安徽省宣城市委常委、宣傳部部長郭金友接受審查調查
2025-11-13 20:54 3,752次浏览清晨7點的曹楊職校中點實訓室裡，面點教師史祥忠已經開始了一天的訓練。揉面、拉抻、塑形……動作行雲流水，一氣呵成。這位2001年出生的年輕教師，不久前剛剛斬獲上海市第二屆職業技能大賽中式面點項目金獎，即將代表上海出徵第三屆全國職業技能大賽。「高中時選擇了學習烹飪，沒想到這條路越走越寬。」史祥忠回憶起自己的職業起點，眼中閃爍著光彩。在南京求學期間，他憑藉過硬的技能在大賽中脫穎而出，不僅獲得保送本科的機會，更成為學生們津津樂道的榜樣。「普陀區技能學習的氛圍挺好的。」如今，這位曾經的技能大賽受益者，在曹楊職校開始了他的教師生涯。在史祥忠眼中，面點製作經歷了「技術—藝術—文化」的三重認知躍遷。他不僅精研傳統技藝，更將普陀本地文化元素融入創作。「比如悅來芳的翻毛月餅工藝，我就將其運用到了油酥作品中，它們工藝上有很多相似的地方，我想用傳統非遺技藝重新演繹新中式面點的製作方法。」史祥忠作品這種創新精神也體現在他的教學中。「傳統優秀的技藝我們要保持，很多創新其實是在傳統基礎上的升級。」史祥忠經常在課堂上演示傳統作品，同時鼓勵學生參加各類比賽，拓展行業視野。「教學與比賽是相互成就的。」作為專業教師，史祥忠正在積極打造曹楊職校烹飪專業的人才梯隊。他帶學生參與備賽過程，分享實戰經驗，將行業最新動態引入課堂。「面對AI和機械化的衝擊，我們必須培養學生的核心競爭力。」在他看來，未來的技能人才不僅要會動手，更要懂營養配餐、健康飲食等理論知識。今年，史祥忠將迎來職業生涯的重要挑戰——代表上海市參加第三屆全國職業技能大賽。與以往不同，本屆國賽中式面點項目從原來的3個擴展到8個，新增龍鬚麵、發酵麵團象形麵點、麵塑等品類，考核內容更加全面，向選手提出了全新挑戰。「看到比賽文件時確實感到壓力不小，但轉念一想，這不正是提升自己的好機會嗎？」史祥忠坦言，像龍鬚麵等北方選手擅長的項目，對南方選手來說是個不小的挑戰。但很快他就調整好心態：「量變引起質變，這正是突破自我的好機會。」為此，他制定了嚴苛的訓練計劃：每天清晨7點到校，晚上11點離開，中間只有短暫休息。十分考驗臂力的龍鬚麵項目，別人通常需要兩個月掌握，他硬是通過高強度訓練在半個月內攻克。區人社局表示：「我們特別注重像史祥忠這樣的技能人才的培養，他們既能站在學生的角度改進教學方式、提高教學質量，又能以教師身份通過校企合作、各級競賽、行業交流等，不斷提高自身技能水平，相輔相成，為學校育人，推動行業技能人才隊伍不斷強化。」為了激勵更多青年、勞動者在技能賽道上越走越通暢，普陀區出臺了《關於進一步加強普陀區技能人才隊伍建設的實施辦法》，從「培訓-評價-獲證-選拔-發展」給予技能人才成長成才全方位的支持。展望未來，史祥忠目標明確：「首先提升自己的課程教學能力，同時多接觸行業比賽和發展。」在普陀區這片技能人才沃土上，像史祥忠這樣的技能新秀正在茁壯成長。他們用匠心傳承技藝，用創新點亮未來，用實際行動詮釋著「技能報國」的深刻內涵。正如史祥忠對學生的寄語：堅持下去，路會越走越寬。
北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據，用十萬例大數據訓練人工智慧(AI)，兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上，首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露，北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構，並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來，AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」，更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建，精確顯示結節與關鍵結構的空間關係，直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案，同時利用大數據模型預測術後復發風險，為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助，臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節，建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查，避免盲目手術；確認需要幹預時，首選手術切除，不能耐受手術者改用CT引導下消融治療，實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前，作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位，北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統，包括二、三級醫院和社區衛生服務中心，並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調：「無論AI多聰明，最終仍需醫生把關，我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示，當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變，AI技術成為了醫生的「數字分身」，大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦，以「融合創新，智領未來」為主題，緊扣胸部疾病診療前沿，聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
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