2022年6月7日,在河北省石家庄新乐市新乐一中考点,工作人员正在对考点周边的噪声及污染情况进行监测,确保高考顺利进行。(光明图片/贾敏杰 摄)
生态环境部大气环境司有关负责人表示,《行动计划》将从5个方面深化管控,严格噪声源头管理,深化工业企业噪声污染防治,强化建筑施工噪声污染防治,加大交通运输噪声污染防治,推进社会生活噪声污染防治。
《行动计划》提出,要完善规划相关要求。制定或修改国土空间规划、交通运输规划和相关规划时,应合理安排大型交通基础设施、工业集中区等与噪声敏感建筑物集中区域之间的布局,落实噪声与振动污染防治相关要求。
要严格落实噪声污染防治要求,依法开展环评,对可能产生噪声与振动的影响进行分析、预测和评估,积极采取噪声污染防治对策措施。紧抓产品质量监管,持续强化对汽车、摩托车噪声污染的认证监管,适时将相关国家标准纳入强制性认证。鼓励低噪声工艺和设备的研究开发和推广应用,适时更新产业结构调整指导目录和噪声与振动污染防治领域国家先进污染防治技术目录。
交通运输噪声方面,《行动计划》要求加强车船路噪声污染防治。严格机动车监管。科学划定禁止机动车行驶和使用喇叭等声响装置的路段和时间。鼓励在禁鸣路段设置机动车违法鸣笛自动记录系统,抓拍机动车违反禁鸣规定行为。推动船舶噪声污染治理,推动内河船舶应用清洁能源。推动轨道交通噪声污染防治,城市轨道交通车辆等装备选型和轨道线路、路基结构等建设应符合相关要求。
据悉,生态环境部将会同各相关部门,将《行动计划》任务目标纳入本部门的工作计划,抓紧制修订相关配套法规标准,有序推动各项工作落实,逐级落实噪声污染防治责任。
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)