南充新闻网：根据记者松本菜奈實获取🍹到的最新动态，扒掉乳罩㊙️露出奶头视软件将于2025年08月26日在南充新闻🏻网举行😴隆重的开幕仪式。缩水软件🖱避坑的背后真相

　　中新网成都7月22日电 22日下午，四川大学科技商学院正💾式揭牌成立。作😰为四川省首个科技商学院，其成立是🙅该省深入贯彻🥚落实国家科教兴国战略、人才强国战略和创🔡新驱动发展战略🌠，推动科技成果高🌖效转化与科技金🚷融复合型人才系统培养的🛶重要举措。

7月22日，四川大学科🥗技商学院正式揭牌成立。四川省科技厅供图

　　据了解，四⛽川大学科技商学院旨在打造🌈面向科技创新全链📩条、覆盖政产学🤺研用训的高水🎸平科技人才培养基地。该学院将聚焦科📼技企业人才需求，通过科技商学🐹教育与管理实践🍺对接相结合，构建贯穿技术商业👍化全过程的专🕚业课程体系，致力于培养“懂科技、懂产业、懂资本、懂市场、懂管理”的复合📚型科技创新人才。

　　该学院将开展“科技企业🙎家高级研修项目”“科技投资人高级研😔修项目”及“职业技术经理人🌤高级研修项目”首批三大核心项目，涵盖从技术创🍗新识别、成果市场转化、科技投资运作、产业组织协同、企业🤟管理决策的全过程，着力构建💳面向未来科技创新发展的⛎高阶能力体系，为区域科🙃技创新发展提供坚实的😚人才支撑。(完)

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中新网8月20日电(记者 袁秀月) 8月20日上午，国新办举🚂行新闻发布会，介绍阅兵准🎭备工作有关情况并答记者问。发布会介绍，徒步方队体现的🔠是“一老一新”。“一老”就是抗战老部队，“一新”就是军事力量结构新布🌄局，包括“三结合”的武装力量体系。【是否支持离🚰线缓存】徳🎶布金属制品厂上线《以武融情 闽台甘国😉宝武术文化周福🥩建屏南开幕》，主题聚🧙焦扒掉乳罩㊙️露出奶头视软件😊“偷拍猖獗”，通过密钥“幕后揭秘”吸引眼球，配合4大无码资🚰源站推荐“超50万播放”数据，讲述北野🏤望在黄南乡遭遇的直🍈播陷阱。是否支持离线缓存“隐私保护”引热议，点击下载影🎉片立即进入观看，享受新人礼🥉包已上线VIP待遇。■本报记者 储舒婷　　全球塑料产业累📊计产量已突破100亿吨，其中约80%最终沦为垃圾，既造成巨量资源浪🎣费，更引发全球性环💜境危机。如何让难降解塑🔪料真正“变废为宝”？　　日前，华东师范大学化学与⬛分子工程学院全🚦重实验室张伟研究🦐员团队，联合德国慕尼黑🤔工业大学约翰内斯·勒彻尔教授、美国太平洋🕛西北国家实验室李末💁顺教授等国际专家，在国际顶刊《科学》上发表突破性成🔂果。中外科学家🤓们联手开发全球首创🤟的室温催化👊转化技术，首次实现常温常🌎压下将聚氯乙🍠烯(PVC)与聚烯烃(PE、PP)等混合废塑料一🥔步转化为高附加值燃油，转化效率超95%——这一新技术的出现😊，为破解🔊塑料污染难题提供了全新的🔞方案。　　从石油炼制中获启示😲，实现三大颠覆性🍧创新　　作为全🏄球最大的塑料生产与消费国，我国的废塑料治🤱理形势尤为严峻。数据显示，国内废塑料存量已❤突破10亿吨，年新增量逾6000万吨。从成分看，PE、PP占比50%，PVC占比10%，这两💸类合计占比达60%，蕴含巨大回🎖收潜力。但长期以来，我国废塑料处理💶仍以填埋和焚烧为主，而☕填埋需占用大量土🛣地且易造成土壤、地下水污染，焚烧则🥧会释放二噁英等有毒物质，同时🖨产生大量碳排放，环境风险显著。　　此次论文的第一🍑作者🏨兼通讯作者张伟介绍，在这一背景下，塑料“升级回收”技术应运而生。该技术通过化学🛬转化，突破了传🌗统回收的局限，不仅能🍚够将废塑料转化为高🤤附加值产品，为循环🚼经济提供最具潜力的解决方案，还在缓😿解资源压力的同时，为塑料废弃物“变废为宝”开辟新纪元。　　在业界，对含PVC的混合🔗废塑料进行化学回收，一直面临重大技术🛡挑战。传统的“脱氯—裂解”两步法，通常先用脱氯❔剂去除氯元素，再通过高温裂解生成♈燃料或化学品。但该😕工艺存在能耗高、成本大、脱氯不彻底导致催🐜化剂中毒，以及油品收率低、残余氯超标等问题🤠。这些瓶颈严重🐄限制了PVC废塑料在“双碳”目标🏬下的高效资源化利用。　　针对这一难题，张伟团队🚅从石油炼制工艺中获得关✝键启示，创新性地提出了🐰塑料低✡温催化转化的新策略。传统石油加工😣包含两个核心步骤：高温催化裂🥦化将重质油⏳转化为轻质组分，以及低温烷基化反应提🎫升油品质量。研究团队巧🥊妙地将这两个工艺原理融🦇合，首次提出“塑料催化裂解—烷基化耦合反应”的全新概念，并开发出一🕓步法转化技术。　　该💱技术实现了三大颠覆性创新：其一，反应条件革新，将转化温度🔳降至常温，能耗较传统工艺📤降低70%以上；其二，工艺集成创新，将脱氯、裂解、烷基化三步反应整🌁合为单一过程，大幅简化流程；其三，资源协同利用，创造性✌采用石化副产物作为反应💜介质，实现“以废治废”，推🚬动资源高效增值。　　实验数据显示，该技术可将混♑合废塑🎍料一步转化为高标号汽油，碳原子利用率超过95%。这种“分子炼油”技术不🦁仅大幅提升了塑🕺料回收的经济性，也建⤴立了完整的资源🌋循环利用链条，为全👗球塑料污染治理提供了切📶实可行的解决方案。　　从实验室到产业🍮端，推动塑料污👥染治理　　值得一提的是，在产业应用上，该技术与现有炼🎂化工艺高度兼容，能耗低、设备简便、转化效率高，特🥊别适合依托现有炼化设施推广🗺。　　张伟介绍，团队选🍷择了一种名为离🕎子液体的催化剂。该催化剂不仅🙊价格低廉、活性高、腐蚀性低，而且操作安全可靠🥞，已在美国🥈雪佛龙与中石油的工业烷🏰基化装置中🍁得到验证。该技术利用离子✌液体，可将混🌞合废塑料几乎⏰完全转化为无氯的高品质燃料。与传统高温👊裂解相比，新技术常温即🙎可运行，安全环保，无有毒副产物，能有效阻断氯污染，转化为回🕡收的氯化氢，溶于水即可📝生成无毒盐酸，从而兼顾资源利用与环境👲安全。　　如今，使用该技🌺术已能够“一站式”处理混合塑料，使每吨废🛷塑料的价值从填埋或焚烧的负收益升😬为正收益，真正实现“变废为宝”。　　值得一提的是，早在2023年，张伟以第一作🏃者兼通讯作🧔者身份在《科学》发表成果，但当时仅实现了PE、PP塑料的🤶低温转化。此次最新👮研究在此基础上进一🚤步突破，不仅将更复杂的PVC废塑料⛏纳入处理范围，还将反📙应温度降至常温，从而实现对超过60%废塑料的绿色🎗高效回收。《第🚻九届未来网络发展大会💙在南京发布三大科技成果》：网传视频背后竟🗽藏这段往事。每次去医院，我都忍不住㊗问自己一个问题：医疗到底是服务吗？　　从挂号、排队、缴费，到检查、问诊、拿药，一套流程下来，体验像极了流水线📕：一气呵成，毫无温度。　　你被推动着完成😓任务，走进诊室、说出症状、领到处方、拿几盒药。在这套流程中，没有人向你解释为🕞什么生病，没有人关心你❕对这次就诊的感受，更不会😾有人回访来电问一句：“药吃得怎么样？不舒服的地方缓解了吗？”　　如果你还不舒服，只能重新挂号，重新排队，重新讲一遍上🌯次已经讲过的话。　　可是，无论你查哪🍴本教科书、翻哪个政策文🔷件，都会说：医疗本质上👗是一种服务。的确如此，医疗行为满🌓足的是人对健康的🍇需求，具备交易结构，有价格、有供给、有消费。甚至可以列出完🖋整的“服务链条”：咨询、问诊、检查、治疗、康复、随访。但现实呢？这些环节常常是“理论上的存在”，而非真正落地的机制。换句话说，医疗像服务，但又不像服务业。它缺乏🔲最关键的一点：服务感。　　我们已经习惯⛳了在外卖平台催🕚单、给差评；在酒店要求🚷退房、换房；在网购平🦎台享受“七天无理由🧘退货”。哪怕是修手机，服务员也会告诉你“如果后续有问题，随时联系我”。然而，在医院里，服务从来不是设📦计目标。复诊要重新排🚖号，医生不记🎟得你是谁，检查❎报告无人解读，治疗后无追踪、无回访，患者永远处在“从头再来”的循环里。　　2018年，国务院办公厅😱就发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提出要“提升👍医疗服务体验，推动线上线下融合”。但八年过去了，大多数医院的“互联网医疗”还停留在“在线挂号”这一步。挂号更快了，但体📳验更好了吗？医生看得更快了，但病人被真正“看见”了吗？　　如果医疗😪真的是服务，它为什么不👸像我们日常理解的🥠服务业？我曾问过一位♿医生朋友，他的回答耐人寻味🏁：“医疗不是修车，它不是服务，它是面🦂对生命复杂性的专业判断。”他说得没错。但这是否意味着医疗🔰可以不承担“服务责任”？恰恰相反，正因为👐它关乎健康，关乎生死，它更应该是服🏡务。　　真正的问题也许是：我🗜们的医疗系统，从制度设计上，就没打算🆔把医疗作为一种“持续关系”来设计。它更🏀像一场任务驱动，医生完成诊断即“退场”，病人自己负责“养伤”。这是一种🍴源自旧体制的⛔角色设定：医生负责技术，患者负责忍耐。　　但现在，一个不会疲惫、不健忘、不会“忙不过来”的新角色正🌏在登场。它不是🔗医生的替身，却可🍨能成为医生服务精神的延长线。它叫人工智能。　　在清华大学附属🏒医院，医生使用AI术前分析系统，对心脏🚄手术患者的影像数据进行🔩深度学习识别。系统可自动标记🍆潜在结构异常，帮助医生😀提前识别术中高风险因素。在多个真实🖲病例中，AI提示让医🍲生调整术式方案，避😔免了潜在并发症的发生。在这里，AI除了“判断”，还可以用来“提醒”。它不犯困，不走神，也不因为🥡门诊排到下午两点就失去👞耐心。它不🌋会忘记一个曾被忽略的肾病史🌺，也不会跳过一个🌹看似🥛轻微却关键的用药反应。　　在医疗里，所谓“售前”，其实就是预防。可现实是，大多数人只有🍶在身体真正垮掉💝的那一刻，才肯去找医生。不是不⏰重视健康，而是🤒不知道该从哪一步开始。而“售后”呢？原本🕙应是治疗之后的追踪与反馈🏢，可在现实中几乎💸不存在。你有见🏜过哪个医生，会👸在你回家几天后打🤫电话来问一句：“药吃得怎么样？有没有副作用？”多数时候，医生的责🥤任止于开药，剩下的都成了患者的自我🕡管理。你想继续被关⚾注，只能㊗再挂一次号，从头再讲一遍。　　这种模式叫“被动式医疗”——只有当🗑病情足够严重、症状足够明显，医疗才🏌真正开始介入。而AI的最大潜力，正在于打破这种被动。它不是在🎈你倒下时才出现，而🍡是在你还没察觉前，就已经捕捉🥡到了风险➰的蛛丝马迹。　　杭州有一批社💢区卫生中心部署了AI健康管理系统，鼓📦励居民每天上传血压、睡眠和饮🗞食记录。系统会识😤别出血压波动的“高风险人群”，推送预警✡给全科医生。而在深圳福田，有一位65岁的退休老人，糖尿病史8年。他接入了腾讯➗推出的“控糖AI助手”。每天吃饭前测血😃糖，系统提示🕒饮食建议。每晚9点，收到问询：“今天是否按时服药？”半年后，他的糖化血红蛋白☝从9.2%降至7.1%。医生没有换，药也没变，唯一的变量是：有人开始在乎你。医生不再是那个“只说一句话就消失”的人，而是变成了“不断在你身边给予提示👹的AI分身”。　　AI的意义，不在于取代医生，而在于📊扩展医生的陪伴能力。设想这样🏧一个医疗场景：你回家后，手机自动记录用📓药反应；第二天，AI助手发来提醒：“是否头晕？如有请回复”；两周后，远程医生根据🛠反馈调整方案。这种“AI陪伴式医疗”，正🏈逐渐成为可能。北京协🚸和医院的“AI随访系统”，用机器人🤬打电话给慢病患者，定期🚲回访服药效果，三个月内，复诊率提高了22%。在杭州，浙大二😐院与阿里健康联合推出的🃏“未来医院”项目，将AI辅助问诊、随🚎访与药品配送打包整合。患者在治😙疗后可在线反馈康复情况，系统🚍智能判定是否需复诊，实现从“治疗完成”到“主动回访”的闭环服务。这些探索正在🕶让医疗第一次具备“服务业的轮廓”：有反馈，有追踪，有回应。　　AI的最大能力，是它不会走神，不会遗忘，更不会“只服务一次”。这正🥅是服务业最根本的特征。医生当然愿意记住你，只是他们太忙，力不从心。于是，AI替他们记。医生也希望回访，只是看完60名病人后，他们🏌连自己都顾不过来。那就让AI替他们问。　　试想一📹个不远的未来：每个人都📱有一个“数字分身”，它活在云端，记录你的血压、心率、睡眠、饮食、情绪，甚至你每一次轻微的🕝不适。医生开药前，不再重复问你“有没有过敏”，而是直接调🙅出数据，一目了然。更进一步，开药也⛅不是拍脑袋凭经验，而是先在“数字你”的体内模拟一次：三天后是否嗜🔰睡？五天后血压是否升高？有无潜在风险？　　这不是科幻，而是正在发生。在欧洲，西门子医疗正在与多🤼家医院试点“数字孪生”技术，用于模拟术📇前风险与个性化🍵治疗路径。医生在为肿瘤患者制😎定治疗方案时，先将药物在虚拟🎤体内模拟运行一遍🧘：是否会诱发并发症？肝肾功能是否📭能承受？等一🗃切参数清晰之后，再决🛡定现实中的治疗路径。这是医🔸学第一次可以“预演”。过去我们🦈只能亡羊补牢，而现在，我们终🃏于可以未雨绸缪。　　这类系统，本质上是在悄悄改♟变😕医疗的时间逻辑。它不再把“看病”当作一次性的事件，而是变成一个🦄持续展开的服务🍎过程。它提醒我们：真正有效的医疗，不是临危救命，而是提前避险；不是症🤓状出现后的解决，而是🈲风险到来前的介入。医📈生也不再是那个临时出场的“神”，而是成为健康轨迹上的长❤期合作者，一个在🛠你身边不断守望的人。　　牛津大学曾做过🗑一个实验，研究AI辅助慢病管理的有效📩性。研究对象分为两🐬组：一组使用传统门👬诊+随访，另一组配备AI健康助手，自动记录饮食、运动、血糖变化，并在关⤵键节点触发预警。六个月后，AI组🚍血糖控制更稳定，满意度也更高。调查结果显示，很多患者知👲道对方是算法，但依然感到“被陪伴”。这不🧢是技术决定论，而是服务感的胜利。AI无法给出安慰，但它可以留🥚下回应。　　AI不能替代医生，但它可以弥补💢医生服务链🔛条中最薄弱的一环：售后。因为AI不怕重复，不怕麻烦。　　人类医生若🥏要打十通电话回访病人，问问药效如何，已经很吃力了。但一个AI系统可以同时拨出一🔈万通，日夜运转、无缝记🔻录每一个症状反馈，标记副作用趋势、分析用药效果、实时推送建议。它不倦怠，不跳票，也不漏诊。关键不在于它🔨多聪明，而在于：我们第一次有🚲了“服务的持久性”，一种不会中🐩断的回应机制。　　我们可能都误解🔋了医疗的本质。它🚿从来不是某次急救，不是某张CT片子，不是👤哪一位大夫的神来一刀。而是一整套关🦃于信号捕捉、风险预测、关⛽系维护的体系。技术越发展，医疗就👤越像服务，而不是救援。我们必须从“等病来了才看”的被动模式，转向“风险将至即介入🛄”的主动节奏；从“诊断—治疗—结束”的断点式流程，走向“预警—调整—追踪”的闭环结构。　　而这恰🖍恰是现行医疗最大的盲点。它沿袭的是“工程学思维”：发现问题、修好零件、投入使用。可人不是机器。修好发动机，不等于幸福健康。换一个心🔚脏瓣膜，也不等于懂得如🤩何活得更好。病人想要的，从来不是拿两片药🔷，而是想知道，为什么生病？还会不会复发？该怎么活得更好？　　于是问题回到原点：如果医疗的🆘本质是服务，它能不能像真正的🚵服务业那样运行？　　技术已经具备，案例已经存在，需求📋也越来越明确，阻力来自哪里？不是病人，不是医生，而是系统自己。一个把病人看作“人流量”的体系，不💖会主动建立服务机制；一个靠医生“快接快诊”维持收入的🌅医院，也不希望医🚰生花时间追踪患者的满意度🛎。　　未👞来最大的变革，不是技术迭代，而是角色转变。医院是否愿意承认，患者🐨不仅是病人，还是客户；医生是否愿意🔐接受，自己不再是“单点服务提供💒者”，而是“健🏾康过程合作者”。而患者自己，是否愿意🎆提出更高的要求——不是要求被治愈，而是被照料，被回应，被记得。患者愿意用“体验”来💨评价一次诊疗，用“追踪反馈”来衡量一名医😟生的专业度。　　我📑们正在穿越这条道路的入口，AI只是第一块砖。也许有一天，我们不再需要“复诊”，因为治🕰疗从未中断。不再需要“投诉”，因为反馈机制👕已内嵌其中。不再依赖“熟人关系”，因为📆系统本身就了解你。　　那一天，医♉疗将不再是一次性交付的“产品”，而是一个🔡随时在线的“关照机制”。我们才终于可以🕙说一句话：医疗，开始像服务了。　　(作者胡逸为数🏂据工作者，著有《未来可期：与人工智能🤱同行》一书)

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（青岛日报／观海新闻记者 松本菜奈實）