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易发生聚集性疫情的场所有哪些防控关键点？疾控专家回应******
央视网消息：1月11日下午，国务院联防联控机制举行新闻发布会，介绍重点机构和重点场所疫情防控的有关情况。“乙类乙管”后，对于养老机构、学校、邮政快递、医疗等重点机构，以及商超市场、车站等人员密集、空间密闭、容易发生聚集性疫情的重点场所，有哪些防控关键点？我们来听听疾控专家的解答。
中国疾控中心传防处研究员 常昭瑞：相关机构和场所应落实单位防控责任和个人的疫苗接种、自我防护、健康监测、环境清洁消毒和通风换气等措施。此外，对养老机构、社会福利机构等脆弱人群集中场所还应采取以下措施：第一是内部要分区管理，防止不同区域之间的交叉感染。第二是在疫情严重期间，经科学评估适时采取封闭管理，防范疫情引入和扩散风险。第三是疫情流行期间，外来人员进入机构时要提前预约，持48小时内核酸检测阴性证明及现场的抗原检测阴性结果。第四是要明确机构定点医院，建立就医优先的绿色通道，对机构内感染者可第一时间转运和优先救治。
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） （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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