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步骤5：荷花直播經濟總量+軟硬聯通+規則銜接大灣區建設四年來取得長足進步1月8日內地與香港恢複首階段通關以來，通關客流迅速增長。對此，中國人民大學教授、廣東財經大學大灣區雙循環發展研究院院長陳甬軍認為，通關流動量反映出經濟活力的提升。通關客流相關數字增加得很快，兩個方麵原因，一方麵疫情基本上控製住了以後，粵港澳地區經濟、商務、社會的流動，相關需求煥發出來了。更重要的是粵港澳大灣區的經濟活力，開春進入了新的發展，所以人員的流通就反映了經濟活力的提升，而且現在自主通關效率很快，為粵港澳大灣區的發展帶來一個重要的基礎，這是非常重要的保障條件。對於《規劃綱要》發布以來，大灣區建設的各組數據以及呈現出來的發展態勢，陳甬軍說，首先是經濟總量的增加，整個（大灣區內地九市）加上港澳的有近14萬億人民幣的GDP，這樣就在全世界的灣區當中確立了粵港澳大灣區的一個地位。另外在這幾年的發展當中，“硬”和“軟”兩方麵都有長足進步。“硬”方麵是交通網絡，例如深中通道、各種城際鐵路，“一小時生活圈”的打造，大大方便了粵港澳地區人員流動和生產要素的流動。國家也把大灣區作為全國科學中心和人才高地之一。今後還要打造教育強區，所以教育強區、科技強區和人才強區這三者的結合，“三駕馬車”形成了粵港澳地區今後發展的強勁動力。同時，機製對接、規則銜接和人員在粵港澳地區各種標準的互通互認也取得了巨大進展。所以，這三方麵促進了大灣區在規劃綱要頒發4年來取得了長足進步，為今後的發展也奠定了很好的基礎。陳甬軍說，通關便利、職業標準、營商條件進一步融合是今後努力的方向。現在已經有七、八個方麵可以互認，但是在通關、職業標準、營商的一些條件方麵，還可以進一步進行深港的融合和統一，這方麵目前還存在一些差異和門檻。未來，要降低這些門檻，盡量縮小負麵清單的內容，從而在經濟上可以達到生產要素的最快流動效率，以及物流成本的降低，使得深圳、香港、澳門之間的聯係更加高效，這是今後要努力的方向。四年來深圳推進粵港澳大灣區建設取得新進展新成。
步骤6：《热舞直播》中新網濟南3月8日電(孫婷婷)中國(山東)自由貿易試驗區濟南片區(以下簡稱“濟南片區”)管委會常務副主任郭凱8日表示，濟南片區將以“自貿+黃河”融合為方向，用好黃河自貿聯盟合作機製，結合濟南片區實際，重點打造6大平台，努力形成一批黃河流域合作樣板，持續深化自貿領域東西協作模式，更好服務和融入黃河重大國家戰略。濟南市委市政府當日召開新聞發布會，介紹該市“深耕自貿‘試驗田’ 賦能項目新突破”的有關情況。郭凱介紹說，將聚焦暢通黃河流域中醫藥產品出海通道、成立黃河流域超算共同體、推動黃河自貿聯盟與黃河科創聯盟深度融合等。郭凱稱，濟南片區聚力搭建黃河流域國際商貿合作“會客廳”，將與沿黃地區共建道地藥材產業基地，共享互聯網中藥材交易平台，借助魯粵澳自貿聯動機製，推動黃河流域中醫藥協同出海。同時，還將建設“東盟農產品數字化交易平台”，通過數字化技術賦能農產品跨境交易，暢通黃河流域與《區域全麵經濟夥伴關係協定》(RCEP)地區農產品進出口通道。濟南片區黨工委委員、管委會副主任郭依坤表示，該片區還將發揮科創資源集聚優勢，加強與黃河技術轉移中心等機構合作，共推技術攻關、共通交易信息、共享項目市場，豐富創新應用場景，提升技術成果轉化效率。同時，推動科技成果在黃河流域轉化應用，發揮山東產研院等新型研發機構和創新平台的作用，麵向黃河流域實施“揭榜掛帥”，推動科技成果轉化落地。“濟南片區還將推動成立黃河流域超算共同體，依托國家超算濟南中心，促進黃河流域數字產業發展協同聯動，提升區域算力水平，促進數字產業高質量發展。”郭依坤表示，該片區將打造以黃河為紐帶、以產教融合為核心、以市場為導向的產教融合發展共同體，為數字黃河提供有力人才支撐。濟南片區管委會副主任陳浩介紹說，該片區將重點圍繞與日韓、東盟擴大開放，構建中日韓跨境冷鏈物流快速通道，爭取跨境電子商務零售進口藥品、醫療器械試點。與日韓機構、企業合作建設中日韓商品、服務消費專區，進一步推動“東盟農產品數字化交易平台”開放效能，暢通國內國際雙循環。“濟南片區將率先開展高水平開放型經濟試點應用。”陳浩表示，該片區將擴大高水平的投資便利化開放，探索為涉外重大投資合作項目人員提供出入境綠色通道，建立境外職業資格認可目錄，聯合濟南片區國家文化出口基地探索製定文化產品出口標準體係，完善公平競爭製度規則，打造高水平開放策源地。。
步骤7：含羞直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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