修月琴为“智能交互 驱动未来”的2023中国智能车大会暨国家智能车发展论坛将于7月1至3日在广州南沙举行。

　　据了解，该论坛共设大会主旨报告和“智能交互驱动未来”高峰对话两个板块。旨在为智能车基础理论研究、成果原始创新和高技术开发提供开放互融的交流平台，增强中国智能车自主研发技术水平和实际应用能力，促进智能车技术产业化应用，推动其在能源、交通等领域的深入应用和产业转型升级。

　　其中，大会主旨报告板块将邀请中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学教授郑南宁，中国工程院院士、北京交通大学教授张宏科，中国工程院院士、中国自动化学会常务理事、同济大学教授蒋昌俊等数位智能车领域院士专家，全方位解读智能车发展的学术成果，重点解读产业发展现状以及新动态，深入思考智能车产业未来发展趋势。

　　同时，该论坛分设网联智能车技术及应用、智能车电子器件和芯片、车路云智能协同控制技术等六个专题论坛，将邀请北京大学、清华大学、北京理工大学等15所高校、14家代表企业的近40位专家学者发言，致力于构筑一个互联互通的全产业链生态交流平台，促进智能车基础理论研究、成果原始创新和高技术的开发应用。

　　此外，论坛现场还将发布面向网联智能车的包含多车和多路端的通信与多模态感知数据集Mixed Multi-Modal Sensing and Communication (M3SC)。该数据集由郑南宁指导，实测数据集包含丰富的多模态感知信息，覆盖网联智能应用典型路段；仿真数据集包含通信与多模态感知信息，涵盖城镇、郊区、乡村等多种网联智能交通场景，将为面向网联智能车的通信与多模态感知智能融合理论及方案设计提供重要支撑。

　　据悉，中国智能车大会暨国家智能车发展论坛(National Intelligent Vehicle Development Forum)是国家自然科学基金委员会信息科学部和中国自动化学会于2015年创办的品牌学术活动。目前已成功举办6届，是中国智能车辆与自动驾驶相关领域研发、生产及应用机构的重要学术交流与技术研讨平台。黄强

　　献血前要空腹吗？ 献血后会身体虚弱吗？这9个献血知识要了解！ 世界献血者日

　　当日，第九届中国（国际）商业航天高峰论坛在武汉开幕，张海联在《我国载人月球探测发展总体考虑》主旨报告中介绍了中国载人登月的初步方案。

　　在神舟十六号载人飞行任务中，航天器的物理实体、可视化模型和相关的计算机系统，以及持续通畅的通信数据流构成了一套完整的数字孪生系统。

　　“针对国家急需和国家重大战略，推进与国家相关部门的合作，进一步解决核心技术‘卡脖子’问题。”怀进鹏说。

　　11日，记者从中科院合肥物质科学研究院获悉，该院等离子体研究所陈长伦研究员课题组在等离子体技术制备偕胺肟复合材料用于海水提铀研究取得新进展。

　　该条管道全长109千米，每年可将170万吨齐鲁石化生产捕集的二氧化碳输送到胜利油田的地下油藏进行驱油封存。

　　17个月后，伴随着一辆广汽埃安昊铂GT纯电动轿车缓缓驶下生产线，我国新能源汽车生产累计突破2000万辆。

　　截至2022年年末，河北省数字经济产业规模占全省GDP比重达到1/3，产业规模持续壮大，主导地位不断强化，展现出蓬勃生机和巨大潜力。

　　当前，新技术、新材料、新理念不断涌现，科学技术正与促进社会发展的核心产业不断地交叉融合，人类超级科技工程的时代已经到来。

　　吴於人则表示，培养拔尖创新人才不仅需要校内外的科学教育场馆资源、专业的科学导师，还需要符合学生成长规律的课程体系作为支撑。“

　　7月10日，北方高温天气继续发力，中央气象台继续发布高温橙色预警，西北地区东部、华北大部、黄淮、江汉、江南华南大部以及四川盆地等地还是高温天气。

　　现在去秦始皇帝陵博物院，兵马俑已经不再是“只可远观”，VR技术让游客化身兵马俑，近距离感受千年前的威严秦俑。

　　英国牛津大学技术与管理发展研究中心主任傅晓岚说，创新和现代化将成为中国经济持续增长的重要驱动力。

　　国际能源署近期发布的《可再生能源市场更新》报告认为，由于政策支持、化石燃料价格上涨、太阳能和风能发电项目的积极推进。

　　教育部等十八部门联合印发的《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》（以下简称《意见》），对新时代我国中小学科学教育做了准确把脉和系统部署。

　　7月9日晚间，由中国航天科技集团有限公司所属中国运载火箭技术研究院抓总研制的长征二号丙运载火箭携手远征一号S上面级在酒泉卫星发射中心点火升空，将卫星互联网技术试验卫星精准送入预定轨道，发射任务取得圆满成功。

　　“近年来，中国在经济发展和生态保护方面取得了卓越成绩，中国实践为全球气候治理提供范本。近年来，中国经济社会取得巨大发展成就，特别是太阳能、风能等清洁能源技术迅速进步，走出了一条可持续发展道路。

　　随着算力增长的趋缓和物理模型的逐渐复杂化，传统数值预报的瓶颈日益突出，研究者开始挖掘新的气象预报范式，例如使用深度学习方法来预测未来天气。