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"高压监狱瑞贝卡沃尔特在线观看",　　原标题：巴基斯坦：已下单首笔廉价俄油，未来计划每天进口10万桶　　（观察者网讯）美西方针对俄罗斯石油搭建的制裁“包围圈”，又一次出现破口。据路透社和巴基斯坦《黎明报》报道，当地时间4月19日晚，巴基斯坦石油部长穆萨迪克·马利克透露，巴方已与俄罗斯方面达成石油采购协议，目前已下单了首笔打折后的俄罗斯原油。　　“我们已经下了订单”，接受路透社采访时，马利克表示，其中一批原油将于5月抵达卡拉奇港。　　马利克称，根据协议，巴基斯坦将只购买原油，“不购成本油”，如果第一笔交易顺利进行，预计未来将每天进口10万桶原油。他补充说，巴基斯坦炼油厂公司将负责提炼俄罗斯原油。《黎明报》报道截图　　《黎明报》称，早在去年，巴基斯坦财政部长伊沙克·达尔便曾宣布，巴基斯坦正考虑购买打折的俄罗斯石油，并指出邻国印度一直在购买俄油，因此巴基斯坦也有权尝试这种可能性。随后，马利克前往俄罗斯，就石油和天然气供应等问题与俄方官员进行了会谈。　　今年1月，俄罗斯能源部长舒利吉诺夫率领一个代表团前往巴基斯坦首都伊斯兰堡，就双边采购协议举行会谈。舒利吉诺夫当时说，会谈结束后，俄罗斯可能会在3月后开始向巴基斯坦出口石油。巴基斯坦经济事务部部长与俄罗斯能源部长（右）签署协议，图自《黎明报》　　自去年2月俄乌冲突爆发起，美国和欧洲国家纷纷宣布对俄制裁，从经济、金融、科技、领空等领域“全方位”孤立、围堵俄罗斯，制裁手段也是层出不穷。　　为扼死俄罗斯能源收入，美西方于去年2月对俄祭出“金融核武器”，宣布将俄罗斯部分银行从环球银行金融电信协会（SWIFT）国际结算系统中剔除出去。去年12月，欧盟与七国集团（G7）、澳大利亚一致同意将俄罗斯原油的价格上限设定为每桶60美元。　　不过，美西方千方百计制裁围堵，俄罗斯石油出口量却创新高。据俄新社和法新社14日报道，国际能源署（IEA）称，今年3月份，俄罗斯石油和石油产品的出口量跃升至疫情以来近三年来的最高水平。虽然石油收入较上月反弹了10亿美元，达127亿美元，但与去年同期比仍下降43%。　　其中，印度对俄罗斯廉价石油的需求正急剧增加。根据国际能源机构数据，去年，印度大量购买俄罗斯的廉价原油，使得俄罗斯原油进口量较俄乌冲突前增加了16倍。同时，印度取代欧洲成为俄罗斯海运石油的最大客户，俄罗斯原油约占其进口总量的三分之一。俄罗斯也因此成为印度的主要石油供应国。关键字:

"高压监狱瑞贝卡沃尔特在线观看",　　新华社斯德哥尔摩10月11日电　新闻分析|人工智能何以成为今年诺奖“大赢家”　　新华社记者郭爽　　2024年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。　　不仅--**--　　新华社斯德哥尔摩10月11日电　新闻分析|人工智能何以成为今年诺奖“大赢家”　　新华社记者郭爽　　2024年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。　　不仅诺奖得主在接到获奖电话时表示大感意外，就连诺贝尔奖官方也就此发起两起投票，强调人工智能与基础科学的互动。一则是：你知道机器学习的模型是基于物理方程的吗？另一则是：你知道人工智能被用来研究蛋白质的结构吗？　　不少人疑惑，人工智能这一近年来才频频进入公众视野的技术热词，何以俘获诺贝尔评奖委员会的“芳心”，并一举成为本年度科学奖项的“大赢家”？　　助力解决传统科学方法难以应对的问题　　诺贝尔物理学奖和化学奖获奖成果不仅是基础科学的突破性进步，更显示出人工智能已成为推动基础科学的重要工具。利用这一技术，科学家得以基于此前研究构建新型模型，得以处理，更新传统的方法，得以加速研究，推动多领域基础科学实现新的进展。　　得益于今年诺贝尔化学奖得主——谷歌旗下“深层思维”公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀在前人研究基础上设计的人工智能模型“阿尔法折叠”，人们现在已可以预测出自然界几乎所有蛋白质的三维结构。　　另一名对计算蛋白质设计作出突出贡献的获奖者、美国华盛顿大学西雅图分校的戴维·贝克在谈到人工智能技术时指出，蛋白质结构预测真正凸显了人工智能的力量，使人们得以将人工智能方法应用于蛋白质设计，大大提高了设计的能力和准确性。　　人工智能正帮助科研人员解决传统科学方法难以应对的问题。曾作为“阿尔法折叠”早期测试人员的英国伦敦国王学院分子生物物理学教授丽夫卡·艾萨克森说：“我们传统上采用费力的实验方法来分析蛋白质形状，这可能需要数年时间。这些已解析的结构被用于训练‘阿尔法折叠’。得益于这项技术，我们能够更好地跳过这一步，更深入地探究蛋白质的功能和动态，提出不同的问题，并有可能开辟全新的研究领域。”　　基础科学与人工智能“碰撞”产生巨大能量　　本年度两大科学奖项不仅是对获奖者和他们成就的肯定，更向人们展示出基础科学的深刻洞见与计算机科学创新“碰撞”可以产生的巨大能量。　　2024年诺贝尔物理学奖获得者约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿是两名机器学习领域的元老级人物。他们使用物理学工具，设计了人工神经网络，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。与此同时，相关技术已被用于推动多个领域的研究。　　“正是物理学原理为两名科学家提供了思路，而另一方面，研究成果又被用于推动多个领域的研究，不仅包括粒子物理、材料科学和天体物理等物理学研究，也包括计算机科学等其他领域的研究。”诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫·丹尼尔松在接受新华社记者采访时说。　　在谈到诺贝尔化学奖成果时，欧洲分子生物学实验室副主任兼欧洲分子生物学实验室-欧洲生物技术研究所主任埃旺·伯尼强调，这一人工智能工具建立在数十年的实验工作之上，得益于分子生物学界内部在全球范围内公开共享数据的文化。　　改变科研范式推动突破学术边界　　人工智能技术俘获诺贝尔评奖委员会的“芳心”更反映出人工智能与多学科融合，推动科学研究突破边界这一重要的探索趋势。　　诺贝尔化学委员会评委邹晓冬表示，技术与基础科学的交叉融合未来将成为常态，而人工智能技术作为这一融合过程中的核心之一，将推动科学研究不断突破传统框架，实现更加深远、更加广泛的创新。　　另一方面，人工智能的快速发展也引发人们对未来的担忧。诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯说，人类有责任以安全且道德的方式使用这项新技术。诺奖得主欣顿在接受电话连线时也表示，相关技术将对社会产生巨大影响，但也必须警惕技术可能构成的威胁。　　毋庸置疑的是，传统科学研究的范式正在转换。从问题出发，通过人工智能技术寻求解决方案，这不仅将在生物、化学和物理等领域中发挥革命性作用，更将推动众多不同学科的融合，推动科学研究突破边界，并对人类未来产生深远影响。　　英国研究与创新署工程与物理科学研究委员会执行主席、牛津大学结构生物信息学教授夏洛特·迪恩表示，能在当今从事科学工作是一件令人兴奋的事情，特别是在这些跨学科领域，因为人工智能不仅开始解决真正困难的问题，而且还改变了我们从事科学研究的方式。　　正如伯尼所说，“大数据与人工智能和技术发展的潜力是无限的——而这，只是一个开始”。（完）　　海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：进崇俊

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