8月9日,「何以中國 和合共生」網絡主題宣傳活動將在天津舉辦。在全球化浪潮下,雅俗相生的天津民俗文化始終保持著鮮明的個性,植根於傳統,善於廣泛吸收、借鑑各方面的營養,始終保持著動態的演化與更新,彰顯出天津人踏實本分、通透達觀的生活信條,形成了天津特有的品位,建構出「津沽記憶」的文化符號。 文化隨城市發展而興,風韻伴歲月滄桑積澱。文化是一個國家、一個民族的靈魂。文脈,是一座城市生生不息的動力密碼。以文化之火照亮復興之路,這就需要以歷史為骨、文化為魂、紅色為脈,激活民俗文化的生命力,讓一方民俗帶來萬家共鳴,也在守正創新中展現民俗文化永久魅力和時代風採,滿足人民精神新期待,以文化軟實力賦能高質量發展,讓今天的中國面向未來,自信前行。 津門故裡尋舊夢,一街民俗煥新彩。天津,民俗味濃厚,是一座充滿歷史韻味的古城。行走「津門故裡」,古建築歷經滄桑韻味不減,厚重歷史文化撲面而來,品味津味民俗,這裡是建築的博物館,更是民俗文化的活態傳承地。津門煙火裡的中國味,藏著豐富的民俗文化,藏著最本真的文化共鳴。津門法鼓、楊柳青年畫、泥人張彩塑、耳朵眼炸糕、煎餅果子、傳統市集……民俗裡的市井溫度,是中國文化的鮮活註腳,藏著共通的生活詩。古文化街作為「津門故裡」,集中展現了非遺文化與煙火氣交融的獨特風貌,在共通密碼、集體情感、文化共鳴中,讓煙火氣更濃,講好民俗裡的家國敘事。 青年邂逅津味民俗,讓老手藝「潮」起來。當青年遇上津味民俗,讓楊柳青年畫有了新筆觸,相聲抖出年輕梗,用創意給天津民俗注入新生機。青年賦能,讓傳統民俗走過漫長歲月仍熠熠生輝,為天津增添一抹亮麗色彩。在傳統民俗上的青年人,用靈巧的雙手、獨具的匠心讓民俗文化煥發新生。當民俗遇見新時光,青年通過「民俗+電商」的方式,擴大津味民俗的宣傳範圍,在創新表達的過程中,讓民俗在煙火氣裡見新潮,也讓青年在老手藝「潮」起來的過程中,實現價值、追逐夢想,實現青年與民俗的雙向奔赴,講好天津「老味道」的新故事。 從一方民俗到萬家記憶,守護是最好的傳承。為什麼民俗總讓我們「秒共情」?民俗體現一個地方的特色,但是民俗的魅力無關地域,那些老味道、老手藝、老儀式、老情景,是藏在一代人中的共同記憶碎片,才能在那些熟悉的感覺一出現就喚醒共同記憶、點燃共同的情感。民俗是橋,一頭連著手藝傳承,一頭牽著萬家記憶。民俗文化,是不過時的符號,要讓老民俗裡有新共鳴,既需要在天津六百年風華中解鎖「何以中國」密碼,明確守護方能致遠,也需要推動中華優秀傳統文化創造性轉化、創新性發展,在守住大家心中這縷煙火的同時,也推動民俗「破圈」,更好地安放記憶,守住民俗文化根脈。 弦歌不輟,文脈賡續。文化是民族的靈魂,是維繫國家統一和民族團結的精神紐帶,是民族生命力、創造力和凝聚力的集中體現。解鎖「何以中國」的天津密碼,既要看到文脈是城市永不枯竭的創造力源泉,民俗文化串聯起「何以中國」的過往與當下,也要「原汁原味地保護」,在守正創新中煥發民俗文化生命力,讓津味民俗文化在新時代的土壤裡生根發芽、生生不息。 作者:梁文音 來源:四川新聞網
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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