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　　　　中国农业大学资源与环境学院本科生谢江雁此前选修过王加成的橄榄球课，对老师的好印象加上对少数民族传统文化感兴趣，她迅速抢了花炮课的名额，“老师会考虑到我们的安全，不会让我们做特别大的冲撞，但都是年轻人，适当的冲撞可以接受”。她记得一次拼抢中，自己被撞倒匍匐在地，立马起身去追花炮，“有点儿疼，但很有意思，在阳光下跑跑，多巴胺飙升，特别快乐”。她建议在学校的运动会中加入花炮项目，“让更多同学更直观地感受它的魅力”。

最深的感受就是，人工智能与数学，须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上，比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论，而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法，为人工智能提供了大量的算法工具。同样的，人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题，从而更高效地解决数学难题，推动数学领域的发展。例如，人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索，从而找到人类数学家可能忽略的新定理，也可以通过数理逻辑，完成复杂且漫长的数学推导与计算，提高解决问题的效率。

　　　　“由血栓造成的血管阻塞性疾病已经成为全球致死率最高的疾病。我们在与临床医生交流时了解到，目前血栓的临床治疗效果并不好。虽然有专门的药物，但其副作用大，容易造成血管出血。所以我们一直在想，能不能把药物精准地送到血栓附近，有的放矢地给药。”南京邮电大学教授汪联辉近日向记者介绍了一种智能DNA溶栓纳米机器。这种肉眼看不到的纳米机器可以在血管内识别血栓的生物标志物凝血酶，通过凝血酶浓度的高低，识别出凝血酶究竟是来自血栓还是普通伤口血凝块，继而针对血栓给药。相关成果近日发表在国际学术期刊《自然·材料》。