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　　　　特约评论员 庚欣：美日菲最近走得很近，其实大家都看得很清楚，他们这种“秀恩爱”的背后，实质上还是美国的问题，也就是说，还是中美关系遇到了障碍。

　　　　这个五一，注定有点不一样。于国家而言，出行热潮叠加消费旺季，正是观察中国经济的窗口；于个人来说，“自由行”的同时或许还面临“人从众”的“盛况”。身处其中，更能感受中国经济活力释放的韧劲；观察一域，亦能管中窥豹，看见一个充满希望的未来。

　　　　因此，在这样一个互相嵌套的科研管理体系中，作为科研管理机构的政府、负责组织研究的科研单位和一线科学家之间，权责是模糊和失焦的。“这也是为什么2019年全国多地实行科研经费‘包干制’改革后，项目经费实行定额包干，只定总量，对执行细节不做约束，本是为了放权给科研人员，但现实中却起到了反向刺激，让人们想申请更多项目的原因。”周忠和说。

　　　　在熙熙攘攘的车厢里，一大批操着同样口音的老年旅客，相互间显得非常热络熟悉，他们彼此“串门”聊天，或者交换着零食之类。我好奇一问，得知对方是来自山西大同的老年旅行团，一行大约有20人。他们刚刚游览了京城，下一程即是江城武汉，接下来还要去南宁、广州等地游玩。

　　　　一是日冕存在较稳定（持续数日）的特定结构，如冕洞这类温度较低、磁场线较为开放的结构，带电粒子流会在这里成功逃脱太阳磁场束缚，形成冕洞高速流；

　　

　　中新社杭州5月16日电 (鲍梦妮 徐梓沐)据中国国家电网浙江省电力有限公司16日消息，由该公司牵头研发的国际标准《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》近日在国际电信联盟(ITU)获批立项。此为世界首个获批立项的电力联邦学习国际标准。

　　联邦学习是一种分布式人工智能模型训练技术。《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准将联邦学习技术与电力视觉检测业务相结合，构建了一套分布式模型训练方法，能够有效解决数据孤岛带来的算法模型精准度不高等问题，从而提升电力设备智能化运维水平，提高电网智能化、安全运行能力。

　　“人工智能需依靠大量的数据训练来提升算法的准确性，但在实际应用中，视觉检测模型面临着训练数据分散、视觉数据传输成本高、训练数据安全难以保证等问题。”《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》标准召集人、浙江省王红凯技能大师工作室领衔人王红凯说。

　　王红凯介绍，联邦学习的优势在于能够打破数据孤岛，允许多个数据主体在不共享数据的情况下，跨主体开展视觉检测模型训练，有效提升电力系统各环节设备维护和异常行为监测的准确率和检测效率。

　　王红凯说，《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准，实现了算法模型传输替代海量电力视频图像数据传输，有效避免了数据采集过程中的隐私泄露等安全问题。(完) 【编辑:刘欢】

甘凝蕊

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