51支球隊戰「村超」全國賽：草根足球匯聚民族情誼
2025-11-16 22:56 6,869次浏览拉薩8月13日電 題：從山谷走向領獎臺 次旦玉珍的滑雪登山逐夢路 作者 李林 一次次登山爬坡、快速下滑訓練，中國滑雪登山運動員次旦玉珍並未感覺疲憊，她很享受登山觀景和下滑帶來的速度感。從家鄉西藏山南市隆子縣走出來的次旦玉珍，近年來在滑雪登山國際賽事中嶄露頭角，目前她正在全力備戰下一場賽事，目標直指更高的國際舞臺。 圖為2023年2月，次旦玉珍參加青年世界盃比賽。(資料圖)次旦玉珍供圖 隆子縣地處喜馬拉雅山脈東段北麓，平均海拔3800多米。次旦玉珍小學時，便有早起跑步的習慣。2016年，她正式進入當地體校，開始練習摔跤和跑步，打下了紮實的體能基礎，那時她10歲。2019年，練習一年的競走後，她「轉行」學習滑雪登山，開啟了全新的運動生涯。 「轉行」之初，次旦玉珍對滑雪登山這項運動幾乎一無所知，但她很快投入了系統性的訓練。「剛開始對我來說，最難的是掌握平衡，其次是轉彎。」次旦玉珍回憶道，「下滑時速度很快，需要精準控制滑板，前期花了不少時間適應。」在教練的耐心指導下，她逐步掌握了技術要領，並逐漸愛上了這項融合攀登與滑雪魅力的運動。 她的努力很快結出碩果。2023年2月，次旦玉珍首次參加比賽，就在青年世界盃比賽奪得U18組個人越野賽和垂直競速賽冠軍。同年3月的世錦賽，她在U18組別兩個項目奪金，在同年齡層展現出世界水平。 2025年哈爾濱亞冬會滑雪登山女子短距離決賽中，次旦玉珍以2分55秒88的成績奪冠。她回憶說，短距離比賽包括穿板攀登、菱形障礙、背板攀登和下滑等，比賽過程需要分配好自己的體能和速度。「在腿開始有乳酸的時候，我在心裡想一定要拿到金牌。」 從雪山腳下的小女孩到國際賽場的冠軍選手，次旦玉珍從未覺得訓練是枯燥或痛苦的。「向上攀登的過程會有一個目標，抵達這個目標可以看到很好的風景。下滑時，如果掌握好速度，會特別享受那種自由的感覺。」她笑著說。 「我也希望，每個人都能去享受那種自由的感覺。」次旦玉珍說，隨著自己一次次獲得榮譽，家鄉很多人都希望自己的孩子也嘗試冰雪運動，支持他們通過運動鍛鍊身體。次旦玉珍的小妹喜歡跳舞，堅韌不拔、敢於攀登，姐姐的優秀品質成為她學習舞蹈路上的指明燈。 近年來，西藏冰雪運動迎來快速發展期，青少年參與冰雪運動人數增多，冰雪運動場地和設施不斷完善。西藏立足獨特的地理氣候條件，創新思路舉措，加大投入力度，發揮體育援藏優勢，加強冰雪運動交流合作，以越野滑雪、滑雪登山為重點項目，推進高原特色體育事業發展。 「真希望有更多人支持、參與冰雪運動。」次旦玉珍從青藏高原的雪山到世界各地的雪山，在一次次訓練、比賽中，看到了自己的不足，更在與各國運動員的比賽交流中，學習了成熟的技術、找到新的訓練方向。 一次次的攀登、一次次的滑行，對次旦玉珍而言，滑雪登山不僅是競技，更是一種熱愛。「我希望未來能走得更遠，站上更高的領獎臺，也讓更多人了解滑雪登山，一起感受這項運動的魅力。」(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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