國臺辦：奉勸民進黨當局在「媚美賣臺」的邪路上及時懸崖勒馬
2025-10-31 06:30 3,754次浏览著名歷史學家許倬雲先生在美國去世，享年95歲。 作為最具影響力的史學大家之一，許倬雲學貫中西，著作等身，他出生於福建廈門，祖籍江蘇無錫，著名代表作包括《西周史》《中國古代社會史論》《漢代農業》《萬古江河》《說中國》等。 圖片來源：許倬雲個人微博 「關心天下之事」，幾乎是他一生的寫照。經歷過戰火紛飛的艱難歲月，許倬雲的內心充滿了對祖國的深情厚意與無盡熱愛，當被問及人生最大的遺憾，他一字一頓：「但悲不見九州同。」 近年來，年過九旬的許倬雲依然筆耕不輟，他堅持寫作、直播，始終關注著青年一代的成長與發展，鼓勵年輕人「往裡走，安頓自己。」 他曾說，「我就覺得要趕時間。我該做的事，我不要耽擱，儘量做下去，盡我的餘年，幫助我們的年輕人，身心有個安頓。」 一起來看看，許倬雲的這些話裡，能不能找到你要的答案： 關於「歷史」—— 從一個人看他的時代，他的悲歡離合多少是他自己負責任，多少不是他的責任。絕大多數的悲劇不是他的責任，都是犧牲品。 並不存在不可改的歷史命運，也不存在歷史決定論。歷史只能永遠追尋、矯正和改進。 「知道自己」這一點，才是「以史為鑑」的真義。作為個人，沒有人在患健忘症之後，還能清楚理性地處理日常事務。而作為整體的人群，卻往往以為只是活在今天，何必知道過去。歷史的知識，即是治療集體健忘症的藥方。 關於戰爭記憶—— 長大後我才曉得，當年川軍派出一個師直奔前線，在臺兒莊全陣亡，從士兵到師長，一個不留。這是我最難過的事情，當時我不過才8、9歲，知道他們要去打「國仗」，所以小孩變大人不是年紀，而是心境。 我看見滿城的屍首，我們房子炸掉了，睡在街邊上，夜裡驚醒，看見陰兵過境，那個是精神極度緊張之後的反應，幻覺。 這些事情，讓我接近人民，接近最弱的地方，生死關頭、飢餓關頭、罹難關頭。我對生命因此特別重視，特別尊敬，也特別對別人的苦事我感同身受。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 關於教育、讀書—— 為了做一日和尚，總得盡一日鐘的責任，因此來者不拒，有人願意聽，我就盡力交流。畢竟，我們都是知識鏈的一個環節，這一長鏈，不能在我手上斷線。 讀書不是為了學位，讀書是為了獲得一種判斷世界的能力。 各位的身體裡都有一個自己，這個自己是最寶貴的東西。在你二三十歲的時候，要尋找自我，不要糟蹋它。第一，不要被欲望糟蹋；第二，不要被自憐糟蹋。 這一輩子，「完整的人」這四個字是你的責任。 你是頂天立地的人，世界因你的存在而改變，因你的不在而缺憾。 與年輕人對話—— 往裡走，安頓自己。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 要人心之自由，胸襟開放，拿全世界人類曾經走過的路，都要算是我走過的路之一。要有一個遠見，超過你的未見。我們要想辦法設想我沒見過的地方，那個世界還有可能什麼樣。 我們今日正在江河入海之時，回顧數千年奔來的歷史長流，那是個別的記憶；矚望漫無止境的前景，那是大家應予合作締造的未來。 關於終身學習—— 隨時準備面對新的問題來的時候，有新的思考方式去處理它。我不會總是用同一套思考方式處理過去一直面臨的問題，我會嘗試新的角度，又每天學一些新的東西，每天對一些過去的思考方式有質疑之處，這個是我養成的習慣。 我們做學術研究的人，永遠不會認為自己到了終點站，我們前面永遠還有更長的路，更遠的途徑，更複雜的問題，等待我們去處理。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 關於故鄉和最後的歸屬—— 我的墳地在中國，已經做好了。 我真正的歸屬，是歷史上的、永遠不停的中國。不是哪個點、哪個面，是一個文化體，那是我的中國。 那個中國裡有孔子，有孟子，有董仲舒，有司馬遷，有蘇東坡，有杜甫，有辛棄疾，有楊萬裡，有范文正公，有黃山谷，有王陽明，有顧亭林，等等。 那個中國裡有經書、詩詞、戲曲、建築，有人性，有人與人之間的關係。 我還可以回到那裡去。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 無錫不是路過之處，而是安身立命之地，不管離鄉多久，都會讓我想到，無錫是我可以交託一切、放下一切的地方。 夢魂之中，常常萬裡關山，一重山一重山，千重浪，一波浪一波浪，最後，都會進入太湖…… 我盼望，我在世間走了這麼一遭，有機會跟大家說這些話，使大家心裡激動一點，本來平靜無波的心裡可以起個漣漪。小波浪可以造成大的潮流，推動大家不斷地、一天比一天進步。 圖片來源：許倬雲個人微博 資料來源：「許倬雲說歷史」公眾號、廣州日報、《人物》雜誌、中國新聞周刊、《十三邀》《往裡走，安頓自己》
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」，成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關，並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證，該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中，精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子，原子是「點」，化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力，但對「邊」無能為力，就像拼圖缺失關鍵模塊，始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構，融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式，首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理，大幅提升了對分子行為的預測精度，顯著提升藥物發現效率。目前，基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』，那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹，該技術不僅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用，顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如，HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%，阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示，量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證，標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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