中国跆拳道队：压力中求变******

　　东京奥运会上，中国跆拳道队仅获得一枚铜牌，经历了无比苦涩的艰难时刻。

　　刚刚过去的2022年，中国跆拳道队在压力下求变、在低谷中奋起，全年在国际赛事中收获36枚金牌、27枚银牌、33枚铜牌，一批优秀的新生代队员在大赛中崭露头角。

　　面对2024年巴黎奥运会，中国跆拳道队正争分夺秒、马不停蹄地备战集训。

　　去年成绩达预期

　　“跆拳道这个项目有其特殊性，上一届奥运会刚结束，下一个奥运周期的积分赛马上开始。”中国跆拳道协会主席、国家跆拳道队主教练管健民说。东京奥运会激发了整个国家队的决心，一定要在国际大赛中证明自己。

　　自去年5月以来，中国跆拳道队总共参加了10余站国际赛事，包括世界跆拳道大奖赛总决赛、世锦赛及亚锦赛等重磅赛事。去年12月，在沙特阿拉伯利雅得举行的大奖赛总决赛上，中国选手骆宗诗和张梦宇获得1金1银。2022年，中国队共收获36枚金牌27枚银牌33枚铜牌。

　　“总体来看，国家队完成了赛前的既定目标。”管健民说，“很多年轻运动员顺利融入国家队，每个级别都有运动员战胜世界冠军、奥运冠军等高手，实现了新突破，积累了比赛经验，增强了信心。”

　　在管健民看来，刻苦训练取得了理想效果，这是队员在2022赛季国际赛场上成绩优异的重要原因。

　　一系列佳绩中，骆宗诗表现突出。从东京奥运周期到巴黎奥运周期，她从昔日的陪练逐渐成长为跆拳道队的“领头雁”。24岁的她在过去一个赛季所参加的10站比赛中全部夺冠。在2023年最新一期的奥运积分排名中，骆宗诗在女子57公斤以下级高居榜首。

　　“这些成绩让我获得了很多奥运积分，这些比赛让我进一步增强了信心，使我在赛场上更自信、从容。”骆宗诗说。

　　年轻球员露头角

　　在骆宗诗看来，自己取胜的关键在于发挥了技术优势，而这也是国家队在接下来的训练中着重努力的方向。

　　1月10日，2023年第一期国家跆拳道队集训在山西体育中心开始。参加集训的38名运动员之中，梁育帅、郭清等不久前也在世锦赛中登上了领奖台。

　　巴黎奥运会临近，今年的集训对备战奥运新周期至关重要。“集训将狠抓细节，第一是强化体能，第二是强化运动员的特长，第三是提升运动员的优势技术。”管健民介绍了今年集训的3个重点。

　　管健民介绍，目前国家队很多队员都是00后，“年轻选手有拼劲儿，但比赛中需要发挥优势技术，具备有效得分点。因此培养队员学会运用所擅长的得分技术十分重要。”

　　骆宗诗、梁育帅等在国际赛场上崭露头角，他们已经成为其他对手研究的目标，在今后的比赛中将面临前所未有的挑战。“不过，我觉得这也是一种动力，督促自己不断刻苦训练、取得进步。”骆宗诗说。

　　管健民说：“新的一年，希望队员从心理素质到适应赛场环境，再到运用技术控制对手等方面都取得大的提升。”

　　全力以赴争“门票”

　　根据巴黎奥运会跆拳道项目的参赛资格获取规则，8个级别中每个级别的奥运积分前5名将为各自国家(地区)奥委会获得1个参赛席位。目前，除了骆宗诗在女子57公斤以下级中具有较大优势外，中国队选手当中只有男子58公斤以下级的梁育帅和女子49公斤以下级的郭清位列前10。

　　管健民表示，进入巴黎奥运周期，年轻队员需要从零开始追赶其他国家(地区)奥委会运动员的奥运积分，刚开始的差距会比较大，“因此对年轻队员来说，更需要争分夺秒。”

　　可喜的是，在2022年的比赛中，一些国家队队员已经在各自级别中迎头赶上，张梦宇、左菊、孟明宽、宋兆祥等目前都已达到前20名左右的位置。能否在积分榜上更进一步，取决于他们在2023赛季的发挥。

　　管健民列出了今年国家队即将参加的重点赛事，除3站世界跆拳道大奖赛分站赛和1站总决赛外，世锦赛还将于5月底到6月初在阿塞拜疆巴库举行，比赛将产生大量的奥运积分。此外，今年还将有两站世界跆拳道大满贯赛事在江苏无锡进行，大满贯赛事总成绩第一名同样可以获得1张巴黎奥运会的入场券。因此，2023年共有7场重要赛事等待国家跆拳道队队员发起冲击。

　　“留给我们的时间很短，希望在2023年更上一层楼，中国跆拳道队会全力以赴。”管健民说。

　　《人民日报海外版》2023年1月18日第09版

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）