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王登峰也给担心因为一次体育测试成绩不合格而影响正常毕业的孩子吃下一颗定心丸。他表示，全国各普通高校将增加体育课程设置和学生管理。在体育成绩的评定中，日常体育课出勤、早操签到以及代表班级和院系参与体育竞赛等体育相关活动也占据一定权重，注重过程性考核。“目前的体育健康测试覆盖了大学所有年级，这样学生体质健康才能保持连续性，不能靠突击训练拿到短期合格。而且如果有学生因为体育成绩不合格没拿到毕业证的，当年也有机会通过补考拿到毕业证。”王登峰说。
大洋彼岸的谷歌和Uber，却把网约车的路早早地领向了无人化。滴滴出行创始人程维也曾多次表示，人工智能会代替司机驾驶汽车。“人工智能将会驾驶汽车”谷歌，离开是为了华丽重返2010年，谷歌退出中国。2016年，Uber优步退出中国。这两家从中国离开的公司，看似没有什么关系。但在撤退以后，都投身到同一个领域，无人驾驶。准确点说，是无人驾驶网约车。
“天机芯”：支持计算机科学和类脑计算融合的AGI之路一般认为，实现通用人工智能（AGI）有两条路：分别为计算机科学导向和神经科学导向。由于这两条路的思路、理念和实现方案存在根本差异，分别依赖于不同开发平台，彼此互不兼容，这给AGI技术的开发造成很大阻碍。目前迫切需要一个同时支持两种方法的通用平台。
邓磊：在芯片方面，遇到的最大挑战是如何实现深度和高效的融合。我强调两点：第一，是深度和高效。目前比较火的神经网络模型有两类，一类是从计算机科学来的，一类是从脑科学来的。这两种模型的语言有很大不同，它们有不一样的计算原理，有不一样的信号编码方式，也有不一样的应用场景，所以它们所需要的计算架构和存储架构是非常不一样的，哪怕设计的优化目标都是很不一样的，这一点可以从目前我们能看到的一些深度学习加速器，还有一些神经形态芯片，它们基本上设计体系都是独立的。因此可以看出，深度融合并不简单，并不是说设计一个深度学习加速模块、再设计一个神经形态模块、再把它们拼到一起就可以了，这样是行不通的，我们很难确定每部分的比例是多少，因为现实中的应用是复杂多变的，这不是高效的。
车和家将针对网约车使用场景设计一款专用车型——以控制每公里的投入运营成本为目标，而不是局限于车本身的成本。“一旦无人驾驶技术成熟，对于整个网约车出行市场又将是一次巨大的成本下降。尽管传感器不便宜，但是无人车可以不停运转，随着运营里程数增加，成本将不断下降。一天运营 500-600 公里，平摊到每公里的成本将会低于 1 块钱，而不是今天的 3 块钱；如果再进一步，把拼车的因素计入其中，这个成本可以更低。”李想说道。
据@伊朗驻华大使馆 消息，2月1日早，伊朗红新月会捐赠的100万个口罩已运抵北京，希望为中国抗击疫情略尽绵薄之力。伊使馆在官方微博上称，“我们对中国政府和人民在疫情中遭受的损失感同身受，也对中国政府和人民抗击疫情的坚定决心和意志深感敬佩。中国一定能战胜疫情，而我们将与中国朋友并肩作战。”
