葉蔭宇：運(yùn)籌學(xué)在日常生活中的應(yīng)用十分廣泛。如每個(gè)人常用的導(dǎo)航軟件，衛(wèi)星定位只能提供實(shí)時(shí)的位置信息，但為用戶規(guī)劃出合理出行路線的是運(yùn)籌學(xué)。而在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，生產(chǎn)力獲得極大發(fā)展，產(chǎn)量大大提升，同時(shí)個(gè)性化、定制化需求越來(lái)越大，合理安排工業(yè)生產(chǎn)也是運(yùn)籌學(xué)思想的體現(xiàn)。在物流領(lǐng)域，由于現(xiàn)實(shí)中如天氣變化、道路維修等不可控因素極多，往往不能按照理想的規(guī)劃進(jìn)行物流運(yùn)輸，這就需要運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)建立合理的倉(cāng)儲(chǔ)點(diǎn)、運(yùn)輸線，保證供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的緊密銜接。而人們?nèi)粘３鲂谐俗暮桨?、鐵路，涉及復(fù)雜的航線、鐵路線路規(guī)劃，一天中需要規(guī)劃成百上千航班、鐵路班次的運(yùn)行時(shí)間，都需要運(yùn)籌學(xué)一一解決。

　　葉蔭宇：這些說(shuō)法夸張了。我認(rèn)為，恰恰是諾獎(jiǎng)的結(jié)果證明，人工智能目前所取得的成就是基于物理學(xué)、化學(xué)等這些學(xué)科之上的。比如今年的諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，其中的“網(wǎng)絡(luò)”，就是一個(gè)關(guān)乎數(shù)學(xué)和物理學(xué)的概念。人工智能的出現(xiàn)，最終目的還是要解決人們?cè)谌粘Ｉ钪械膶?shí)際問(wèn)題，并不會(huì)成為脫離實(shí)際的“空中樓閣”而存在，而這些實(shí)際問(wèn)題就關(guān)乎物理學(xué)、數(shù)學(xué)等等基礎(chǔ)科學(xué)。我所接觸的人工智能研發(fā)領(lǐng)域的一些團(tuán)隊(duì)，近些年來(lái)很難取得切實(shí)落地的成果，就證明了這一點(diǎn)。

　　中國(guó)婦女發(fā)展基金會(huì)副理事長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)董葵指出，中國(guó)婦基會(huì)始終貫徹落實(shí)全國(guó)婦聯(lián)部署，秉持全心全意為婦女及家庭服務(wù)的宗旨，用心、用情、用力辦好婦女可感可知可衡量的實(shí)事，讓更多婦女姐妹在新時(shí)代增強(qiáng)獲得感、幸福感與安全感。

　　經(jīng)查，王一新喪失理想信念，背棄初心使命，結(jié)交政治騙子，對(duì)抗組織審查；違背組織原則，隱瞞不報(bào)家庭房產(chǎn)情況，在組織談話時(shí)不如實(shí)說(shuō)明問(wèn)題，違規(guī)選拔任用干部并收受財(cái)物；違規(guī)收受禮金，接受私營(yíng)企業(yè)主低價(jià)裝修，利用職權(quán)為特定關(guān)系人謀取利益，搞權(quán)色、錢(qián)色交易；道德敗壞；以權(quán)謀私，大搞權(quán)錢(qián)交易，利用職務(wù)便利為他人在土地開(kāi)發(fā)、項(xiàng)目承攬等方面謀利，并非法收受巨額財(cái)物。

　　三是幫扶企業(yè)。針對(duì)外貿(mào)企業(yè)遭遇到的困難和問(wèn)題，我們將推動(dòng)擴(kuò)大出口信用保險(xiǎn)承保規(guī)模和覆蓋面，指導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)加大對(duì)外貿(mào)企業(yè)的融資支持力度。我們將持續(xù)發(fā)揮進(jìn)博會(huì)、廣交會(huì)、服貿(mào)會(huì)、數(shù)貿(mào)會(huì)等重大展會(huì)平臺(tái)作用，支持企業(yè)走出去參加更多境外展會(huì)，拓寬貿(mào)易渠道，找到更多貿(mào)易機(jī)會(huì)和貿(mào)易伙伴。(完)

　　同時(shí)，債券市場(chǎng)“科技板”會(huì)根據(jù)科技創(chuàng)新企業(yè)的需求和股權(quán)基金投資回報(bào)的特點(diǎn)，完善科技創(chuàng)新債券發(fā)行交易的制度安排，創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，降低發(fā)行成本，引導(dǎo)債券資金更加高效、便捷、低成本投向科技創(chuàng)新領(lǐng)域。

　　1982年初到美國(guó)時(shí)，我的兩個(gè)求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運(yùn)籌學(xué)(OR)。當(dāng)時(shí)我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù)，構(gòu)建一個(gè)中醫(yī)的專家系統(tǒng)，其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有出現(xiàn)，構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問(wèn)題，最突出的問(wèn)題就是，一些中醫(yī)的診斷方法對(duì)于“量”的定義十分模糊，如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺(jué)得這可能是經(jīng)驗(yàn)使然，在專家的腦中，“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果，但對(duì)于外人而言，是難以捉摸的。所以在當(dāng)時(shí)的條件下，構(gòu)造這樣一個(gè)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問(wèn)題，使我對(duì)“量化”產(chǎn)生了興趣，從而投身運(yùn)籌學(xué)的研究。