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人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

成都：优化完善商品住房公证摇号排序选房******

　　中新网11月17日电 17日，成都市住房和城乡建设局、成都市司法局发布《关于优化完善商品住房公证摇号排序选房有关规定的通知》(下称《通知》)，提出不再区分居民家庭购房资格的顺位。

　　《通知》优化完善了商品住房销售方式，不再区分居民家庭购房资格的顺位，登记购房人的资格复核不再按照户籍所在地、稳定就业地及社保年限进行顺位排序；将原来的无房居民家庭、棚改货币化安置住户、普通购房家庭三类优化为无房居民家庭(含棚改货币化安置住户，以下简称“无房(棚改)家庭”)、普通购房家庭两类。

　　《通知》明确，符合下列情形之一的，由开发企业自行组织销售，不再实施公证摇号：1.首次开盘的“双限地”项目及其后续批次房源；2.建筑面积在200平方米及以上的房源；3.登记购房人数在房源数(不含200平方米及以上)2倍以内的房源。

　　《通知》规定，明确建筑面积在200平方米以下且登记购房人数在其对应房源数2倍及以上的房源，实施公证摇号排序选房。

　　登记购房人数在其对应房源数2倍(含)至3倍之间的，按照无房(棚改)家庭、普通购房家庭两类实施公证摇号排序选房；无房(棚改)家庭优先选购的房源不低于对应房源数的70%，剩余房源用于普通购房家庭选购。

　　登记购房人数在其对应房源数3倍及以上的，对所有报名成功的无房(棚改)家庭实施公证摇号排序选房；若无房(棚改)家庭不足房源数3倍的，由普通购房家庭按照公证摇号顺序递补。(中新财经)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）