后表示，尽管他与拜登在此次会谈中均未做出任何承诺，但他仍然对“白宫与国会达成协议以避免政府违约的可能性”持乐观态度。
麦卡锡在白宫对记者说：“我们进行了一个小时的谈话，我认为这是一次非常好的讨论。我们还将继续进行对话，而且我认为双方有机会达成协议。”
麦卡锡承认他与拜登对于债务上限问题有着不同的看法，但没有向记者透露具体的细节。此外，麦卡锡还表示他没有在会谈中与拜登讨论在其私人办公室和住所发现机密文件的问题，而这也是众议院共和党人目前要求调查的重点。
预计拜登将在6月的最后期限之前，继续与最高级别的议员讨论债务上限问题。
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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