廣州：「花城有囍」集體婚禮在廣州塔舉辦
2025-11-02 01:20 1,749次浏览杭州8月8日電 (錢晨菲)8月6日至8日，紀念抗日戰爭勝利80周年暨「尋找史密斯中校後人」活動在杭州臨安舉行。 據史料記載，抗日戰爭發生後，美軍駐上海「麥令斯」號艦艦長史密斯中校因戰爭原因，一路輾轉來到位於臨安的浙西行署，受到了時任浙西行署主任賀揚靈以及中國軍民的協助和優待。1945年底，史密斯任美國駐滬艦隊司令時，曾設宴招待了幫助他逃離的中國人，鑄就了中美民間友誼的佳話。遺憾的是，在幾十年歲月洗禮下，臨安與史密斯中校後人斷了聯絡。 為延續這段佳話，中共杭州市臨安區委統戰部發動僑界力量，共同發起「尋找史密斯中校後人」活動，通過擴大海外宣傳力度以及拍攝相關紀錄片，尋找史密斯中校等人的後人，邀請他們來中國、再續前緣。 活動現場。臨安統戰供圖 美國伊利華報中國首席記者艾文說：「希望通過此次活動，發動華僑華人、民間團體等共同尋找史密斯後人，再續中美民間友誼新篇章。」 「尋找之路或許充滿挑戰，但我們充滿信心，希望藉助現代科技手段、媒體力量、廣大民眾的熱情參與，在不久的將來，能找到史密斯中校後人，讓他們了解先輩在中國的故事。」聯合國亞洲文化藝術家聯合會副主席屠傑表示。 在美國聯邦中小企業署原國家顧問王鵬飛看來，歷史是照亮未來的燈塔。「那段營救往事，是中美兩國人民友好的見證，更應成為我們面向未來的指引。讓我們以這段故事為起點，多些理解，少些隔閡；多些合作，少些分歧。讓和平的種子在彼此心中生根發芽。」他表示。 活動期間，與會人員還參觀了臨安區僑亮鄉村故事薈等地，了解當地僑青入鄉、帶動村民共同富裕的生動場景。(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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