国(guó )家体育(yù )总局体育(🧝)文化(🌡)与(🕷)体育宣传发展(zhǎn )战(zhàn )略研究中心高(🌔)端(🎗)智库骨干专家、广(🍔)州(🍫)体育学院(😦)教授(🦍)曾文莉告诉《环球时报》记者，体育具(🚍)有较强的杠杆效(👶)应，以体育赛事(shì(🧑) )表演为杠杆，能(néng )撬动城市基(🗄)建、旅游、文化等(🚦)，激活体育消费热情(🤴)，推(⚾)动体育产业(💻)能(❎)级(😱)提升(🙌)，而这个杠杆(🥝)的原动(📽)力主(zhǔ )要(yào )是运(🥦)动员尤其是明(😕)星(xīng )运动员。

　(💄)　“坚定不(bú(⬆) )移办好自己的(🍊)事”“着力稳就(jiù )业、稳企业、稳市场、稳预期(🕜)”——4月(⛷)(yuè )25日(〽)(rì(🌞) )召开(kāi )的中共中央政治(zhì )局会议分析研究当前(🏴)(qián )经(🛎)济形势和经济(jì )工作时首次提出“四稳”，充分彰显党中(zhō(🌷)ng )央对当前经济(jì )形势的(🔣)全面科学把握，释放(fàng )“以高质量发展(🆕)的确定性应(yīng )对(duì )外部环境(🈚)急剧变化的不确定性(xìng )”强烈信(📻)号(hào )，为进(🌬)一步做好(🐲)经济工作指明方向、坚定信心。

　　香港3月20日电 针对美国联(🔝)邦储备委员会(美联储)将联邦基(jī )金利(🎍)率目(✔)标(🥨)区间(🥊)维持在4.25%至4.5%不变，香港金融(róng )管理局20日表示，香港利率于(🗣)可见(jià(⏮)n )的一段时间内(🥧)可能(🔍)处于较高水平。香港各发钞银行宣布维(🎧)持最优惠利率不(🙂)变。

　　环比而言(📊)，加拿大今年第(🐾)一(yī )季(🏉)度实际GDP增长(😙)0.5%，与去年第(🏜)四季度持平(👎)。加统计局(🈳)表示，此(🔛)次增(⛓)长主要得益(yì )于商品出口增加，尤(yóu )其(🐠)是(🌵)在(📏)美(měi )国即将实施关税措施的背景下，乘用车出口环(🍕)比(bǐ(🦓) )增长(🐭)了16.7%，工业(👋)机(jī )械、(🐅)设备及(📯)零部件出口则(zé )增长12%。

　　某次逛街时，一家(📁)“猫咪领养馆”吸引了笔(🐬)者目光，颇觉新奇。进店(📏)(diàn )发现(xiàn )，领养者仅(jǐn )凭(⚪)芝麻信用分或预(yù )付(fù(📪) )少量押(🌘)金(jīn )，即(jí(🚄) )可(🍌)签署“领养(🍇)协议”。但(🌑)“为了防(fáng )止(zhǐ(🔅) )转卖弃养(⛹)(yǎng )”，须承诺后续每月支付(🕯)数(shù(✈) )百元购(🕍)买该店铺(pù )提供的(💼)宠物用品，持续18至24个(🍭)月。

　　(⛑)农(nóng )业农村部派出3个由司局(🚺)级干部带队(duì )的工作组和7个科(🕘)技(🤵)小分队，赴河北、山西、江苏、安徽、山东、河南(🏻)、(🐥)陕西7省，指导各(🌀)地做好抗(🍯)旱准备和应对(🌯)工作，保质保(💅)量(🍐)完成夏收(🥖)(shōu )夏(xià )播。

　　据悉(⏺)，本次(🖨)预赛共(gòng )设置无人(rén )机(jī )足(✉)球(qiú )(F9A-B)团(tuán )体(tǐ )赛、(🥨)无(wú )人机竞速(F9U)个人赛、(🍜)无人机竞速(F9U)团体赛、遥控手抛滑翔(👠)(xiáng )机(F3K)团体赛、(🕦)室内(🖖)橡筋动力滑翔机(F1D-P)+室内遥(yáo )控空(🔫)战(P3Z-D)团(🧠)体赛、汽(qì )油机(👨)(jī(🏳) )模型绕标飞机(jī )(P3D)个人赛共六个项目，预(♏)赛将从5月(yuè )25日持续到(dào )5月(🍏)31日。

　　拉萨5月3日电(拉(lā )巴次仁)5月1日(🛫)晚至5月(♎)2日凌晨，拉(lā )萨(🌄)南站机械轰鸣、火花(📈)(huā(😿) )四溅，一片繁忙的(💭)(de )施(🚉)工景象，中(zhōng )国铁路(✊)青藏集(👆)团有限公司(🙇)拉萨(sà )基础设(shè )施段利用6小(😂)时的(🎹)“天窗(🥙)”时间(🌃)，对拉萨南(🌫)站进行无缝化改(🚤)造(✉)施工。该(gāi )举(jǔ )措将(🌨)进一(yī )步(🚔)提升(shēng )拉(🖐)(lā )日铁路设备质量(🐽)与服务质(zhì )量，保障运输(☔)(shū )安全(quán )。

　(👒)　在本(🚻)项研究(🙄)中，论(🏿)文通(❄)讯(🤖)作者(🐢)、美国(guó )加(🤰)州大(🍘)学洛(🕴)杉矶分校陈俊与同(tóng )事(👔)合作，开发(fā )出(chū )一种(🤦)通过分析使用含有磁(🎼)性墨(mò )水的定制笔书写的样本，来诊断帕(🚪)金森病的(de )方(fāng )法。通过(🗿)将磁性墨(🐧)(mò )水在(zà(😖)i )一个表面和空气(⏬)中(👣)的书写(🔢)运动(dòng )转化(huà )为电信号，他(🔼)们(🐐)利用神经网络(一种人工智能(néng )方法(🍿)(fǎ )，通(🌥)过互联节点网络(luò )学习并(🚯)区分复杂模式)证明，该人工智能笔(🎧)可在16名患者的小规(guī(🎭) )模队列(📖)中，以超过(🐂)95%的准确(🐫)(què(📥) )率(lǜ )区(🌕)分(🔆)帕金森病患者与(yǔ )非患者(zhě )的书写特征。