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　　　　按照美国能源部发布的《国家清洁氢能战略与路线图》，2030、2040和2050年美国国内氢需求将分别升至1000万、2000万和5000万吨/年，同时2030年与2035年前分别将制氢成本降至每千克2美元和1美元；同样，欧盟相关规划提出到2030年要实现自产和进口各1000万吨/每年的可再生氢目标，为此欧盟将通过欧洲氢能银行、投资欧洲计划对氢能提供融资支持。紧随欧美的脚步，日本“2050碳中和绿色增长战略”计划于2030年实现国内氢产量达到300万吨/年，2050年达到2000万吨/年，而韩国的《促进氢经济和氢安全管理法》也提出了2050年实现进口氢替代进口原油的目标。初步统计，目前全球已有50多个国家和地区发布了氢能政策，40多个国家和地区的氢能政策也正在筹备中。

记者购买了一份“DeepSeek高效使用技巧”的课程，接收的资料中主要内容包含下载软件、注册账号等基础操作，而所谓的技巧大全则是在官方网站上即可免费查询的提示词样例。而在另一份“开发DeepSeek百分百潜能”的课程中，课程标题说的是DeepSeek，内容却是另一个人工智能模型的指令技巧。

　　　　跨膜蛋白如同细胞膜上的“城门”，掌控着物质交换与信号传递，人类基因组中超过四分之一的蛋白质为膜蛋白，其功能异常与癌症、阿尔茨海默病等重大疾病密切相关。然而，人工设计跨膜蛋白需在复杂膜环境中构建稳定“结合口袋”，难度堪比“在细胞膜上绣花”。卢培龙解释：“大自然用数亿年演化出精密结构，我们要用AI在实验室‘倒推’设计。”课题组以荧光基团HBC599为“靶标”，通过深度学习优化蛋白骨架与结合位点，最终在膜蛋白内部“雕刻”出仅允许特定分子“停泊”的纳米级“口袋”。当HBC599嵌入时，荧光强度骤增至游离状态的1600倍，成为验证设计成功的“信号灯”。