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步骤5：妈咪直播俄AI戰鬥機器人“馬克”如何推進作戰無人化？近日，據俄羅斯衛星通訊社報道稱，為應對俄烏戰場上的新變化，俄羅斯國家航天集團前總裁、“沙皇之狼”軍事顧問特別小組組長德米特裏·羅戈津表示，俄軍首批“馬克”（Marker）戰鬥機器人將於2月份正式投入頓巴斯戰場進行使用。據悉，該機器人能夠自主識別並摧毀烏軍武器裝備，其中包括美軍M1坦克和德軍豹2坦克。那麼，“馬克”戰鬥機器人配備有哪些先進裝備？它是如何完成智能毀傷的？它的出現又是否會將俄烏衝突推向無人作戰新高潮？完善的偵察毀傷係統“馬克”戰鬥機器人由俄羅斯“人形機器人技術”(Android Technics)科研生產聯合體和國家技術和機器人基本要素發展中心設計，采用模塊化多光譜視覺和數據處理係統，支持自主操作，並且配備了熱傳感器、日/夜紅外（IR）攝像機、激光測距儀、目標檢測預警係統、識別和跟蹤設備等一係列用於不同情境下的偵察設備，配合其具有的可視區和紅外區的目標影像電子參照目錄，即可自動識別敵方裝備。除了優異的偵察能力，“馬克”戰鬥機器人的毀傷打擊能力亦不容小覷。“馬克”可配備各種反坦克導彈係統、榴彈發射器及重機槍等，並且在發現目標後能夠在一秒鍾內轉動540度以跟蹤打擊目標。受限於體積，“馬克”戰鬥機器人主要攜帶9M120-1反坦克導彈發射裝置，該導彈最大射程可達6千米，破甲深度可達1000毫米，能夠有效擊穿美德主戰坦克的正麵裝甲。此外，馬克戰鬥機器人亦可集成“柳葉刀”巡飛彈，大大提升其應對複雜戰場情勢的能力。作為對美德援烏的有力回擊，“馬克”戰鬥機器人具有上述完善的偵察毀傷係統，當美“艾布拉姆斯”主戰坦克和德豹式主戰坦克投入戰場後，便能快速獲得相應的電子信息，實現自主識別高效打擊的戰術目的。。
步骤6：《畅聊直播》　　（四）優化鄉村醫療衛生機構布局。根據鄉村形態變化和人口遷徙流動情況，因地製宜合理配置鄉村兩級醫療衛生資源，宜鄉則鄉、宜村則村，提升鄉村醫療衛生機構單體規模和服務輻射能力，從注重機構全覆蓋轉向更加注重服務全覆蓋。重點支持建設一批能力較強、具有一定輻射和帶動作用的中心鄉鎮衛生院。常住人口較多、區域麵積較大、縣城不在縣域中心、縣級醫院服務覆蓋能力不足的縣，可以在縣城之外選建1至2個中心鄉鎮衛生院，使其基本達到縣級醫院服務水平。依托村黨群服務中心建好用好村衛生室，增強衛生健康服務功能。鼓勵服務半徑小、交通便利地區相鄰行政村合建衛生室。對於臨近鄉鎮衛生院、人口較少等不適宜單設衛生室的行政村，可以通過鄉鎮衛生院定期巡診、派駐以及鄰（聯）村延伸服務等方式，保障基本醫療衛生服務供給。加強邊遠地區、民族地區以及山區（高原）、海島、牧區、庫區等特殊地區村衛生室建設。推進鄉村醫療衛生機構一體化管理，有條件的地方可以逐步將符合條件的公辦村衛生室轉為鄉鎮衛生院延伸舉辦的村級醫療服務點。（五）強化和拓展縣域醫療衛生體係服務功能。健全以縣級醫院為龍頭、鄉鎮衛生院為樞紐、村衛生室為基礎的鄉村醫療衛生服務體係，推進縣域內醫療衛生服務一體化。提高縣級醫院常見病、多發病、慢性病診療以及危急重症患者搶救和疑難複雜疾病向上轉診服務能力。支持縣級醫院設施和服務能力建設，力爭常住人口超過5萬人或服務半徑大的縣（市、旗）至少有1所縣級醫院（包含中醫醫院）達到二級甲等醫院醫療服務能力。全麵提升鄉鎮衛生院防病治病和健康管理能力，鼓勵拓展康複醫療、醫養結合、安寧療護等服務功能。完善並提高鄉鎮衛生院建設和裝備標準，健全急診急救和巡診服務體係，提升外科服務能力，使其可以按照相關診療規範開展常規手術。加強村衛生室能力建設，強化其基本醫療服務功能，允許具備條件的村衛生室拓展符合其功能定位的醫療服務。可以采取縣域內醫療衛生機構整體參加醫療責任保險等方式，健全村衛生室醫療風險分擔機製。堅持中西醫並重，促進中醫藥傳承創新發展，擴大鄉村醫療衛生機構中醫藥服務供給。鼓勵社會力量辦診所、門診部、民營醫院等，為農民群眾提供多元化醫療服務，並參與承接政府購買公共衛生服務。。
步骤7：星秀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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