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罗森：中国地域辽阔，拥有丰富的自然资源，但在历史上，对动植物和自然科学的系统研究相对较少。尽管中国有《本草纲目》这样的医学巨著，但在地质学、植物学等自然科学领域的探索却相对有限。而在欧洲，许多学者早已投身于自然研究。例如，在达尔文之前，亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）便前往南美，考察并记录当地的动植物、地理和气候。我认为，造成这种差异的一个重要因素是科举制度。中国的精英阶层长期以来主要专注于经史典籍的研读，而不是自然世界的探索。这在一定程度上抑制了科学研究的发展。相比之下，工匠阶层虽然在木材、陶土、纺织等方面积累了丰富的实践经验，但他们与知识分子几乎没有交集，知识难以在不同社会阶层之间流通。而在欧洲，社会阶层的流动性相对更强。比如，在一个有多个孩子的家庭中，长子通常继承家业或土地，而其他孩子可能会选择接受教育、进入教会或投身科学探索。像达尔文，他原本打算成为一名牧师，但后来发现自己真正的兴趣是自然科学。洪堡也是如此。他们愿意远行考察。这种探索精神在欧洲的航海时代尤为重要。此外，航海本身也是一个技术挑战。相较于大西洋，横跨太平洋的难度要大得多。太平洋面积庞大，风向复杂，季节性变化显著，航行者必须掌握如何借助风力航行。而且，在漫长的海上航行中，要精确确定自己的位置，必须依赖精准的计时工具。航海钟的发明正是在伦敦完成的。
张金瑞介绍，政府支持产业应用人工智能采用类似消费券的形式，“如果人工智能企业可以解决产业用户痛点，用户自然会买单，政府再给予补贴。应用应该选取小切口，比如医疗领域拥有众多领域，每个领域的数据不同，所需人工智能赋能的关键点也不同。对于人工智能企业来说，首先要拿到核心数据，其次就要看应用能否降低成本、提高效率”。
禹金涛介绍说，山东将引入国内领先的人工智能大模型，打造“闭源+开源”的一体化大模型服务生态，构建平台建设集约、技术体系先进、服务能力多样、多路线竞合发展的服务格局，同时构建全省统一的智能算力训练资源池，为各行业领域模型训练调优提供有力支撑。
2025年，“人工智能”被多地新春第一会提及，足见地方政府发展人工智能产业之迫切。没有地方希望错过人工智能产业的机遇，“先发者”希望保持优势，“后发者”希望迎头赶上。
在我们身边，过度教育发生的原因，往往是家长忽视了对孩子本人的观察和理解，却把想象中的“竞争态势”强加给孩子，一味地追求超前于课标来取得竞争优势，结果造成对孩子过度教育的伤害。有时候，这种“竞争态势”的感受来自附近的其他人，有时候则是受到出于商业目的的培训机构的刺激和渲染。这种为了学业竞争而超前学习，其带来的直接风险便体现在我们调查中那些功利型与兴趣型拔尖学生在一流大学里发展状态的差异上。
陈政高于1970年担任辽宁省海城县革委会政工组办事员；1978年任大连海运学院团委书记；1982年任辽宁省大连团市委常委、学校部部长；1985年任辽宁省大连市长海县副县长；1988年任辽宁省大连市西岗区委常委、副区长（主持工作）；1993年任辽宁省大连市副市长；1997年任辽宁省省长助理；1998年任辽宁省副省长；2003年任辽宁省沈阳市委副书记、市长；2008年任辽宁省委副书记、省长。
另外，近些年受经济下行、大规模减税降费、楼市土地市场低迷等影响，地方财政收入受到一定冲击，而刚性支出有增无减。在财政收支矛盾不断加大的背景下，地方政府也有更大的动力加强征管，查漏补缺，依法依规征收该征收的税费。当然，税务部门也要同时落实落细减税降费政策，坚守不收“过头税费”红线。
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