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　　　　谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。

深度教学改革让莱职的思政课焕然一新。该校思政教研部主导的“沉浸式思政课”，主打“让学生当主角”。比如，为让学生近距离感知“工匠精神”和“大国重器”的时代价值，了解新质生产力的时代内涵，思政教学部教师宋雪设计了一堂题为“从‘黄河’到‘黄河’——以新质生产力引领企业高质量发展”的专题现场课，上课的“老师”是该校汽车制造与试验技术专业的学生。“这种全过程参与的育人模式，让更多青年学生真正成为学习理论的主角、讲述理论的主力、践行理论的主体。”宋雪说。

　　　　此前，细菌和古菌互作产甲烷（被称为“互营代谢”）主要依赖于微生物之间的氢气、甲酸或电子传递，而此次发现的种间甲醇转移是一种新的菌群互作产甲烷模式。此外，嗜甲酸赵氏杆菌通过全新的甘氨酸—丝氨酸循环介导的代谢途径产生甲醇，也是首次在微生物细胞内发现。