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(责编:王瑶、王静)。沉痛悼念并深切缅怀李学勤先生清华大学文科资深教授、出土文献研究与保护中心主任李学勤先生因病于2019年2月24日0点11分去世,享年86岁。李学勤先生是著名的历史学、考古学、古文字学、古文献学专家,对于甲骨学、青铜器研究、简帛学及中国古代文明研究作出了杰出的贡献。李学勤先生的去世,是清华大学的重大损失,也是中国学术界的重大损失。清华大学师生沉痛悼念并深切缅怀李学勤先生!李学勤先生千古!李学勤先生1933年生于北京,曾就读于清华大学哲学系。1952至1953年,在中国科学院考古研究所参加编著《殷虚文字缀合》。1954年至2003年7月,在中国科学院(后属中国社会科学院)历史研究所工作,历任研究实习员、助理研究员、研究员,1985至1988年任副所长,1991年至1998年任所长。中国社会科学院学术委员会成立后,任第一、二届委员。

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记者:历代地方志中有关佛教、道教文化的记载,具有怎样的史料价值?何建明:中国传统文化以儒、释、道三家为代表,过去国内外学术文化界对释、道两家历史文化的探讨与研究主要依据佛教《大藏经》和《道藏》等教内文献和其他各种正史文献,而对于数量巨大、更全面真实地反映释、道二家历史文化原貌的地方志文献却极少开发利用,从而使许多的研究只能局限于少数历史人物、思想和事件当中,而对于在各地区有较大影响的历史人物和历史事件以及释、道二家与地方社会和文化之间的各种关系等更具体的研究,则非常缺乏。地方志大都是由历代各地方的行政长官主修、并由当地有一定影响的儒生纂辑的,它不同于中央政府编纂的“国史”,也有别于带有宗教色彩的“藏”书,一方面对于各种“佞佛谄道”予以贬斥,另一方面对于释、道二家有益于劝善戒恶、助贫济困、促进公益和净化风俗等予以褒扬。因此,《中国地方志佛道教文献汇纂》具有重要的史料价值。根据《中国地方志联合目录》和《中国地方志总目提要》的著录,现存的中国历代地方志大约有8000多种,我们这次直接采用的达到6700多种,是目前对历代地方志文献的最大规模的发掘和利用。记者:方志文献的梳理和汇总,对认识佛教、道教文化的发展有何帮助?何建明:丛书按照2012年中央政府颁布的最新行政区划,先分为华北、东北、华东等各大区,再按大区内各省市区县乡镇依次排列,并在各行政区划内按方志编纂或刊刻的年代依次排列。这样既在空间上相互联结成不同形式的整体,又在时间上充分展现出同一地区不同时代方志所反映的释、道两家文化的历史发展面貌。事实上,释、道两家文化的发展跨地域特征很强,正是如此全面和大规模的地方志文献汇纂,才使得全国范围内不同地域之间和不同时代之间释、道两家文化的传承和影响更真实地呈现出来,从而能够更全面和真实地反映出中华释、道两家文化的时空动态流变和中华文化既多元又统一的历史特征。因此,地方志文献不仅能够反映各个地方的历史文化,而且通过各地方志之间的关联的、补充,能够共同反映作为一个整体的中华历史文化。记者:这套丛书有1039册之巨,编纂工作是如何开展的?何建明:这项工程实际上是我25年前刚开始从事释、道两家历史文化研究时就生发的一个愿望,但条件一直不成熟。直到2006年,我又重新生起了这个愿望,终于在2008年初正式启动了编纂工作。由于工作量巨大,我们专门招聘了一批研究人员在我的指导下开展工作,直到今年年初才全部完成。每页文献都要经历这几道工序:初选、排版、第一次校对、主编助理校勘、第二次校对、主编审校、主编助理最后校正和编排页码。由于我们对各个方志的内页进行了全面的直接检阅,因此校正了《中国地方志联合目录》、《中国地方志总目提要》中的著录错误60多处。这使我们深切感受到,再权威的学术著作都难免会有重要的差错,只有兢兢业业、一丝不苟地认真对待每一个问题,才能将差错降到最少,从而为读者提供真实可靠的学术作品。(记者杜羽)。国产新款7纳米芯片用于手机 提升AI表现原标题:国产新款7纳米芯片用于手机,提升AI表现  23日,荣耀9X系列手机在西安发布,这是首款全系搭载7纳米国产芯片的手机。  华为公司去年推出全球首款7纳米芯片麒麟980;今年又推出7纳米的麒麟810。据荣耀产品副总裁熊军民介绍,麒麟810是全球仅有的4颗商用7纳米手机芯片之一(另外两款来自苹果和高通)。  手机制程越精细,单位面积容纳的计算力越大,功耗越低。因此,采用7纳米芯片意味着手机更灵敏,续航更长,不烫手。麒麟810的7纳米工艺相比10纳米,能效提升28%、晶体密度提升64%。荣耀9X手机全系搭载麒麟810芯片,提前一代兑现了7纳米旗舰工艺。  麒麟810采用2个大核加6个小核的搭配,以兼顾性能与成本。其中的大核与麒麟980、骁龙855的大核是同代架构,负责大型游戏、网页渲染等较重的计算;而小核用于听音乐之类的轻负载。荣耀9X相比荣耀8X,CPU单核性能提升75%,多核性能提升40%。  麒麟810芯片采用目前全球AI性能排名第一的、华为自研的达芬奇架构NPU。AI计算时NPU性能比CPU和GPU强数十倍,而功耗只有几十分之一。

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