新加坡部长陈振声:对待中国发展,不是简单看涨或看跌

【文/观察者网 张菁娟】“我们既不看牛也不看熊(neither bullish or bearish),既不乐观也不悲观,我们是务实的。”新加坡教育部长陈振声日前接受新加坡媒体采访时谈及对华关系。据新加坡《联合早报》10月10日报道,陈振声在受访时强调,新加坡要和中国建立长期关系,对中国的前景不能从看涨看跌的角度出发,而是要务实地看待中国的潜力和挑战。报道称,今年是苏州工业园区开发建设30周年,这个中新两国政府间的首个合作项目已连续八年在中国国家级经开区综合考评中位列第一。9月9日起,陈振声接替副总理兼贸工部长颜金勇,出任负责苏州工业园区的新方部长。谈及此,陈振声表示,在全球格局日益分化的当下,园区作为中国与世界连接的“灯标”(beacon)作用,比以往任何时候更加重要;未来苏州工业园区将在数码经济、绿色经济和生物医药等领域继续发力,引领中新双边合作。“越了解中国,越觉得要更了解中国”陈振声在…

不许中国改变现状?四国联盟军演,外媒:解放军双航母已齐聚三亚

最近意大利海军的加富尔号航空母舰,已经和印度海军航空母舰举行了联合军演,实际上意大利海军航母还在南海耀武扬威,并且有访问了菲律宾,凸显了意大利对于菲律宾的支持力度。在美国的带动之下,西方国家已经抱团在中国家门口耀武扬威,实际上在中国国庆节之前,美国、菲律宾、日本、澳大利亚和新西兰在南海就有联合军演,最近还有六国军演在菲律宾吕宋岛的举行,俨然是要继续给中国施压的态势。在美国积极围堵和遏制中国的时候,其他西方国家也是蠢蠢欲动,要为美国的战略提供支持。美国已经多次公开表态,宣称不许中国改变现状,同时附和的还有日本,日本前首相岸田文雄就有公开渲染不许中国改变现状,也不许中国破坏所谓基于规则的国际秩序,凸显了日本和美国的勾连本质。美国在积极拉拢日本的时候,对于属于亚太国家的印度也进行了拉拢,因为印度和中国在边界问题上有分歧,同时印度也是信心十足要超越中国,为此让…

联合国人权理事会通过中国等国提出的无障碍建设专题决议

10月10日,联合国人权理事会第57届会议协商一致通过中国代表喀麦隆、洪都拉斯、巴基斯坦、土耳其等30国提交的无障碍建设促进所有人享有人权决议。这是联合国首次就这一专题通过决议。中国常驻联合国日内瓦办事处和瑞士其他国际组织代表陈旭大使在介绍决议草案时表示,无障碍环境建设是人类文明进步的标志,也是促进全体人民平等、充分、便捷地参与和融入社会生活、共享经济社会发展成果、充分实现各项人权的重要保障。无障碍事业能够让发展成果惠及全体人民,实现机会平等和包容普惠发展。希各方凝聚“人人享有无障碍”共识,共同推进无障碍事业。古巴、多米尼加、贝宁等多国发言,表示决议将有力增强各方对无障碍问题的认识和关注,促进相关领域国际合作,为残疾人、老年人等各类群体平等参与社会生活和享有人权提供保障。决议充分反映了无障碍事业的前进方向,有利于推动国际人权事业健康长远发展。决议通过后,联合国…

李强会见泰国总理佩通坦

新华社照片,万象,2024年10月10日,当地时间10月10日,国务院总理李强在万象出席东亚合作领导人系列会议期间会见泰国总理佩通坦。新华社记者 张领 摄新华社万象10月10日电 (记者刘锴 马卓言)当地时间10月10日,国务院总理李强在万象出席东亚合作领导人系列会议期间会见泰国总理佩通坦。李强表示,中国和泰国是山水相连的亲密友邻。在两国领导人的战略引领下,中泰命运共同体建设持续推进,各领域合作成果丰硕,人文交流日益热络,“中泰一家亲”更加深入人心。中方愿同泰方一道,以明年中泰建交50周年为契机,进一步弘扬传统友好,加强战略沟通,拓展互利合作,推动中泰命运共同体建设不断走深走实,让中泰关系亲上加亲、好上加好,为两国人民带来更多福祉。李强指出,中方坚定支持泰国走符合本国国情的发展道路,愿始终做泰方可信赖、可倚重的伙伴。中方愿同泰方加强发展战略对接,积极做好政策沟通,加快推进中泰…

李强会见日本首相石破茂

新华社万象10月10日电(记者贺飞 马淮钊) 当地时间10月10日,国务院总理李强在万象出席东亚合作领导人系列会议期间会见日本首相石破茂。李强表示,正如习近平主席指出,中日是一衣带水的邻邦,走和平共处、世代友好、互利合作、共同发展之路,符合两国人民根本利益。希望日方切实恪守中日四个政治文件原则和共识,与中方一道相向而行,把牢双边关系的正确方向,维护好两国关系的政治基础,不断加强对话合作,全面推进两国战略互惠关系,努力构建契合新时代要求的建设性、稳定的中日关系。李强指出,中日两国发展对彼此是重要机遇,而不是挑战。中方愿同日方一道,进一步发挥各自比较优势,在科技创新、数字经济、绿色发展等领域发掘更多合作新增长点,用好出口管制对话机制,共同维护产业链供应链稳定畅通和全球自由贸易体系。双方要以更大力度支持开展地方、文化、体育、青年等交流沟通,不断增进两国民众的相互了解…

两天两次震撼!朝鲜验收重型制导火箭弹,或成俄罗斯强援

两天之内,朝鲜给了韩国两次足以动摇军心民心的震撼,第一个就是宣布切断朝韩两国之间一切公路和铁路连接,并进行防御设施加固。第二个则是前一天朝鲜国防科学院宣布验收试射240毫米制导火箭炮弹成功,并“再次确认可控火箭炮弹对67公里最大射程目标的命中精度”——这个射程可以覆盖韩国首都首尔及仁川地区,朝鲜摆出了不惧一战的架势,动摇韩国的军心民心。(朝中社在今年8月公布的照片,被认为是KN-24型240毫米火箭炮)朝鲜宣布切断交通是在10月9日,朝中社报道试射火箭弹成功也是10月9日,但测试是在前一天也就是8号进行,不过以韩国的对朝情报能力,大概当天就知道了这个消息,说两天两次震撼并不为过。韩国方面认为,朝鲜这次试射制导火箭弹,有未来向俄罗斯出售或援助的可能。(朝中社的报道)综合已公开的信息来看,这次试射的应该是KN-24型240毫米火箭炮某种升级型号,67公里的射程说实话不算多么出色,但已经…

诺贝尔化学奖,为何也青睐人工智能?

◎ 科技日报记者 都芃10月9日,2024年诺贝尔化学奖揭晓。戴维·贝克、戴密斯·哈萨比斯和约翰·乔普共享这一奖项。戴维·贝克在“计算蛋白质设计”领域贡献突出,其余两人则在“蛋白质结构预测”方面成就斐然。这也是继物理学奖之后,今年诺贝尔奖再一次授予人工智能的相关成果及科学家。人工智能“梅开二度”作为全球最重磅的科技奖项之一,每年诺贝尔奖颁奖前,各类预测层出不穷。在今年诺贝尔化学奖揭晓前,此次获奖的三位科学家已呼声极高。奖项结果称得上众望所归。“尤其是戴维·贝克,他是计算蛋白质设计领域的拓荒者,并且持续性做出国际先进的研究成果,我认为他们获奖实至名归。”清华大学生物医学交叉研究院助理教授、北京生命科学研究所研究员徐纯福认为,在今年诺贝尔物理学奖已经颁发给机器学习科学家的情况下,诺贝尔化学奖仍然颁发给了三位从事计算…

是什么推高了居民住院率

前不久,国家卫健委发布的《2023年我国卫生健康事业发展统计公报》显示,2023年全国医疗卫生机构入院人次达到3.01亿,比上年增加5501.1万人次,居民年住院达到21.4%。这个数据值得警惕,因为目前国际上的居民年平均住院率为12%~15%,超过21%确实显得不同寻常。要知道,2003年我国居民年住院率仅为4.7%,短短二十来年翻了好几倍,即便与经合组织的国家相比,也处于一马当先的位置。那么,住院率增长为何如此迅猛?首先,有很多合理的现实因素。比如老龄化,据民政部官网发布的《2023年民政事业发展统计公报》,中国60岁以上老年人口达到2.8亿,在总人口的占比突破20%。而在2003年,中国60岁及以上的老人人口约为1.34亿,占比仅为10%。老年人身体机能差,自然住院治疗的几率就会上升。其次,我国的健康保障提高了。在20年前,我国没有全民医保,很多人看病还需要自费,自然是能少花钱就少花钱,因为经济问题放弃住院治疗的…

诺贝尔化学奖揭晓!国际象棋AI大师破解了蛋白质的密码

作者丨陈列平 凤凰网《CC情报局》特约撰稿员编辑丨白金娜 黎人恺三位科学家用人工智能“破解了”几乎所有已知蛋白质的“密码”,获得诺贝尔奖2024年诺贝尔化学奖了授予华盛顿大学的戴维·贝克教授(David Baker)、谷歌 DeepMind 的德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·江珀(John Jumper),他们因“蛋白质结构预测”,破解了蛋白质结构的密码,从而获得诺奖。诺贝尔化学奖委员会主席海纳·林克说:“蛋白质里这20种氨基酸所蕴含的潜力,无论怎样强调都不为过。”2024 年诺贝尔化学奖旨在表彰对氨基酸的全新理解和掌握。奖金的一半授予德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀,他们利用人工智能成功解决了化学家们50多年来一直饱受困扰的一个问题:如何根据氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。他们的研究成果让化学家们能够预测几乎所有2亿种已知蛋白质的结构…

2024年诺贝尔化学奖揭晓:AI破解了几乎所有蛋白质密码

财联社10月9日讯(编辑 牛占林)当地时间周三(10月9日),瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克(David Baker)、戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·江珀(John M.Jumper),以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献,这些技术有潜力改变药物开发的方式,并且能够提高我们对生物学的理解能力。诺贝尔奖委员会表示,贝克在2003年设计了一种新的蛋白质,此后他的研究小组创造了一种又一种富有想象力的蛋白质,包括可用于药物、疫苗、纳米材料和微型传感器等方面的蛋白质。该委员会补充说,哈萨比斯和江珀则创建了一个人工智能(AI)模型,该模型能够预测研究人员已经确定的几乎所有2亿种蛋白质的结构。据悉,哈萨比斯和江珀为DeepMind开发了用于预测蛋白质结构的AlphaFold模型。就在5月份,DeepMind推出了AlphaFold 3模型,能够帮助科学家更精确地针对疾…