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探访京广高铁的通信战士:“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”******

  (新春走基层)探访京广高铁的通信战士:“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”

  中新网长沙1月18日电 题:探访京广高铁的通信战士:“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”

  作者 鲁毅 王极 刘海燕

  1月17日上午9时,在湖南长沙喧闹市区的一角,身高一米八三的大个子杨帅正蜷缩在一处光缆井下,使用专用仪器对高铁光缆进行巡检。

  杨帅是中国铁路广州局集团有限公司长沙电务段的一名“95后”高铁通信工,他所在的长沙南通信集中修工区主要负责京广高铁335千米通信设备的检修与养护。因其工区作业内容涉及无线通信、有线通信,作业环境覆盖高铁桥梁、隧道、铁塔、光缆井下等因素,他们被称为通信“全能战士”。

  铁路通信设备作为连接铁路运输行业各个系统间有序运行的“神经网络”,涉及的设备数量庞大、类型繁多。只要有火车经过的地方,就一定会有铁路通信网络的覆盖。

  “通信光缆是高铁行车调度指挥、电子客票以及旅客服务等重要工作的数据传输通道,为全国铁路信息通信互联互通提供保障。”杨帅说,如果巡检不到位、排患不彻底,一旦发生光缆中断,旅客将无法刷票进站乘车,高铁司机无法接收到调度命令和径路预告,甚至出现高铁大面积晚点或停运。

  在通信工的日常工作中,作业环境“脏乱小”,当属遍布在市内各个区域和高铁站区域附近的井下光缆巡检。

  “说它‘脏’,是因井下常年有污泥和积水;说它‘乱’,是因井下光缆涉及移动、联通、电信以及国防,盘根错节、相互交织;说它‘小’,是因作业空间非常狭小,每次仅能容纳一人作业,且作业人员下井后几乎无法正常转身。”杨帅说。

通信工借助各类仪器巡检高铁通信设备。 王极 摄通信工借助各类仪器巡检高铁通信设备。 王极 摄

  春运期间,大个子杨帅要经常进入直径仅有60厘米的光缆井下,蜷着身体检查光缆是否损伤。

  “像这样的光缆井,我们车间管内多达300多个,井下光缆构建成铁路通信网络,为高铁运行提供专用的通信网络信号。”长沙电务段长沙南高铁通信车间主任陈林成说,井下巡检虽不是高超的技术活儿,但至关重要,是通信集中修工区幕后保障高铁运行秩序的一个缩影。

  11时,井下光缆巡检完毕。杨帅与工友们收拾着工机具,驱车赶往长沙南站附近的一处铁塔进行作业。

  春运期间,他们的巡检作业更频繁了,要么翻山越岭深入荒野山坡,对无线信号干扰进行排查;要么攀爬登上50米高的通信铁塔检查馈缆和天线;要么乘汽车再转步行进入高铁隧道内,对直放站进行检修;要么在出现光缆中断时,迅速应急处置对细如发丝的光纤进行接续······

  这群“全能战士”的作业地点有空中的、有地面的、有地下的,既能拿着洋镐、撬棍干“粗活儿”,又能干使用光时域反射仪、熔接机干“细活儿”,还能操作频谱分析仪、八木天线干“累活儿”,他们“飞天遁地”各展所长,全方位护航高铁“贴地飞翔”,守护旅客安全、正点抵达。(完)

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)

                                                                                                                                                                •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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