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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力，甚至可能影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要明确自己的目标和需求。在信息的海洋中，只有明确自己的目标，才能有针对性地寻找和筛选信息。这就像是在图书馆中寻找一本书，如果你知道自己想要什么，那么找到它就会变得容易得多。同样，如果你知道自己需要什么样的信息，那么在海量的信息中找到它也会变得更加简单。 其次，我们需要培养批判性思维。在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到各种各样的观点和信息。这些信息中，有些是有价值的，有些则是误导性的。因此，我们需要学会批判性地思考，分辨哪些信息是可靠的，哪些是不可靠的。这需要我们具备一定的知识储备和分析能力，同时也需要我们保持开放的心态，愿意接受不同的观点和意见。 此外，我们还需要学会管理自己的注意力。在信息过载的情况下，我们的注意力很容易被分散。因此，我们需要学会集中注意力，专注于对自己真正重要的事情。这可能需要我们制定计划，设定优先级，甚至可能需要我们限制自己接触某些信息的渠道。通过管理自己的注意力，我们可以更有效地处理信息，提高我们的工作效率和生活质量。 最后，我们需要不断地学习和适应。在信息时代，知识和技能的更新速度非常快。因此，我们需要不断地学习新的知识，提高自己的能力，以适应不断变化的环境。同时，我们也需要学会适应新的技术和工具，利用它们来帮助我们更好地处理信息。 总之，面对信息过载的问题，我们需要明确自己的目标，培养批判性思维，管理自己的注意力，并不断地学习和适应。只有这样，我们才能在信息的海洋中找到自己的方向，有效地处理和利用信息，提高我们的工作效率和生活质量。个人观点是，我们应该更加重视信息筛选和处理的能力，将其视为一项重要的技能来培养和提高。

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荆楚网（湖北日报网）讯（记者齐一璇通讯员袁嘉晨）近日，华中农业大学信息学院科研成果再传捷报，两项重要研究成果分别斩获省级、国家级重要科技奖项。其中，李国亮教授牵头的成果获评2025年度教育部高等学校科学研究优秀成果奖（自然科学类）二等奖，是全国高校自然科学与工程技术领域的重要荣誉，表彰具有突出创新性与影响力的研究成果，集中体现高校科技创新能力。冯在文副教授参与的项目凭借突破性的关键技术创新，荣获2025年度湖北省科学技术进步奖一等奖。两项成果聚焦人工智能与生命科学交叉研究领域，彰显了学院在学科交叉创新、服务产业需求与前沿科学探索中的双重实力。

李国亮教授牵头完成的“三维基因组学技术体系创新与病原-宿主互作新机制发现”成果，围绕“基因组三维结构如何参与并调控疾病感染与发展”关键科学问题，针对三维基因组实验成本高、流程复杂、解析共享难等行业瓶颈，系统开展原创技术开发与机制研究，取得三大主要进展。

其一，创建多种高分辨率、低成本、高精度的三维基因组学技术体系。研发了染色质构象捕获新技术DLOHi-C及单细胞sciDLOHi-C，实现在单细胞分辨率下染色质互作的动态解析，并揭示免疫激活过程中染色质结构域边界重组规律。其二，揭示病原-宿主互作中的远程调控新机制与潜在干预靶点。首次发现病毒可借助宿主转录因子介导病毒DNA与宿主染色质互作，并利用宿主RNAPolII完成自身转录；实验证实RUNX1抑制剂对伪狂犬病毒（PRV）复制抑制效率可达60%，为抗病毒药物开发提供新靶点；在结核感染研究中，提出LRRK2可作为结核杆菌感染新的潜在靶点。其三，构建多层次结构分析算法与开放共享资源平台。建立拓扑结构域（TAD）边界及强度预测模型pTADS；研发染色质环数据库ChromLoops，覆盖13个物种、1030组数据，累计服务全球48个国家和地区，访问量突破1.3万人次，显著提升了我国在三维基因组学数据标准化分析与资源共享方面的国际影响力。

团队长期致力于三维基因组学关键技术与计算方法的攻关，相关成果已在NatureGenetics、ScienceAdvances等国际顶级期刊发表，广泛应用于疱疹病毒、结核杆菌等多种病原体感染研究，并延伸至农作物重要性状调控、分子设计育种等农业生物学领域，提供了可复用的算法工具、数据资源与分析范式。未来，团队将持续完善开放共享的工具与资源体系，建设面向农业生命科学的三维基因组数据智能服务平台，推动学科交叉人才培养与成果转化。

在人工智能赋能产业升级方面，冯在文副教授参与了“甲基氯硅烷单体制备的绿色工艺与关键装备及产业化”项目。据悉，甲基氯硅烷是一种广泛用于合成农药和植物生长调节剂的农业原料，项目针对其生产过程中的技术瓶颈，发明了甲基氯硅烷单体高效制备与水解关键技术。华中农大团队历经三年攻关，创新应用甲基氯硅烷单体制备知识图谱与主动元学习等人工智能技术，成功实现工厂智能化巡检与故障预警，助力开发出知识驱动的智能工厂。

技术成果落地后成效显著。生产关键控制变量标准差降低30%，自控率从30%跃升至98%以上，操作频次减少95%以上。这一突破不仅大幅降低了一线员工劳动强度，更有效稳定了生产指标波动，实现装置卡边控制，为相关农业原料产业的绿色化、智能化升级提供了有力支撑。该成果也体现了学院精准对接产业实际需求、推动科技成果转化的务实导向，深度推动智能技术与农业生产场景深度融合。

两项重要奖项的斩获，是该学院坚持“面向产业需求、攻坚前沿科学”双轮驱动科研理念的生动体现。学院将以此为契机，持续推动智能技术与农业生产、生命科学领域深度融合，为高质量科技自立自强贡献高校力量。【责任编辑:何青】

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