王毅赞赏澳中议会小组成员长期以来关心支持中澳关系发展。王毅表示，中澳关系涉及两国人民福祉，只能搞好，不能搞坏。两国建交以来的历程表明，中澳是伙伴，不是对手。中国发展对澳是机遇，不是威胁。中方愿同澳方增进信任，减少误解，排除干扰，以习近平主席对澳进行成功国事访问和两国建立全面战略伙伴关系10周年为契机，加强各层级交往，推动各领域合作迈上新台阶，构建更加成熟稳定、更加富有成果的中澳全面战略伙伴关系。对于双方存在的分歧，应在相互尊重的基础上加强对话沟通，妥善加以处理。欢迎澳中议会小组成员多到中国走一走、看一看。
2019年3月18日，北京人民大会堂见证了一堂特殊而难忘的思政课——习近平总书记主持召开学校思想政治理论课教师座谈会并发表重要讲话，以高远的历史站位、宽广的国际视野、深邃的战略眼光，深刻回答了培养什么人、怎样培养人、为谁培养人的根本问题，为推进新时代学校思想政治教育创新发展指明了方向、提供了遵循。
思政课是弘扬和传播马克思主义理论的重要途径，耕耘的是思想的田野，讲授的是心灵的学问，回答的是时代的课题，是一门知识课、一门理论课，更是落实立德树人根本任务的关键课。近年来，思政课地位进一步提升，作用显著增强，效果充分彰显。站在新的起点上，要深入贯彻落实习近平总书记关于办好思政课系列重要讲话精神，紧紧围绕多学科、多层次、多领域的融合，让各类课程与思政课在立德树人目标上形成协同效应，让不同领域的发展方向与思政课育人目标紧密契合，进一步增强思想性、理论性和亲和力、针对性，推进新时代思政课建设高质量发展。
深入推进师资队伍建设。作为党的思想政治理论的直接宣讲者和传播者，思政课教师肩负着传播马克思主义真理、培养社会主义合格建设者和可靠接班人的重任。有关数据显示，截至2023年底，全国高校思政课专兼职教师超过14.5万人，其中专职教师超过11.3万人，教师队伍的专职化、专业化水平显著提升。随着新时代中国特色社会主义的发展，对思政课教师提出了更高的要求，有了新的期待。思政课建设唯有紧随时代步伐创新发展，遵循教书育人规律，做到“因事而化、因时而进、因势而新”，方能在循循善诱中启迪学生心智，在润物无声中传播真理。面向未来，要坚持正确方向，引导师资队伍坚定理想信念，厚植爱国情怀，涵养高尚师德，自觉践行为党育人、为国育才的初心使命，以国家政治安全为大、以人民为重，担起学生健康成长引路人的责任；要积极协助思政课教师开展思想政治工作的创新路径探究和典型经验总结，为他们在“实践学习中研”，在“实践反思中修”创造条件，进而提高做好思想政治工作的能力，更好实现“理直气壮地讲好思政课、开好思政课”这一目标。
用好社会育人的大课堂。生活是最好的教科书，社会是育人的大课堂，把“思政小课堂”融入“社会大课堂”，让学生们走进社会、关注现实，以社会生活为“课堂”，以火热实践为“素材”，与实践充分互动、与时代同频共振，就能让学生更好读懂思政课，领悟这一“必修课”的深刻内涵，进而起到凝神铸魂、启迪智慧的良好效果。2023年，国家文物局和教育部公布了以革命文物为主题的“大思政课”优质资源项目名单，确定了10个示范项目、100个精品项目；在浙江嘉兴，“红船宣讲小分队”将南湖革命纪念馆馆藏文物蕴含的精神内涵送到广大学子身边；在陕西西安，高校师生出发追溯抗战时期爱国进步青年北上延安的足迹……这些具有示范意义的创新项目，就是一座座“流动的博物馆”，一堂堂“社会的大课堂”，成为了新时代思政课育人的有益实践。面向未来，要坚持全员育人、全过程育人、全方位育人的工作理念，创新方式方法，把地域文化、名人文化、红色文化、产业文化等特色资源融入思政课教育教学，丰富教学的内容场景和表达方式，推动思政课打破课堂局限，走向现实生活，实现教学过程完整化生动化，真正做到思政课课堂教学既有丰富内容，又有“味道营养”。
汤雷翰1996年任职英国帝国理工学院Blackett实验室讲师，1997年加入香港浸会大学物理系，历任副教授、教授。2020-2024年，他担任香港浸会大学计算和理论研究所主任。2010-2020年期间，他在北京计算科学研究中心主管复杂系统研究部。2024年受聘于西湖大学，任理学院及交叉科学中心讲席教授。
2010年，汤雷翰被选为美国物理学会会士。他曾在多个国际专业委员会任职，包括国际纯粹与应用物理联合会C3统计物理委员会（2014-2021），亚太物理学会理事（2014-2016），亚洲生物物理学会执行委员会（2010年至今）以及ICAM-I2CAM指导委员会（2020年至今）。2014至2016年间，他担任香港物理学会理事会主席。
近年来，汤雷翰的注意力逐步转向生命系统的内在有序运动、自组织行为及其生成过程的研究。他的团队与实验科学家合作，开发定量工具和模型，分析微生物代谢、蛋白质凝聚体的形成和润湿、细胞群体运动及与发育相关的生理过程等，寻找跨尺度组织原理，取得若干原创性成果。下一步研究将聚集传统统计物理方法与人工智能技术的深度融合，针对生命科学及合成生物学的需求，开发分析高维多模态系统动态演化的计算和理论方法。
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