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大发注册_(2023已更新(搜狗/知乎)

来源:大发注册2023-11-19 17:48

  

二十大代表风采|李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭******

  中新网北京10月14日电 题:李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭

  记者 李纯

  武警河北总队某部大队长李闯的个人经历很像电视剧《士兵突击》里的许三多,他新兵下连时5公里跑倒数第一,14年后却带队在国际特种兵比武中获得总冠军。如何有此转变?用他自己的话说就是:“从穿上军装那一刻起,我就抱定一个信念:认真做好每一件事,量的积累必会有质的飞跃。”

李闯进行专业学习。 江腾 摄李闯进行专业学习。 江腾 摄

  曾经的倒数第一

  刚分到特勤中队时,李闯不仅身体瘦弱,身体素质也是最差的那个。时隔多年,他依然记得那个下午,那次来队之后第一个5公里长跑测试,虽然拼尽了全力,但他还是落在队伍后面,跑了倒数第一。

  从那时起,训练场上就多了一个“疯子”。练体能,他穿着沙背心长跑10公里,后背磨出了血;练攀登、索降,手臂、迎面骨划伤10余处,他依然坚持完成所有课目;练射击,为提高射击的速度和精度,他每天坚持闭目出枪1000次以上,挂水壶据枪两个小时。一年的艰苦超压训练,李闯脱颖而出,成了班里首屈一指的特战尖兵。

  入伍19年,“苦练制胜本领,争做特战标兵”始终是李闯激励自己的目标。除完成规定训练任务外,他另外给自己制定了加训内容:早上提前起床,小腿绑上6公斤的沙袋做100个收腹跳,5组100米往返跑、100米蛙跳,然后再随中队出操;上午与中队一起训练,利用训练间隙进行器械训练;晚上做100个俯卧撑,100个单杠拉臂,100个收腹,100个双杠撑臂。

李闯进行理论研讨。 江腾 摄李闯进行理论研讨。 江腾 摄

  多年的努力和付出造就了李闯过硬的军事素质。多年来,他摸索特种作战规律,认真研读《手枪特种射击》《野外生存法则》等书籍,总结的“快速调整呼吸”“手枪快速换弹夹”“运动中击发训练法”等一系列特种训练方法被官兵广泛运用。不仅如此,熟练掌握攀登越障、擒拿格斗、多能射击、近身搏击等10余项特战技能的李闯,“打造出了一群无所畏惧的‘钢铁硬汉’,锻造出了一批‘格斗专家’‘突击精英’‘狙击能手’‘行动专家’等身怀绝技的特战尖兵”。

  “我们的成绩和荣誉都是队长带我们一路闯出来的。”平时,队员们称李闯为“闯队”。正是凭借一股不服输的闯劲,这位曾经的倒数第一已成长为“特战尖兵”中的“标兵”。

李闯组织射击教学。 江腾 摄李闯组织射击教学。 江腾 摄

  “特战之王”决胜国际赛场

  2015年9月21日,李闯带领5名特战队员代表武警河北总队参加武警部队第二届特勤分队比武。这次比赛,他们从33个分队中脱颖而出,取得团体总分第一、狙击专业第一、侦察专业第二名的成绩,团队被誉为“特战之王”。

  2016年,“巅峰”特勤分队尖子比武竞赛的号角吹响,李闯再次带队参赛。此次比武科目以最大限度贴近实战的原则设置,旨在检验特战队员遂行实战任务的能力。5天4夜持续作战,李闯与队友们取得团体总分第二名,斩获总队组第一名,续写了“特战之王”的辉煌。同时获得了参加“勇士竞赛”国际特种兵比武的“入场券”。

李闯指导狙击训练。 江腾 摄李闯指导狙击训练。 江腾 摄

  经过几个月的备战,2017年5月,李闯带队出国参赛,与来自12个国家的32支代表队展开激烈角逐。初到他国,除了美不胜收的异域风景,更有对环境的陌生。“参加国际级别的比武竞赛,面对12个国家、32支代表队,我们就像是初来乍到的牛犊,”李闯回忆说,“可是我们同样有‘初生牛犊不怕虎’的那股敢打敢拼的劲头。”

  小组赛第一个科目是“背水一战”。前一天晚上,李闯拿到比武规则后,就与带队人和翻译官共同研究分析。比武科目刚开始,一切都很顺利,然而化学桶在距离终点100米处滑落在地,被扣了分。第一个项目结束时,队员们都累得瘫倒在地。李闯一边鼓励大家“别灰心,上午丢掉的,下午夺回来”,一边反复研究调整战术和人员分工。

  下午的科目是“死亡奔跑”,李闯反复预测各种突发情况,如何采取相应对策,然后将心得分享给大家。队员们翻越高斜墙、攀大绳、爬网墙、钻泥水低桩网、穿Z形水沟……“第一名”的成绩一宣布,队员们拥抱在了一起。在高手云集的赛场上,中方参赛队最终取得了三个科目第一、一个第二、一个第三,一举斩获总冠军。

  回国后,李闯和战友们又马上投入到新的备战集训中。

  “这次国际特种兵比武给了我们许多启迪,让我们看到了自身的许多问题,打铁要趁热。”无论是高温酷暑还是暴雨滂沱,李闯每天都进行着超越身体极限的高强度训练,将在国际比武中的所思所想融入每天的训练中,以严于实战的标准要求自己。(完)

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张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******

  中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”

  这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。

  2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

  张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

  “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

  “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”

  张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

  他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

  张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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