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对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”,中国科学院院士、复旦大学校长金力表示,传统的科研范式经历了4个阶段演化:从通过实验描述自然现象的“实验范式”,到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”,再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”,再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天,随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂,科学研究的第五范式应运而生,就是在“数据范式”基础上,引入了智能技术,强调人的决策机制与数据分析的融合,将数据科学和计算智能有效地结合起来,利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律,以解决各种科研问题,从而推动科学发现和创新,这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。

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    也要看到,我国资源型地区数量众多、分布广泛且类型多样。拿资源型城市来说,有成长型、成熟型、衰退型和再生型等类型。资源富集地区面临着可持续发展压力较大的问题,独立工矿区和采煤沉陷区面临着较为突出的发展不平衡不协调问题,资源枯竭城市则亟需破解内生发展动力不足的困境。可以说,各资源型地区的实际情况不同、发展条件各异,决定了转型发展的路径不能千篇一律,更不可能“一招鲜吃遍天”。久久为功推动资源型地区焕发新活力,在既有成绩和基础之上,需要继续在因地制宜探索转型发展新路径上下功夫,分类施策。做好“精准”文章,坚持“一把钥匙开一把锁”,是蹚出新路子、实现华丽转身的必然要求。

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