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亚太地区占世界人口三分之一，占世界经济总量逾六成、贸易总量近一半，是全球经济最具活力板块和主要增长引擎。面对人类社会前所未有的挑战和人们对未来发展的普遍隐忧，亚太经合组织作为亚太地区层级最高、领域最广、最具影响力的经济合作平台南宫ng28官网，理应负责任地回应时代之问，发挥好带头作用，开展更加紧密高效的合作，继续通过开放包容、取长补短、互通有无，带动亚太地区实现大发展、大繁荣、大融通。
习近平主席在讲话中再次呼吁各方加强团结合作，并提出一系列建议，为亚太合作擘画了新的蓝图和愿景。一个开放包容、活力四射，澎湃创新动能、厚植绿色底色，造福人民、惠及世界的亚太，是世界人民的普遍期待。亚太各国各地区要从人民福祉和国际社会共同利益出发，推动经济全球化更多释放正面效应，推进亚太发展行稳致远。要构建开放融通的亚太合作格局，着力推进区域经济一体化和互联互通，拆除割裂贸易、投资、技术、服务流通的高墙，推动建设亚太自由贸易区。要培育绿色创新的亚太增长动能，在人工智能、量子信息、生命健康等前沿领域加强交流合作南宫ng28官网，建设清洁美丽的亚太。要树牢普惠包容的亚太发展理念，共同做大并分好经济发展“蛋糕”，让更多经济体、更多民众共享发展成果。
创新、绿色、开放、共享……习近平主席在利马时间发表的重要讲话、演讲和文章中的这些关键词，正是中国新发展理念的重要内容。“己欲立而立人，己欲达而达人。”中国真诚希望与世界各国共同努力，共创美好生活。习近平主席深入介绍了中国进一步全面深化改革、扩大开放的行动举措，郑重宣布中国将担任亚太经合组织2026年东道主。这些清晰明确的中国立场、知行合一的中国方案，必将为亚太和世界带来确定性、注入正能量。我们欢迎各方继续搭乘中国发展快车，同中国经济共同发展，为实现和平发展、互利合作、共同繁荣的世界各国现代化共同努力。
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然而，案件尚未进入实体审判程序，壳牌公司就向法院提出了管辖权异议。原来，双方合作之初，曾在签订的《经销商协议》中约定，“因本协议引起的任何争议应提交壳牌和经销商的高级管理层，双方高管应会面解决上述争议。争议无法得到解决时，双方同意将争议不可撤销地提交给北京的中国国际经济贸易仲裁委员会”。壳牌公司据此认定，该案不属于法院受理范围。
“这是一个典型的垄断纠纷管辖争议：一方面，从合同约定角度看，双方当事人协议选择仲裁，排除了法院的管辖权；另一方面，案件涉及的是否构成滥用市场支配地位实体争议，已经超出双方协议约定进行仲裁的范围，法院具有管辖权。”最高检知产办办案人员向记者解释，关键在于如何认定垄断纠纷案件中当事人可否通过协议约定的仲裁条款排除法院的管辖并且明确此类案件的裁判规则。
怎样落实好党中央的要求？在获取相关案件线索后，最高检知产办对最高法和地方法院审理的类似案件进行了筛选分析，发现法院对此类案件存在裁判标准不一致的现象。“最高法审理的其他案件均认为，不能因当事人之间的仲裁条款而排除法院的管辖权。”办案人员说，“只有昌林公司诉壳牌案的二审、再审裁定排除了法院管辖权。”
启动民事监督程序后，检察机关通过走访国家反垄断局、与仲裁机构进行座谈、召开专家咨询会等形式，听取了多方意见，认为结合我国仲裁法及反垄断法的相关规定，此案有关垄断行为的认定问题已涉及公共利益及消费者利益，超出当事人之间的《经销商协议》约定的纠纷范围，《经销商协议》中约定的仲裁条款不能当然地排除法院管辖。
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2024年，诺贝尔物理学奖授予利用人工神经网络推动机器学习的研究，诺贝尔化学奖则部分授予AI科学家，表彰AI模型在蛋白质结构预测方面的成就。AI在诺贝尔奖占据相当比重，11月16日，在2024中国医药工业发展大会与上海国际生物医药产业周上，2014年诺贝尔生理学或医学奖获得者爱德华·莫泽（Edvard Moser）分享近期研究进展南宫ng28官网，也谈到人工神经网络和自然神经网络之间的相似性与差异。
2014年，爱德华·莫泽通过对于大脑空间导航功能的研究，在人类大脑的海马区和内嗅皮层区域发现了组成大脑中定位系统的细胞，获得当年度的诺贝尔生理学或医学奖。十年后，爱德华·莫泽表示，我们不仅要了解大脑单个细胞是怎样运作的，更要了解大脑中大面积的神经系统是如何进行计算的，要从单个细胞的研究发展到几千个细胞整体的研究。
他在报告中指出，人工神经网络模型架起了AI和神经网络研究之间的桥梁，带来很大的研究进展。人工智能和大脑都是基于神经网络，有几百万个、几亿个神经元，可以高效记录活动信息、生物信息等等。如果大脑与计算机算法相似，那么应该能够进行“对话”，这也为脑机接口技术的发展提供了可能，比如神经义肢、人工耳蜗、人工视觉等。
爱德华·莫泽同时强调，大脑比人工神经网络更好、更加高效，演化出能效极高的计算算法，仅需耗能15瓦-20瓦，而超级计算机需要耗费数兆瓦。他在发言中表示，人工神经网络和自然神经网络之间在信息提取、学习、记忆、检索等方面运用了很多相似原理，但是也有很多不同点。而这些差异可能为开发更完善、更高效的人工智能系统，提供更多的启发。
