「劍魚」在越南登陸 海南解除颱風三級預警、終止防汛防風Ⅲ級應急響應

2026-03-06 08:03 9,514次浏览

  銀川8月3日電 題:西夏陵「返璞歸真」 科技助千年遺址「開口說話」   作者 楊迪 葉雨晨   隨著西夏陵入列《世界遺產名錄》,成為中國第60項世界遺產,其展示形式與設計理念迅速登上社交媒體平臺熱榜。特別是遺址區內點狀分布的建築復原解說牌與鋼絲網雕塑,被稱為陵區展示中的「點睛之筆」。 7月14日,西夏陵遺址區內的3號陵石象生。 葉雨晨 攝   近千年前的遺址何以重塑風貌、矚目世界?這得益於科學的展示理念與先進的技藝「加持」。   2011年,西夏陵申遺工作啟動。同年,中國建築設計研究院有限公司建築歷史研究所(下稱「建築歷史研究所」)接手西夏陵國家考古遺址公園的規劃設計。   建築歷史研究所副所長劉劍回憶,彼時的西夏陵帝陵邊界模糊、周邊環境雜亂,整體風貌亟待梳理,與今日判若兩地。   「党項人在此建陵,看中的正是賀蘭山下的自然氛圍。」劉劍近日接受記者採訪表示,「我們要做的,就是去景區化,恢復陵區歷史環境,返璞歸真。」   秉持這一理念,項目團隊初期在保留遺址真實狀態的基礎上,建立了一套專業、真實、完整,又具備公共傳播力的展示體系。   設計的第一步,便是「做減法」,在陵區內部開展相應環境整治工作。   博物館和遊客中心被整體移至110國道以東,通過地下通道與陵區相連,雜亂無章的設施建築被拆除,需要保留的建築進行外觀改造,幹擾陵區視線關係的林地被移栽,賀蘭山前平坦開闊的歷史景觀得到恢復。   傳統景區的「標配」設施也被替代升級。新圍欄形態低矮,採用拉絲不鏽鋼材質,遠觀幾近隱形,近看則劃清邊界,防止誤入;解說牌從突兀的立式大版面改為斜臥在地面上,與陵區景觀融合,力求「見而不顯」。   環境改變後,下一步便是重塑陵區的視覺語言,賦予西夏陵9座帝陵既獨立又相互關聯的敘事主題,讓這段距今近千年的歷史「開口說話」。   3號陵格局保存非常完整,主題被確定為「重現」,幫助觀眾理解西夏帝陵的基本形制;4號陵依山而建,突出「環境」特徵,引導觀眾感知遺址環境與選址理念;6號陵因出土文物豐富,主題設定為「建造技藝」,基於考古發現展示西夏建築工藝與手工業水平……   遺址展示不僅服務專業研究者,更應藉助科技手段,幫助公眾「看見」和「看懂」那些殘缺不全的歷史信息。   為此,項目團隊與中央美術學院團隊合作,結合美術史、党項服飾與同時期帝陵研究,對石象生殘片進行推測性復原——將已知的實物殘塊以實體材料呈現,而想像部分則以鋼絲網勾勒,兩者加以明顯區分,既還原形態,又避免過度具象導致誤讀。   在西夏陵的展示設計中,項目團隊還採用了一種實景疊合的復原手段,即通過在透明玻璃板上繪製或列印復原圖像,使觀眾站在特定角度時,能清晰看到遺址現狀與歷史形態的重合輪廓。 7月14日,西夏陵遺址區內,遊客通過實景疊合的復原手段可以看到遺址現狀與歷史形態的重合輪廓。 葉雨晨 攝   劉劍回憶,這一設計靈感最初來源於赴羅馬考察時的見聞。當時,一本旅遊紀念冊中將遺址照片與透明塑料片疊加,塑料片上手繪出遺址缺損部分及古代人物形象,呈現出生動形象的歷史復原效果。「這一手法不僅體現了對文物現場的尊重與還原,也反映出中外文創理念在展示藝術中的融合與創新。」   此外,項目團隊打破「文物應陳列於博物館」的慣例,將部分出土文物以複製形式重新歸置於其發現地。通過採集大量典型文物——如蓮紋花磚、鴟吻、脊獸、力士碑座等的三維掃描數據,採用高強無機纖維材料翻模製作文物複製品,並進行表面質感處理,儘量還原其歷史肌理。   成為世界遺產不是終點,而是新的開始。劉劍表示,後續西夏陵還會給公眾帶來更多新體驗。(完)

  本報杭州8月3日電(記者劉習、陸健)近日,浙江大學腦機智能全國重點實驗室發布了最新研製的新一代神經擬態類腦計算機——Darwin Monkey(中文名「悟空」),是神經元規模超過20億的基於專用神經擬態晶片的類腦計算機。   類腦計算是將生物神經網絡的工作機理應用於計算機系統設計中,構建像大腦一樣低功耗、高並行、高效率、智能化的計算系統。據介紹,「悟空」由15臺刀片式神經擬態類腦伺服器組成,每一臺刀片式類腦伺服器內部集成了64顆達爾文3代類腦計算晶片,神經元數量已接近獼猴大腦規模,在典型運行狀態下功耗約為2000瓦。   為了充分釋放類腦計算機能力,團隊還採用分層資源管理架構,研製了新一代達爾文類腦作業系統,實現了神經擬態任務的高效並發調度與系統資源的動態優化。此外,團隊還在該類腦計算機上部署了多項智能應用。   目前,「悟空」不僅能夠運行DeepSeek完成邏輯推理、內容生成和數學求解等智能任務,還能初步模擬包括秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等不同神經元規模的動物大腦,為腦科學研究提供了新的手段。   「悟空」類腦計算系統的推出,將為現有計算場景提供新的計算範式,解決現有深度網絡及大模型高能耗、高計算量的問題;還將作為神經科學家研究腦的仿真工具,提供新的實驗手段,並在減少真實的生物實驗的基礎上更好地理解大腦;並以仿腦的工作機制和超越人腦的運算速度,推動通用人工智慧的發展。   作者:本報記者 劉習 陸健《光明日報》( 2025年08月04日 07版)

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