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△美国全国广播公司新闻报道截图目前，已经被提名为今年共和党总统候选人的美国前总统特朗普正在接受刑事审判，而准备代表民主党竞选连任的现任总统拜登经常说错话也让美国人越来越质疑这位81岁的老人是否还适合担任公职。最新的一次尴尬出现在本月18日。当天在宾夕法尼亚州举行的竞选集会上，拜登询问选民是否准备好在11月的总统选举中选择他，而不是前总统特朗普时，说了一句“你们准备好选择自由，而不是民主了吗？”据新华社电 烽火连三月，家书抵万金。2000多年前的秦楚战场上，征战的士兵如何与家中联系？军中生活如何？两枚木牍所载的“中国最早家书”跨越地域与时空现世，将一段家国故事长久地留存与延续。 1975年末，湖北省云梦县，这片“水天一色”的古云梦泽之地，睡虎地秦简问世，这是中国考古史首次发现的秦简。引人注目的是，睡虎地4号墓出土了两枚木牍，上有527个字。经考证，这两枚木牍是战国时期秦国士兵“黑夫”与“惊”写给家人的信，是我国发现的最早的家书实物，被命名为《黑夫木牍》。 “二月辛巳，黑夫、惊敢再拜问衷，母毋恙也？黑夫、惊毋恙也……”信中出现频率最多的是问候之语，比如挂念自己的母亲以及新婚妻子等，思乡之情跃然于“纸”上。开篇读来，仿佛看到母亲读到儿子信件时的百感交集。 《黑夫木牍》第一部分是向长兄“衷”与母亲问安，汇报自己正在淮阳打仗，并向家人报平安；第二部分说自己缺衣少钱，“急急急”，希望母亲寄衣寄钱，并让家中一定关注官府授予爵位的文书。此文也进一步说明，秦朝被征发的军人，所有衣物皆家中自备，军中的生活危急且艰苦。 “黑夫等直佐淮阳，攻反城久，伤未可智也……”公元前223年，淮阳之战一触即发，秦国发动的统一战争已接近尾声，而楚国是秦国最为强大的对手。“黑夫”和“惊”的家书仿佛一条穿越时空的隧道，唤起大秦雄风背后无数个普通士兵对于战事的未知，对于家和团圆的期盼。 而作为社会底层出身的“衷”家三兄弟，其长兄在死后还能拥有独立的墓葬，或许正是“黑夫”和“惊”用战功换来的家族荣耀。两位征战的弟弟是否平安而归，后人不得而知。但是可以推测，长兄“衷”带着这两枚家书长眠，以另一种方式与兄弟团圆。 在云梦县博物馆内，两枚木牍家书的复制品陈列在展柜中，“烽火家书”四字一下子将观众拉回到四方征讨、干戈不止的秦楚战场上。“《黑夫木牍》所载内容非常丰富，它不仅为淮阳之战提供了真实可靠的史实依据，还延伸出许多秦国军事相关议题，如秦代士兵衣服的供给问题，以及当时的邮驿发展情况等。”云梦县博物馆馆长张宏奎说。 人民是历史的创造者。在中国历史宏大广阔的地理画卷上，千万个体书写着生命的多彩轨迹，演变成国家制度与社会生活的深切互动。 “传世文献多为帝王将相、上层精英的记载，我们在看秦国历史的时候，常常把目光聚焦在统治阶层。而这份家书恰恰以平民的视角向我们展示了2000多年前的秦国，让感受具体的、活生生的历史现实变为可能。”中国人民大学国学院教授孙闻博说，秦汉在实现一统、维护统一等方面的成就及经验，对后世影响深远。这些功绩的取得，当时归之于皇帝及宗庙，其实背后也多有功臣勤吏的身影，更有千万民众的贡献。中新社2024世界一级方程式锦标赛中国大奖赛正赛21日落幕。红牛车队车手麦克斯·维斯塔潘轻松夺冠，队友塞尔吉奥·佩雷兹获得季军，亚军为迈凯伦车队车手兰多·诺里斯。索伯车队的中国车手周冠宇第14位完赛。
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来自俄罗斯的斯维特兰娜·拉马扎诺娃坦言：“在这里就好像在家一样。”
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top6、通报称，在2018年10月16日-10月17日的公寓卫生安全检查中，在聚华12号公寓共发现8个宿舍存在悬挂床帘的行为。在大家的校园生活中，悬挂床帘存在很大的安全隐患。为了保障每个学生的生命财产安全，警戒学生不再使用火患物品，杜绝类似现象再次发生，根据公寓服务中心的有关规定，现对相关宿舍的违规行为在学校范围内进行通报批评。希望其他同学加强自律，遵守公寓的相关规定。
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top9、【科技前沿】候鸟迁徙，蝴蝶振翅，心脏律动，生命的节律演绎着自然界最美妙的生命交响乐。然而，生物体如何能感知一天的时刻变化？相关问题一直悬而未决，等待着科学家们的实验与回答。北京大学国家生物医学成像科学中心主任程和平团队通过对哺乳动物的生物钟主钟——视交叉上核的时间计算机制研究发现，哺乳动物大脑深部脑区中SCN的神经元集群，可通过众多神经元的“集体决策”计算时间，时间解码准确率可达99%。这一成果近日在线发表于《细胞研究》。据程和平介绍，团队通过自主研发的双侧扫描双光子显微镜，首次实现全核团近万颗神经元跨昼夜钙成像。研究团队发现，SCN中以钙脉冲为基本单元，可形成“状态”“模态”“时空相位波”等从秒到小时到近日周期的跨尺度钙信号，展示出潜在的时间编码能力。SCN核团如何编解码时间信息？团队利用机器学习技术，开发了一个基于SCN神经元钙信号的时间解码器，发现其解码准确率随着神经元数量的增加而显着提升，当随机组合来自同一SCN脑片的900个神经元时，时间解码准确率达99%，这一发现揭示出神经元群体在时间编码上的集体决策机制。北京大学未来技术学院博士研究生王子晨介绍，由于SCN致密度高，一直以来获取大规模神经元集群的信号数据并实现解码是国际研究中的难点，团队此次运用高速高通量成像和机器学习技术才得以破解其“计时”的奥秘。此外，团队还发现神经元分类结果呈现分层模块化结构，形状如同一只美丽的“时间蝴蝶”。北京大学分子医学南京转化研究院副研究员喻菁表示，此次研究不仅是国际首次在系统水平上揭示SCN基于神经元集体决策机制的时间计算能力及机制，应用其中的大规模钙成像技术和深度学习方法也具有通用意义，为研究其他复杂神经元集群工作原理提供了新思路。《光明日报》[ 责编：杨煜 ]