國家發展改革委安排3000萬元中央預算內投資支持雲南災後應急恢復
2026-03-17 12:07 6,675次浏览如果一個運動員既能參加奧運會，又能參加世運會，那一定是件幸福的事。 在中國代表團中，就有這樣一位幸福的運動員，她就是中國體操界的「不老松」——商春松。 商春松14歲就進入中國體操國家隊，17歲參加體操世錦賽。2016年里約奧運會，她以隊長身份和隊友一起獲得體操女團銅牌，次年，她宣布退役。2022年，26歲的她選擇重新出發，開始接觸跑酷運動。僅僅用了兩年時間，她就先後在2024年的法國跑酷世界盃和日本跑酷世錦賽中，奪得女子自由式冠軍，為中國跑酷隊斬獲世界盃和世錦賽的首枚金牌。 如果商春松在成都世運會再次獲得冠軍，她就將獲得跑酷運動的大滿貫。這是她的目標，但並非唯一訴求，「等有一天退役了，我想要將跑酷運動推廣到大學校園裡。當然，我更希望跑酷有一天能夠進入奧運會。」 這是商春松的夢，因為世運會，她的夢想正慢慢照進現實。 商春松也是無數體育人的代表，她能成就傳奇般的體育生涯，固然有個人努力追夢的因素，但也離不開世運會這個競技平臺的激勵和塑造。對於個體命運的審視，可能會讓我們更清晰地洞察世運會存在的價值。 世運會從一誕生起，就被視為對奧運會的補充，非奧項目成為它的重要標籤。 不過，世運會從來就不是奧運會的附庸，而自有其獨特的價值。他們各美其美，共同演繹了體育對於人的價值和意義。 比如一些小眾項目進入世運會，就提醒人們，體育是多姿多態的，它們都需要展示和交流的平臺。每個體育項目也是平等的，沒有高低貴賤之分，只有喜歡不喜歡，適合不適合之別。 參差多態乃幸福之源，人生如此，體育亦如是。世運之美，美在多態。 再如世運會強調參與價值和分享的理念，對獎牌的材質、規格沒有統一規定，每屆設計都能「玩出花」。成都世運會獎牌「竹光」採用「開口」樣式，內含一枚可雙面佩戴的金屬徽章，還能連接項鍊使用。獲獎運動員可將徽章從獎牌中取出，贈予對自己重要的人。 當獎牌不僅是榮譽的象徵，還能成為情感傳遞的載體，這樣的體育盛會更能直達人心，更能顯示體育的溫度。世運之美，美在分享。 世運會除了吸納職業運動員外，部分群眾基礎廣、門檻低的項目允許非職業選手或「跨界愛好者」參與，盡顯「全民體育」理念。世運之美，美在包容。 此外，世運會部分項目的裁判機制更強調「運動員自治」。以成都世運會的團隊飛盤項目為例，這是一項自我裁判且無身體接觸的運動，「飛盤精神」指導運動員如何自我裁判以及規範自身行為。如出現了犯規或爭議，由雙方場上隊員商議解決。世運之美，美在尊重與平等。 如果說奧運會像劍拔弩張的競技場，世運會則更像一場體育嘉年華，展示和表演色彩更濃，趣味性也更強。世運會的舉辦告訴人們，體育的價值不僅在於追求卓越，還有樂趣、熱愛、平等和人性的溫度，以及體育帶給人們的無限可能。 世運會給商春松的人生帶來了更多的可能性，這和體育給予普通人的改變與塑造，沒有本質的不同。世運會的存在和發展，就是在給世人傳遞著一種重要的價值觀：體育不是少數精英的遊戲，它屬於所有人。
天津8月9日電 (記者 王君妍)國家超級計算天津中心聯合主辦的「天河-天開智慧醫療創新發展大會」8日在天津舉行，會上發布了多項天河超算賦能智慧醫療的成果。 8月8日，天河-天開智慧醫療創新發展大會在天津天開高教科創園舉辦。進一步加速推動超算算力轉化為生產力，強化天河賦能醫療健康領域的創新發展與高質量發展。記者佟鬱攝 會上，國家超級計算天津中心、智臨天河科技有限公司牽頭與多家醫療機構共同啟動了AI原生醫院建設，未來將重點聚焦醫療垂直大模型、醫療智能體和醫療應用場景的研發和落地緊密合作，共同致力於推動醫療模式變革。 據悉，隨著醫院信息化、數位化水平的持續提升，智能化建設成為當前醫療行業發展的重要趨勢。人工智慧如何實現與醫院管理、診療、服務等環節的深度融合，是推動智慧醫院高質量建設的重要課題。天河團隊通過近10年實踐，探索出了一條高效路線，提出了「AI原生醫院天河方案」。 團隊相關負責人介紹，「AI原生醫院」是以智能化醫療為核心，融合新一代人工智慧、大數據、雲計算、移動網際網路等前沿技術，重構醫療服務、業務流程和信息架構，使其具備持續學習、自主決策與自動優化的能力，從而實現智能化、個性化與全局協同的全新醫療模式。 與傳統分散式的AI+醫療應用不同，「AI原生醫院」將多種技術融合應用，人工智慧用於輔助診斷、預測風險；大數據整合電子病歷、影像等數據支撐決策；雲計算支撐數據存儲、處理；移動網際網路支撐遠程診療等。 此外，國家超級計算天津中心聯合天津中醫藥大學、現代中醫藥海河實驗室等合作機構正式發布「天河·靈樞」中醫藥大模型2.0，使用了更大規模的中醫專業領域訓練數據，涵蓋《黃帝內經》《傷寒論》《金匱要略》等經典著作、「十四五」規劃標準教材以及現代中醫臨床指南和真實世界診療記錄，顯著提升了模型中醫專業內容的理解與辨證邏輯能力。據介紹，在診斷準確率方面，2.0版本較1.0版本提升了約18%。(完)
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