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出生于1997年的张林峰研究方向为高效的人工智能（Efficient AI），包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等。他在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人，曾获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。

李琳的研究领域包括开发单细胞多组学测序技术、研究哺乳动物生殖系细胞发育和疾病发生发展进程中的表观遗传学调控。她曾于2018年6月以第一作者身份在《Nature Cell Biology》发表题为《Single-cell multi-omicssequencing of human early embryos》的论文，并曾在《Cell》合作发表《The Transcriptome and DNA MethylomeLandscapes of Human Primordial Germ Cells》一文，以及在《Cell Research》合作发表《Single-cell multi-omics sequencing of mouse early embryos and embryonic stem cells》一文。

其中，在健全岗位选聘制度方面，意见指出，培养单位要从政治素质、师德师风、学术水平、育人能力、指导经验和培养条件等方面制定全面的博士生导师选聘标准，避免简单化地唯论文、唯科研经费确定选聘条件；要制定完善的博士生导师选聘办法，坚持公正公开，切实履行选聘程序，建立招生资格定期审核和动态调整制度，确保博士生导师选聘质量；选聘副高级及以下职称教师为博士生导师的，应从严控制。博士生导师在独立指导博士生之前，一般应有指导硕士生或协助指导博士生的经历。对于外籍导师、兼职导师和校外导师，培养单位要提出专门的选聘要求。

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日前，平顶山市应急管理局公布该起事故调查报告，经调查认定，平顶山高新技术产业开发区轻型厢式冷藏货车“6·15”较大窒息事故是一起因轻型厢式冷藏货车挂靠公司未落实企业主体责任，对挂靠车辆缺乏有效管理，车辆驾驶人违法违规使用厢式冷藏货车载人、人货混装运输，属地有关部门专业监管和行业管理失职缺位，地方党委政府安全领导责任落实不到位而造成的较大生产安全责任事故。

调查报告显示，厢式冷藏车驾驶员安全意识、法律意识淡薄，违法让10名女工（8名在车厢内、2名在驾驶室内）搭乘装有包装牛肉的厢式冷藏车，牛肉包装箱内放有干冰，干冰升华成二氧化碳气体，迅速进入车厢狭小空间内（推算为3.32立方米），造成空气中二氧化碳浓度骤然提升，致使其氧气浓度（体积比）很快降低至可导致人体窒息死亡的极限浓度（4%-6%），8名女工在密闭车厢内滞留17分钟，造成缺氧窒息死亡。

20时57分许，顺丰平顶山分公司收派员刷码接单装车（其中向厢式冷藏车共装398箱货物）后便开三轮车离开浩之锐公司。21时09分许，10名女工工作结束，照常自行进入厢式冷藏车内准备搭车返回兰南高速平顶山站出站口西500米路口处。21时10分许，驾驶员任勇关上车厢后门后驾驶车辆出发。此时朱永昊在场，并对上述情况知情。

21时27分许，车辆到达兰南高速平顶山站出站口西500米路口处。坐在驾驶室的女工马红歌下车去车尾打开车厢门后BEAT365唯一官网，发现车厢内的8名女工嘴唇发紫、互相拥挤着、处于无意识昏迷状态，便立即喊驾驶员任勇下车救人，任勇看到此情况迅速拨打120救援电话，然后便和马红歌一起把昏迷人员抬出车厢，并按照120救援电话指导意见对昏迷人员进行现场心脏按压；同时，马红歌让张彩凤去附近诊所喊人救援。很快张彩凤喊来的附近诊所的一名医生也带着小氧气瓶参与抢救工作。

调查报告指出，涉事车辆挂靠在平顶山众邦汽车运输有限公司BEAT365唯一官网，该公司安全生产主体责任落实不到位。对涉事车辆备案驾驶员管理混乱，涉事车辆在公司的名义备案驾驶员与公司实际日常管理对象不相符；不掌握车辆日常实际使用人情况；未对涉事车辆实际车主朱永昊进行过有效的安全教育培训，该公司每月向朱永昊线上发送有关安全生产方面的学习内容让其自行学习，并且未对其进行线下考试或考核，安全教育培训工作流于形式，致使其安全意识淡薄、安全知识匮乏，多次违法使用厢式冷藏货车载人，并于2024年6月15日进行人货混装BEAT365唯一官网，导致事故发生。

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上述是徐汇区数字化医疗应用场景之一。11月28日，澎湃新闻记者从徐汇区卫生健康委获悉BEAT365唯一官网，在上海市卫生健康数据大平台专班的指导下，在区大数据局、区城运中心等部门的支撑下，徐汇区卫生健康委先行先试打造了“居民健康画像”，这是社区元医空间的场景之一。作为社区卫生服务中心互联网诊疗的升级版BEAT365唯一官网，徐汇区社区元医空间利用元宇宙的沉浸感、低延迟、多元化等特征，让医疗服务变得更加高效、便捷和个性化。

当日，在医生演示的一张居民健康画像上，左中右三个部分分别展现不同内容，左边是患者的基本信息，包括性别、年龄、慢性病等，这是这张画像的“基石”；中间是人体模型5个部位的体征数据，包括头部、胸部、腹部、四肢和其他，每个部位上的症状一一对应，可谓是这张画像的“核心”；右边是患者的用药信息、主诉标签等，构成了这张健康画像的“指南”。通过红黄绿三色表示健康状态，医生能够迅速识别患者存在的高风险疾病。

 “‘主诉标签’是对患者症状的高度概括，以简洁明了的关键词形式呈现，如‘高血压’‘冠心病’‘失眠就诊’等，通过分析这些主诉标签，可以快速定位患者的主要不适之处，结合体征数据和基本信息，医生在此基础上进一步询问病史，快速形成更为准确的诊断思路。”刘安平说，之前医生往往需要翻阅纸质病历或调阅患者历次就诊记录来了解健康状况，既耗时费力，又容易遗漏。健康画像不仅提高了工作效率，也能更好地履行家庭医生的职责。

这张健康画像是怎么出来的？这其中整合诊疗数据集、公共卫生数据集、健康管理数据集、综改数据集等大数据，通过医疗垂类大模型BEAT365唯一官网，这些海量数据被深度挖掘和精细处理，进行高效、准确的解析与关联分析，根据分析结果，为个体生成一个全面的健康画像，家庭医生在授权范围内访问和管理签约居民的健康数据，为医疗卫生机构提供了有力支持。

同时，健康画像还能赋能医养结合。在刘安平医生的日常工作中，有一项固定的工作就是定期为养老院老人检查身体，关注他们的健康状况。之前，刘安平都是通过翻看老人的病历本了解老人的情况，现在她可以看到所负责的每个老人的健康画像，迅速全面了解每位老人的基础疾病、过敏史、用药情况、近期生命体征变化等关键信息。