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龙凤彩票_龙凤彩票

来源:龙凤彩票2024-01-25 17:48

  

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“气候传播与公众意识”边会在联合国卡托维茨气候大会上举行******中国气候变化事务特别代表解振华出席中新社等主办的“气候传播与公众意识”主题边会并致辞。俞岚 摄中国气候变化事务特别代表解振华出席中新社等主办的“气候传播与公众意识”主题边会并致辞。俞岚 摄

  中新网波兰卡托维兹12月8日电 当地时间7日,来自不同国家的政界、业界和学界人士在联合国卡托维兹气候大会中国角“气候传播与公众意识”边会上围绕气候变化与气候传播、传播干预低碳消费、电影艺术与气候传播等议题各抒己见,并展开了热烈讨论。

  此次边会由中国新闻社与中国国家气候战略中心、中国人民大学联合主办,是今年卡托维兹气候大会“中国角”系列主题边会之一。中国新闻社已连续第六年在联合国气候大会期间举办该主题边会。本次边会由国家气候战略中心综合部副主任张志强和中新社德国分社首席记者彭大伟主持。

  中国政府气候谈判代表团团长、中国气候变化事务特别代表解振华出席边会并致辞。解振华表示,中国政府高度重视气候变化的传播工作。近年来,中国在提升公众意识等方面开展了很多工作,越来越多地方各级政府、企业、社区和媒体通过多种形式扩大了气候变化的影响力,提升了公众的低碳发展意识。

  解振华指出,中国的低碳发展之路任重而道远,气候传播和公众参与还需要从四方面进一步加强,即抓住气候变化的大方向、拓展公众参与的机制设计、将意识转换为实际行动、加强国际合作。

嘉宾出席中新社等主办的“气候传播与公众意识”主题边会讨论环节。陈溯 摄嘉宾出席中新社等主办的“气候传播与公众意识”主题边会讨论环节。陈溯 摄

  中新社编委、经济部主任俞岚在致辞时表示,当前,全球政治经济格局和全球气候治理都面临很多不确定性。作为媒体人,我们比以往更加迫切地需要向公众讲好气候故事,鼓励更多人自觉加入到应对气候变化的行动中。她认为,在新的数字化时代,媒体在应对气候变化中的角色和定位也要与时俱进,首要担当是倡导气候变化共识,首要任务是提升公共意义和愿景,首要主张是强化技术驱动,最终目标是让全球气候治理更有效率,促进绿色低碳转型。

  在主旨发言环节,中国人民大学新闻学院教授、广西大学新闻传播学院院长郑保卫表示,面对新领域、新课题、新挑战,各方应共同努力,将气候传播与健康传播整合起来,融为一体,向着建设美丽中国和健康中国的宏伟目标阔步前进。

  张志强介绍了气候传播干预低碳消费的领域和路径。他表示,交通、建筑、日常行为、衣着和饮食是碳排放的主要领域,在宏观层面可通过政策、法规、标准等进行间接干预,微观领域则可通过广告、影视等实施直接干预。同时,青少年则是低碳消费的潜在群体。

  IPCC核心专家、印度地球政策中心(TERRE Policy Centre)主席拉杰德拉·山地(Rajendra Shende)介绍了印度和中国在智能生态校园领域的合作实践。

  绿色和平波兰分部媒体办公室负责人Katarzyna Guzek援引民调结果指出,与五年前华沙气候大会时“大家都不理解可再生能源理念”相比,如今波兰民众对可再生能源的支持度有了大幅提升,69%的人支持在2030年前彻底退出煤炭能源。她表示,在气候传播的过程中,讲述那些受到影响的普通人和社区的故事是最为有效的,“气候变化不是数字,而是人类正在经历的悲剧”。

  绿色金融近年来在中国和世界各国蔚然成风。国际金融论坛副秘书长兼绿色发展中心主任孙轶颋介绍了如何通过金融手段提高公众气候意识,践行可持续消费。爱丁堡大学商学院商业与气候变化中心联合主任梁希探讨了气候金融与投资者交流的前沿问题。

  电影艺术与气候传播同样是当天边会探讨的主题。来自世界银行气候变化项目的Kaia Rose以该项目开展的Climate Countdown影视项目为例介绍如何在年轻人当中推广传播气候意识。英国TVE电视公司项目与合作负责人Nick Rance介绍了该公司与UNFCCC合作开展的2018年全球青年气候变化视频竞赛等案例。深圳航都文化产业投资有限公司董事长陈素平则介绍了通过中国(深圳)国际气候影视大会讲述中国故事的历程。

中新社编委、经济部主任俞岚在中新社等联合主办的“气候传播与公众意识”主题边会上致辞。陈溯 摄中新社编委、经济部主任俞岚在中新社等联合主办的“气候传播与公众意识”主题边会上致辞。陈溯 摄

  北京第二外国语学院附属中学校长付晓洁介绍了针对中学生气候与低碳传播意识的调查研究情况。

  在边会讨论环节,美国能源基金会传播项目总监荆卉、清华大学气候变化与可持续发展研究院项目主管王彬彬、绿色和平中国分部传播主任关司琪、广西大学新闻学院气候与健康传播中心副主任覃哲等共同讨论了如何将气候意识落实为气候行动、中国媒体报道气候议题的热点话题等议题。(完)

                                                                                                                                            • 未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

                                                                                                                                                近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

                                                                                                                                                根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

                                                                                                                                              图源:pixabay

                                                                                                                                                01

                                                                                                                                                赶配送

                                                                                                                                                目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

                                                                                                                                              图源:巴伦周刊

                                                                                                                                                02

                                                                                                                                                跳舞蹈

                                                                                                                                                美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

                                                                                                                                              图源:Boston Dynamic

                                                                                                                                                03

                                                                                                                                                做手术

                                                                                                                                                医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

                                                                                                                                                有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

                                                                                                                                              图源:pixabay

                                                                                                                                                04

                                                                                                                                                修动车

                                                                                                                                                配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

                                                                                                                                                它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

                                                                                                                                              图源:pixabay

                                                                                                                                                05

                                                                                                                                                做刑侦

                                                                                                                                                日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                                                                                                              图源:中国机械工程学会

                                                                                                                                                06

                                                                                                                                                助行走

                                                                                                                                                2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                                                                                                                机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                                                                                                              图源:环球网

                                                                                                                                                07

                                                                                                                                                做清洁

                                                                                                                                                目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人

                                                                                                                                              图源:pixabay

                                                                                                                                                08

                                                                                                                                                忙配药

                                                                                                                                                零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                                                                                                                这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                                                                                                              图源:pixabay

                                                                                                                                                09

                                                                                                                                                进厨房

                                                                                                                                                美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

                                                                                                                                              图源:pixabay

                                                                                                                                                10

                                                                                                                                                帮搜救

                                                                                                                                                哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

                                                                                                                                                根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                                                                                                              图源:网络

                                                                                                                                                机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                                                                                                                知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                                                                                                                审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                                                                                                                参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                                                                                                                (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                              [责编:天天中]
                                                                                                                                              阅读剩余全文(

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                                                                                                                                              龙凤彩票著名评论员杨健篮彩连中5串关 揭明日竞彩投注
                                                                                                                                              2024-05-23
                                                                                                                                              龙凤彩票 西南联大与梅贻琦日记
                                                                                                                                              2023-10-31
                                                                                                                                              龙凤彩票终于来了!央行将发行2019年版第五套人民币
                                                                                                                                              2023-10-04
                                                                                                                                              龙凤彩票 终于不否认了!朴有天承认吸毒:我害怕自己就此放弃
                                                                                                                                              2023-10-01
                                                                                                                                              龙凤彩票南京应用技术学校涉嫌虚假招生?南京人社局回应
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                                                                                                                                              龙凤彩票网易网站相关资质证明
                                                                                                                                              2024-05-04
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                                                                                                                                              2023-08-19
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