在一期《少年说》中,付选昂紧张地走上台,开始吐槽自己的家长,“我们每个月每个人都要做8个小时的社会实践,而我的妈妈以此为借口让我做家务。”在家长的“逼迫”下,还在上初中的他,学会了焖饭、煮粥、拌凉菜。
不得不说,这样的家长还是很少见的,尤其是学生还在中学,学习压力很大,很多家长认为,学生最重要的任务就是搞好教育,好好学习,其他的家长全部承担,甚至鞋带都能帮忙系好,但是付选昂的家长,却坚持让学生做家务。
台下同学哈哈大笑,付轩昂接着喊出:妈妈,我能不做家务吗?家长的回答很坚定:不可以。并且不仅现在要做,未来还会做的更多。
家长没有气急败坏,只是认真地跟付轩昂讲,家务也是生活的一部分。并且还考虑到了学生的未来,表示:你将来的另一半,也是爸爸妈妈的心肝宝贝,为什么要跟着你受委屈?为什么她要来承担所有的家务?现在做家务,会有责任感。
而且家长还给她讲了自己的例子,因为妈妈年轻的时候身体不好,是爸爸承担了大部分的家务,爸爸在你姥姥家刷了三年碗才娶到我,我没有后悔嫁给你爸爸,希望未来你的另一半也能说,没有后悔嫁给你。
家长的回答,可以说是让人心服口服,付轩昂听到家长的回答,虽然有疑惑,但是从表情也能看出,他理解家长的坚持。
当初节目播出的时候,这段内容还被不少网友吐槽,觉得这位家长太过于轻视,但是几年的时间过去,再回过头来看这位家长,网友连连称赞。
就是在这样的家庭教育之下,在2023年高考的时候,他被多所名校录取,最终他选择了清华大学。这是付轩昂实力的证明,同时也与家长的教育密不可分。
可以看出,付轩昂的家长,是一个三观非常正的家长,在家庭教育中,教给学生的是要尊重女性,懂得承担责任。如此开明,引得不少网友惊呼:缺儿媳妇吗?
家长能不知道做家务会占用学习时间吗?她比任何人都清楚,但是同样的,家长更是明白一点,那就是锻炼学生做家务,对未来的学习、生活、婚姻、工作的意义。
这就是父母之爱子,则为之深远。教育学生,家长除了要在学习上进行引导,还有一点,就是要教育学生,如何更好地生活。试问,有多少家长,愿意让自家的男学生去家务?
成绩固然是非常重要的,但是却不是学生的全部,未来,学生会读高中、读大学、会工作,会成家立业,这个时候教育学生如何承担家庭的责任,如何照顾自己的另一半还来得及吗?自然是来不及的。
曾经有一位教育学家说,家长爱学生,就给他幸福的能力。有网友分享一个身边的例子,一个男生,学习成绩非常不错,于是家长就把学生当做大熊猫一样保护起来,什么都不需要学生做,吃饭的时候把筷子送到学生的手上,平时就连内衣袜子,都是家长给洗好,放在床头。
学生在这样无微不至的环境中长大,考上了不错的大学,但是大学需要住宿舍,但是男生很笨什么都不会,不知道怎么洗衣服,不知道怎么整理内务,最后实在没有办法适应大学的生活,只能跟学校申请在外面住,家长来到学校附近租房子,照顾学生……
听上去很离谱是不是?但是却是真实发生的事情。这就是在教育学生的时候,家长忽略了学生的生活能力,所以说,家庭教育是不可逆的教育,对学生的影响深远,让学生做家务,做事情的同时,增强的是学生的责任感,是自己独立生活的能力。
希望家长能够明白一个道理,学生早晚要单飞,要组成自己的家庭,家长能陪伴学生一段路,但不是全部,只有教育给学生的三观和能力,才能一直陪伴着他。
台风,一种强大而深厚的“热带天气系统”,常伴随着狂风、暴雨和风暴潮,给人类的社会生活带来不同程度的影响。而要想“捕捉”台风,我们需要依靠各种各样的科技手段。该怎样预测台风的登陆时间和地点?我们未来是否有能力“驾驭”台风呢?
日本气象厅预测
图源:朝日电视台
海陆空“立体CT”
三维观测台风登陆时间、地点
每当有台风在洋面上生成,获知其准确位置和实况强度是预测台风的要务。气象部门通过建设海洋气象浮标,将观测视野从陆地延展到海上;而雷达、卫星等遥感探测手段的加入,则使“海陆空”三维观测体系逐步形成。
台风预测常规流程
图源:中国黑龙江气象局
气象卫星:第一道防线
人们通常借助卫星遥感观测获取台风的实时特征。近年来,基于高分辨率卫星资料的“台风客观定位和强度客观估计系统”,在1分钟内就可完成对卫星图像的处理及分析。基于静止气象卫星和极轨气象卫星的 “台风风场分布定量分析技术”,能将卫星监测数据转换成台风底层风场分布结构,精确展示台风结构的变化特征。
天气雷达:实时监测追踪
与卫星相比,雷达有其独特优势。其一,雷达时效性好,能够随时开机,每6分钟就可得到一张监测图像。此外,雷达提供的监测资料参数详尽,图像具有更高的分辨率,能够准确测出台风的强度,比较好地反映台风内部结构。
气象监测站:获取关键数据
随着台风不断迫近陆地,多种气象监测站是重要的观测手段,如架设在海岛和石油平台上的自动气象站、海洋气象浮标站、船载自动气象站等,这些气象站能实时探明台风的等级、降水和气压等关键数据,为台风路径和登陆时间的测算提供参考。
工作人员检修气象站设备以应对“杜苏芮”
图源:中国山东气象局
移动观测设备:灵活补充空白
除固定的监测设备和站点,各种移动设观测备也在增多,如移动GPS探空、移动多普勒雷达、移动风廓线、移动自动站等。必要时,还可派出无人机传回实时画面。
计算平台:形成预测结果
气象数据类型繁杂、规模庞大,需由高性能计算平台有效利用,结合各地的地形、天气等因素反复进行动态模拟,生成图形图像,其后由专家得出预报结果。
从计算机到AI大模型
“捕风捉影”更精准
20世纪80年代后期,由于计算机性能的提高,以及气象卫星和雷达等数据采集技术的普及,人们开始使用数值天气预报模型来对台风进行预测。
台风卫星图
图源:36Kr
然而,台风强度预报一直是世界性难题,台风经常在24小时内发生较大的强度变化,可上升1到2个级别。目前,除了数值预报方法外,其他的客观预报方法主要是以统计预报和统计-动力模式为主,对台风强度快速变化的刻画能力较弱。
近年来,科研人员开始尝试引入AI大模型来开展气象预报。实践证明,将观测与数值预报和人工智能相结合,可有效提升数值预报的准确性。AI擅长处理重复任务、拟合未知数据关系,通过深度学习了解气象数据中的关系,就能完成天气预报的任务。
台风“杜苏芮”路径示意图
图源:中国中央气象台台风网
近期,《自然》(Nature)杂志正刊发表了来自中国的研发团队研究成果《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》(Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks)。研发人员表示,大模型进行了丰富的数据学习,包括1979-2021年的全球实况气象数据,涵盖垂直高度上的13个不同气压层,每层中有温度、湿度、位势、经度、纬度五种气象要素,以及地球表面的海平面气压、风速等四种气象要素。
而中国上海人工智能实验室研究团队研发的“风乌”气象大模型,对台风路径进行预测,实现了准确预报。基于7月21日至27日多个起报时刻预报路径及台风实际路径对比,“风乌”提前24小时预报的误差值为38.7公里,精确度优于气象预报国际权威机构欧洲中期气象预报中心(ECMWF)的54.11公里,美国国家环境预报中心(NCEP)的54.98公里。
在资源效率方面,现有物理模型往往运行在超级计算机上,而“风乌”AI大模型仅需单GPU便可运行,仅需30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。
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