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目前的中医方案对XBB等新毒株是否依旧适用？专家回应******

　　中新网1月9日电 北京中医医院院长刘清泉9日表示，关于BQ.1还有XBB的临床表现，目前看到的和国内流行株之间似乎没有明显差异，仍然是上呼吸道感染为主，并没有看到实际的临床病例。这两个变异株和目前国内流行的变异株，从中医来看，本质上没有大的差别，中医核心病机是一致的，治疗方案仍然可用。

　　国务院联防联控机制9日就第十版诊疗方案有关情况举行发布会，会上，有记者提问：我国现阶段流行的毒株以BA.5.2和BF.7为主，但是现在在一些国家出现了BQ.1和XBB等优势毒株，并且已经在我国本土病例中检出。在感染新的毒株以后，目前的中医方案是否依旧能够适用？

　　刘清泉表示，目前，这还是难以准确判断的问题，因为中医诊断疾病有中医的基本思路，“审证求因、审因论治、三因制宜”，目前只是从文献报道上获得信息，关于BQ.1还有XBB的临床表现，目前看到的和国内流行株之间似乎没有明显差异，仍然是上呼吸道感染为主，并没有看到实际的临床病例。这两个变异株和目前国内流行的变异株，从中医来看，本质上没有大的差别，中医核心病机是一致的，治疗方案仍然可用。

　　“但从中医病机变化来看，从原始株到变异株，主要以呼吸道为主，部分出现消化道症状，比如恶心、呕吐、腹泻，还有胃胀满，不想吃饭等情况，这些情况也在十版方案的诊疗范围之内。”刘清泉说。

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）