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2020-3-24

  近日国家发改委等八部门联合发布〖深化混合所有制改革试点若干政策的意见〗进一步明确坚持依法合规、公开透明、立足增量、不动存量、同股同价、现金入股、以岗定股、动态调整等原则积极推进混合所有制改革试点企业员工持股。

  业内人士表示此次出台的〖意见〗与两年前的〖有关国有控股混合所有制企业进行员工持股试点的意见〗(国资发改革〔2016〕133号)也就是“133号”文相比较主要有三方面进展:

  一是试点企业数量放开。此次的意见明确试点企业不受“133号”文规定的数量限制。

  “133号”文要求严格试点条件限制试点数量防止“一哄而起”。

  二是试点企业名单的确定主体发生变化。此次试点企业名单由国家发展改革委、国务院国资委按程序报请国务院国有企业改革领导小组确定。

  而“133号”文中的规定是进行员工持股试点的地方国有企业由省级人民政府国有资产监督管理机构协调有关部门在审核申报材料的基础上确定。进行试点的中央企业所属子企业由国有股东单位在审核有关申报材料的基础上报履行出资人职责的机构确定。国务院国资委负责中央企业试点工作同时负责指导地方国有资产监督管理机构做好试点工作重要问题应及时向国务院国有企业改革领导小组报告。

  三、试点企业所属行业大幅放宽。此次意见中提出“有关部门要抓紧研究制定重要领域混合所有制企业进行员工持股试点的意见”。根据国家发展改革委、国务院国资委等部门之前发布的文件重要领域主要指的是电力、石油、天然气、铁路、民航、电信、军工等七大领域。

  在“133号”文中对试点企业的要求是主业处于充分竞争行业与领域的商业类企业营业收入与利润90%以上来源于所在企业集团外部市场。文件还特别明确金融、文化等国有企业实施员工持股中央另有规定的依其规定执行。

  由此可见混合所有制企业进行员工持股试点的行业范围较两年前有很大扩展。

  不过有律师团队提醒对国有混合所有制企业来说要避免福利性持股与全员持股且持股人员必须在公司关键岗位上对公司经营业绩有直接或较大影响。要把股份真正集中于企业技术、业务骨干员工体现了员工持股激励人力资本的初衷有利于形成利益共同体。

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  模拟高端实验 再现“上帝粒子”

  量子计算机将在科研领域“大显身手”

  物理学家一直在努力开发量子计算机并希望量子计算机发挥其量子力学效能帮助发现自然界的新规律。

  去年英国〖自然〗杂志报道称奥地利物理学家用4个“量子比特”组成的量子计算机第一次实现了对高能物理这样高端实验的完整模拟。近日〖自然〗杂志又报道一台初级量子计算机在某种意义上重新发现了“上帝粒子”——希格斯玻色子。据称加拿大D-Wave系统公司的量子计算机可以学会在堆积如山的海量数据中发现粒子的特征。

  尽管这台量子计算机的表现没有超过常规方法但科学家表示随着未来物理实验中数据量的增多量子计算机有望在科研领域“大显身手”。

  模拟高能物理实验

  据去年6月22日出版的〖自然〗杂志报道奥地利物理学家在4个“量子比特”组成的量子计算机研究中利用位于真空中的电磁场让4个离子排成一行每个离子编码为1个量子比特组成了一台迷你版的量子计算机。研究人员用激光束操控离子的自旋诱导离子执行逻辑运算。100多步计算后科学家成功证实了一个量子电动力学的预测:能量转化成物质创造出一个电子与一个正电子。

  研究人员希望未来能升级计算规模以便模拟强核力(让夸克依附在一起形成质子与中子并最终形成原子核)。而且升级版的量子计算机还有望解决更多问题比如帮科学家理解两个原子核的高速碰撞以及中子星与中微子等。

  搜寻希格斯玻色子

  近期科学家更进一步利用量子计算机发现了希格斯玻色子。

  2012年欧洲大型强子对撞机(LHC)团队宣布他们证明了希格斯玻色子的存在找到了粒子物理标准模型的最后一块拼图。CMS(紧凑缪子线圈)与ATLAS(超环面仪器)两个实验组都找到了质子对撞中制造出希格斯玻色子的证据。在这种方式中希格斯玻色子会衰变成更常见的玻色子比如一对高能光子。

  但每次LHC让两个质子发生对撞都会产生数百个其他粒子当它们撞到探测器时会被错误地解释成光子。为了帮助加快搜寻到希格斯玻色子ATLAS与CMS的物理学家用模拟数据训练机器学习算法来“沙里淘金”——从假信号中“揪出”真光子。

  最近CMS搜索希格斯玻色子负责人之一、美国加州理工学院物理学教授玛利亚·斯皮罗普鲁想要了解量子计算机能否让上述训练过程更高效尤其是在减少训练系统所需的模拟数据数量方面她说:“我想看看它到底能不能解决希格斯问题。”

  她的合作者亚力克斯·莫特是伦敦“深度学习”项目的物理学家他把学习过程转换成了可用“量子退火”计算机(加拿大D-Wave系统公司开发)计算的问题。这类机器能通过使编码量子信息的超导线圈降为最低能态从而发现某些问题的最优解。

  他们的想法是让量子计算机发现最佳标准让普通计算机接着使用这些标准在真实的数据中寻找光子的信号。为了检验这一理论团队用了位于南加州洛杉矶大学的D-Wave公司机器。实验非常成功斯皮罗普鲁说:“我们已经能够用小数据集训练来得出最优解。”

  ATLAS希格斯玻色子搜寻行动负责人之一克莱默说这证明是可行的这才是这项研究“最酷”的一部分。而且与传统计算机相比目前量子计算机并没有明显的技术优势但在未来的实验中数据量会更大届时量子机器学习将“大显身手”。

  美国纽约大学物理学家凯利·克莱默说量子计算机应用于解决实际的物理学问题而非通常的数学问题此举令人耳目一新“在这之前人们就觉得量子机器与物理实验或许有一天能交叉看来这次是成真了。”

  应用或超越物理学研究

  不过克莱默也指出尽管如此不要指望物理学家立刻就投身量子计算机的怀抱了。现在这个机器还没有斯皮罗普鲁与其团队在普通电脑上运行的虚拟版本表现得更好。而且要证明这些技术比现在的一些机器学习算法更高效仍然任重道远。斯皮罗普鲁也同意这一看法并补充道测试多种不同的方法相互比较哪个最好仍有必要。

  实验结果还可能对物理以外的领域产生影响。目前从地球科学到生物信息学研究者对量子计算机及其在机器学习领域的应用兴趣浓厚例如用于基因序列分析与蛋白质折叠的风险分析等。此外美国国家航空航天局(NASA)埃姆斯研究中心下属非营利组织大学太空研究联盟的戴维·文图勒氏正领导一项计划制造一台与D-Wave同类型机器由谷歌与NASA资助建成后将向全世界实验者们开放。

  (记者 刘 霞)

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