緊急提醒！官方明確這些「證書」已取消，別再考了！
2026-02-25 22:09 4,237次浏览湖南懷化8月4日電 (付敬懿 黃建建)「飛虎隊紀念館見證了過去艱苦歲月裡，中美兩國如何團結協作共同維護世界和平。今天，我們更應銘記歷史、珍視和平、警示未來。」8月4日，面對來訪的海峽兩岸記者，湖南芷江飛虎隊紀念館館長吳建宏表示。 當日，「抗戰勝地、三湘新貌」2025年海峽兩岸記者湖南行聯合採訪活動採訪團，走進湖南芷江侗族自治縣，參訪飛虎隊紀念館。 圖為修建在芷江機場舊址上的飛虎隊紀念館，陳納德將軍雕像矗立館前。 付敬懿 攝 飛虎隊是抗戰時期美國志願航空隊和中美空軍聯隊的別稱。修建在芷江機場舊址上的飛虎隊紀念館，是為紀念美國空軍英雄陳納德及其率領的美國飛虎隊，與中國軍民並肩抗擊侵華日軍，為抗戰勝利作出巨大貢獻而修建的專題性紀念館。 「1945年8月15日，日本宣布無條件投降。當時負責領航和押送日本降機抵達芷江的，就是中美空軍聯隊6架P-51野馬式戰鬥機。」吳建宏說，美國飛虎隊與芷江人民一起見證了中國近百年來首次取得抵抗外侮的偉大勝利。 圖為美國飛虎隊員理察·羅西捐贈給湖南芷江飛虎隊紀念館的皮夾克。 付敬懿 攝 2005年建成開放的飛虎隊紀念館，徵集文物時得到美方大力支持，曾在中國戰區作戰的飛虎隊員和隨軍記者及僑領等民間人士，陸續捐贈了2000多件文物，最大程度還原當年中美軍民並肩作戰的歷史情景。 吳建宏表示，過去20年間，不少美國飛虎隊員及家屬先後來到芷江，中美之間因「飛虎隊」而結下的友誼，從歷史中走來、向未來延伸，也激勵世界各國人民向著共同目標邁進，開創和平發展的美好未來。(完)
山東博興8月9日電 (記者 沙見龍)以「數啟新程·智領未來」為主題的數智化轉型標杆實踐交流會8月9日在山東省濱州市博興縣召開。來自相關領域的專家、學者及知名企業代表等與會，分享前沿數智化技術和先進轉型經驗，助力石化行業數智化轉型。 當前，數位技術的飛速發展正在重塑各行各業的競爭格局，而數智化轉型已成為企業提升核心競爭力的關鍵路徑。 圖為交流會現場。沙見龍 攝 「要實現『多打糧食』，就得通過數位化、流程化、智能化三步走，聚焦效率、效益，做好資源配置、人才培養、組織優化，提升客戶價值的實現能力。」山東京博控股集團有限公司數智化轉型運營中心助理總經理吳家安現場介紹「數智京博」建設經驗。 目前京博數智化基於三大主線提升客戶價值、賦能高效運營及驅動可持續發展：以客戶為中心，賦能端到端價值鏈，促成客戶滿意的價值創造主線；推動數位化深度融合，構建公司可持續發展體系的內部運營主線；打造先進可靠的數位化基礎設施的數智化保障主線。 「隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，我們積極整合數字科技創新資源，加快形成新質生產力。」吳家安表示，京博將聚焦「AI+研發」「AI+生產」「AI+經營」三大產業場景，圍繞「算力與智能裝備線」「模型算法線」等6條主線開展「人工智慧+」行動。 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 蘇州沃時數字科技有限公司CEO曾琢以「Al+研發落地應用與實踐」為題，闡述利用實驗室自動化與人工智慧優化化學製造的路徑。在實踐中，該公司以獨特的AI計算平臺和實驗室自動化平臺相結合的模式，賦能化工、新能源、新材料企業工藝研發與創新，打造高質高效AI自動化合成平臺，通過人工智慧進行設計、合成、測試，實現目標化合物路徑發現與自動合成。 曾琢表示，化學合成是化工、新材料、醫藥研發的基石，但傳統工業(醫藥、化工、新能源、材料)技術研發依賴逐級放大，且周期長、投資大，探索化學空間的速度已遠落後於發展需求。「實驗室自動化智能化可為化工研髮帶來顛覆性變革，使成本更低、效率更高。」 圖為與會嘉賓分享數智化轉型經驗。沙見龍 攝 「化工行業基本經歷了機械化、電氣化和自動化階段，大都處在工業2.0和3.0的混合狀態。整體來看，雖然各企業智能化轉型意願偏積極，但依然分化明顯。」在中化信息雲事業部總經理湯政翰看來，中國多數大型化工企業的管理能力、精細化運營能力等都有待增強，創新能力和國際市場競爭力與世界一流水平還存在差距，升級任務緊迫。 隨著國家對打造行業領域專屬公有雲的重視，「化工行業雲」應運而生。湯政翰介紹說，藉助中國中化數位化轉型的成功經驗，「化工行業雲」對推動產業鏈上下遊企業業務協同、資源整合和數據共享具有重要意義，能夠搭建共性解決方案，加強協作配套，助力大中小企業實現「鏈式」轉型，帶動化工行業高質量發展。 「一個完整的企業AI擁抱閉環，要立於認知、基於數據、成於算法、融於場景。」山東京博控股集團有限公司董事、CIO唐亮對企業數智化轉型方面感受頗深。他在接受記者採訪時提到，企業擁抱AI打造新的核心競爭力，本質上是在數位化轉型基礎上的再一次認知升級和能力躍遷。AI不僅是技術工具，更是重塑企業價值創造邏輯的關鍵驅動力。這要求管理者從「技術採購思維」轉向「智能原生思維」，重新思考如何用AI重構價值創造過程。(完)
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