如何通過Python線程池實現異步編程？
線程池的概念和基本原理線程池是一種并發處理機制，它可以在程序啟動時創建一組線程，并將它們置于等待任務的狀態。當任務到達時，線程池中的某個線程會被喚醒并執行任務，執行完任
新華網海南博鰲12月5日電（記者 陳聽雨） 12月4日，由新華網主辦的2023數字科技創新發展大會在海南博鰲召開。本次大會是2023中國企業家博鰲論壇的平行論壇之一。大會邀請政產學研用各方代表圍繞“強化數字賦能 加快產業轉型”主題，探討數字技術如何更好賦能實體、服務社會、造福百姓。北京深勢科技有限公司CTO胡成文在大會演講中介紹了AI在科學領域的嘗試和應用。
胡成文表示，AI隨著工業互聯網的興起而廣為人知，其特點是隨著某一行業的發展能夠積累大量的數據，進而利用海量數據訓練一系列模型，在數據模型的基礎上解決實際問題，這就是AI的發展思路。
但當人們把上述模式、范式應用到比如制藥、材料、工業的傳統行業中時，發現數據遠遠不夠且質量欠佳，如何解決呢？
胡成文對此表示，在某個行業的背后，往往積累了幾十年甚至上百年的科學原理，AI for Science新范式的邏輯是把行業問題進一步地抽象成一系列的科學原理，用 AI 先去學習這些科學原理，得到一個模型，進而再通過這個模型解決工業領域所面臨的行業問題，解決底層的科學問題。這就是AI for Science的科研新范式。
他介紹，深勢科技致力于成為AI for Science的踐行者。過去幾年里，海外很多知名高校和科研院所成立了相關實驗室，深勢科技很早便與他們建立了諸多合作。今年3月份，科技部會同自然科學基金委啟動“人工智能驅動的科學研究”（AI for Science）專項部署工作。今年8月份，科學智能峰會發布了《2023年科學智能全球發展觀察與展望》，2022年首次發布《科學智能全球發展觀察與展望》，就在國內外學界引起了巨大反響。今年首次在線下發布，并進一步完善了AI for Science發展框架“四梁N柱”，為今后人工智能與科研結合進一步提供了有力的范式支撐。
具體到深勢科技的研發工作，胡成文表示，我們發明了一系列基于AI驅動的模型和算法，可以在保持原有計算精度甚至超越的情況下，加快計算速度，這些方法會覆蓋從宏觀到微觀不同的應用場景，例如深勢科技Hermite®藥物計算設計平臺上，Uni-Fold僅用十分鐘就可以獲得精準的蛋白結構，不僅如此，在后續的研發環節上，通過精準的計算模擬大幅縮減實驗次數，苗頭化合物的發現可以僅用數十次實驗，在數周內完成；藥物的優化可以從過去長達3-5年的時間直接降至短短6個月左右的時間里完成。“我們深刻地認識到，AI for Science在訓練模型中也有很廣泛的應用，不是簡單地把大模型概念遷移到科研領域。”他說。
胡成文舉例稱，制造一種合金產品時，不同合金的配比會導致產品不同的性質，這在傳統中需要做大量實驗，現在通過AI for Science的方式，可以用模型預設不同組合的性質。
他稱，目前深勢科技的團隊擁有超過90名跨學科組合的科學家，整個業務場景和業務平臺，每一個環節都需要大量投入，我們也推出了一系列解決辦法，可以在確保精度的基礎上，大幅降低時間和金錢成本。
“作為一家面向未來的公司，深勢科技正在用人工智能技術結合先進的計算手段，致力于為人類文明貢獻智慧與力量。”胡成文說。
為期4天的2023中國企業家博鰲論壇由新華社和海南省人民政府、中國品牌建設促進會聯合主辦，新華社品牌工作辦公室、新華網、中國貿促會海南省委員會承辦。于4日召開的2023數字科技創新發展大會廣泛匯聚政府、專家、企業等各方智慧，打造關鍵技術交流、數字化應用場景展示、投資合作洽商的對接平臺，為經濟社會高質量發展貢獻數智力量。
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