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2023年考研倒计时这些注意事项要知道******

　　2023年全国硕士研究生招生考试将于2022年12月24日至26日举行，从公布的报名数据来看，考研热度仍然不减。

　　在当前全国疫情呈较快发展态势下，多地发布相关措施及提醒，帮助考生顺利、安全参加考试。

　　多地公布2023年考研报名人数

　　2023年考研一天天近了，此前多所高校及各地报考点公布今年的报考人数等情况，大多都呈上升趋势，有的还创下历史新高。

　　近日，多地也陆续公布2023年考研的报考人数。如安徽省，今年共232080名考生参考，比2022年研考报名人数增加了1.53万人，再创历史新高。

　　在陕西省新冠肺炎疫情防控工作第四十九场新闻发布会上，陕西省教育厅副厅长王海波介绍，今年陕西省2023年考研报名人数为17万1900人，比上年增加2.46%。

　　同样呈增长趋势的还有广西壮族自治区，2023年广西研考报名人数突破9万人，比去年增加1.1万人，同比增长13.9%，考生规模连续多年大幅增长。

　　相比之下，辽宁省今年报考人数变化不大。据统计，今年辽宁省硕士研究生报考人数接近15万，相比去年的报考人数150033人有小幅下滑。

　　多地要求：考生提前返回报考点所在地备考

　　鉴于目前疫情形势复杂，为保障广大考生顺利应考，多地发布通知及温馨提示，要求考生合理安排行程，及时返回报考点备考。

　　如北京教育考试院 12月1日发布温馨提示，对于目前尚未返京的考生，随时关注当前所在地和考点所在地疫情防控政策，尽早按照进返京要求返京备考，确保如期顺利参加考试。

　　12月2日，吉林省教育考试院也发布温馨提示，目前仍在外地的吉林省考生，请尽早规划返回行程，提前回到报考点所在地备考，严格执行防疫要求，以免耽误考试。

　　还有多地对于返回时间做了要求，如天津市教育招生考试院发布温馨提示，在津报名考试、尚在外地的考生，建议在12月17日前返津。上海市教育考试院要求，在上海本市参加考试的考生，考前7天须在沪。

　　此外，浙江、山西、湖北等多省份都提前对在省外的考生进行摸排，填报当前所在地、因疫情受管控、分流返乡、学校未开学等信息。浙江省教育考试院还发布通知，因疫情管控等原因滞留外省的浙江省考生应及时向原报考点报告。

　　考生注意：考前要健康打卡

　　在疫情防控方面，多地都要求，考生返回考点所在市后至考试结束前，尽量减少流动，避免前往涉疫地区和人员密集的公共场所，非必要不离开考点所在市。

　　山东省教育招生考试院发布重要提醒称，考生要按照要求做好考前连续7天体温及健康状况监测。上海市教育考试院则要求，考前14天，考生须做好个人健康防护和自我健康监测。

　　此外，多地都要求，考生要提前在线上进行健康信息填报，并每日完成健康打卡。

　　如天津市教育招生考试院要求，所有在津报名考试的考生，均须从12月10日开始，每日登录“天津市研考健康监测小程序”进行健康信息填报，并如实填写《健康卡》和《流调表》。陕西省教育考试院也要求，考生考前连续14天(12月10—23日)进行健康打卡。

　　辽宁省招生考试办公室要求，考前21天(12月3日)开始，所有考生须使用手机登陆“辽宁研考”微信小程序，每天按要求如实完成健康打卡。河南省教育考试院则要求，考前14天至考后3天(12月10日—28日)，要通过“健康上报”App 每日进行健康上报。

　　重庆市教育考试院要求，自12月5日开始，所有考生每日务必登录重庆市教育考试院官网“研考健康防疫信息上报系统”，按要求如实准确填报个人相关信息。此外还提到，如未按时如实填报信息的，可能会影响正常参考。(记者袁秀月)

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）