2022年中国—乌干达职业技能发展与创新大赛主赛区决赛，日前在位于乌干达穆科诺地区纳曼韦工业园区的工业技能培训与生产中心举行。乌方有63名选手进入决赛，他们大多是在中心接受培训的学员。

　　比赛由中非职业教育联盟支持，共设精密机械加工、数控加工、焊接技术、电气自动控制技术等4个竞赛项目。洛维斯就读于乌干达基扬博戈大学，这次参加焊接技术项目的角逐。她严格遵照安全生产规范要求，在四溅的火花中，干净利落地完成了每一步操作流程，最终获得一等奖。“在学校，我学了不少有关材料加工的理论知识，但涉及锻造、焊接等技术环节的实操经验几乎没有。”赛后，洛维斯说，“为了参加比赛，我每天在车间练习超过8个小时，不知用掉了多少根焊条。你看，照片中是我半天时间焊接的材料，已经堆得很高了。”洛维斯自豪地向记者展示了练习时的照片。

　　谈到今后的打算，洛维斯说：“掌握了基本的焊接技术，回到学校后，理论学习能更加深入，也更有针对性。”洛维斯的哥哥就在中企工作，参与了乌干达艾伯特湖油田项目开发工作。“毕业后，我也想像哥哥一样，为家乡的发展出一份力”，洛维斯对未来发展满怀憧憬。

　　工业技能培训与生产中心成立于2020年，由中方援建，并派遣12名中方教师在此授课，开设有五金加工、焊接、喷涂、机械加工、木材加工和PLC可编程控制技术等课程。

　　“这是我们培训的第二批当地学员，他们有来自乌干达工业研究院的教师、中企当地员工，也有中心附近学校的大学生，共111人，是当地技术生产青年骨干。”中国援乌职业技能与维保培训师李乐毅介绍，“在注重理论考核的基础上，我们灵活调整了今年的考核办法，以比赛代替笔试，更好激发学员们求学和钻研的热情。”

　　比赛结束当天，111名学员全部以优异成绩顺利结业。“从大学获得的理论不能代替实践经验。我们从中国老师这儿学到的技能非常重要。”学员塔比莎告诉记者。

　　为加强中乌职业教育交流合作，此次比赛还在湖北黄冈职业技术学院和四川建筑职业技术学院设立分赛区。通过视频连线形式，两国学员实现了同场竞技。“与中国职业院校同步办赛，让我们看到中国学员娴熟的操作本领，有了学习榜样，也增进了双方年轻人之间的友谊。”塔比莎说。

　　乌干达工业研究所工程主管、主赛区裁判长戴维·伊卢科尔表示，此次比赛进展顺利，两国学生在实践中提升了技能水平。“乌中技能培训机构间合作良好，希望两国学生的交流越来越密切。”

　　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。

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　　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。

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　　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、黄淮精密加工、江汉、江南华南大部以及四川盆地等地还是高温天气。

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　　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半岛彩票，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》）半岛彩票，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。

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　　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。