8月14日央行開展1287億元7天期逆回購操作

2026-02-03 20:07 1,437次浏览

  8月5日電 據國家發展改革委微信公眾號消息,為營造「厲行節約、反對浪費」的良好氛圍,交流制止餐飲浪費工作經驗,國家發展改革委環資司、市場監管總局食品協調司現發布制止餐飲浪費第七批典型經驗做法如下:   一、天津市和平區構建旅遊餐飲消費新風尚。   依託轄區特色「津遇和平」系列文旅主題,天津市和平區開展「海棠花開 大美和平」新時代文明實踐活動,大力弘揚自覺主動制止餐飲浪費新風尚。進行「節約標兵」示範餐飲商家評比,針對商家是否主動提示點餐過量、是否主動提供打包服務等指標,通過向食客發放電子問卷形式進行綜合評定,授予排名靠前商戶「尚儉商家」榮譽標牌。組織旅遊景區餐飲從業者代表、消費者代表參加「弘揚綠色消費,樹立文明新風」集中承諾和倡議活動,讓商家成為制止餐飲浪費的參與者、見證者、推動者,遊客成為觀美景、品美食、感文明的踐行者。   二、上海市黃浦區精準開展「數據化」食堂管理破解浪費難題。   上海市黃浦區創新推行食堂全流程精細化管理,建立覆蓋採購、庫存、消耗的標準化數據臺帳,實施「周小結、月分析、季研判」動態監測。推廣智慧預訂系統,依據實際需求精準指導食材採購與備餐,大幅減少預估偏差導致的浪費。全面供應「小份菜」「半份菜」,滿足差異化需求,創新探索食材邊角料再利用模式,如西蘭花根制醬菜等,有效降低廚餘產生。通過多部門協同制定標準、數據共享、經驗交流形成監管服務合力。   三、江西省吉安市推廣「按重計價」模式。   2024年起,江西省吉安市積極推動餐飲業轉型升級,在中式快餐等領域大力推廣「自選菜品+按重計價」模式。店家依據銷量動態補菜,食材平均損耗率下降10%-15%,配套推行「打包盒零收費」服務,進一步倡導節約。目前,全市360餘家中式餐飲門店採用此模式,日均廚餘垃圾減少12%。新模式讓顧客按需取餐、精準消費,將「光碟行動」落實在就餐的各個環節。   四、湖南省長沙市多所學校「稱」出糧食節約新風尚。   湖南省長沙市實驗小學、湖南師大附中雙語實驗學校等多所學校,通過配發刻度回收桶、設置電子稱重臺等方式,實現餐飲浪費量化,並將浪費情況與班級榮譽掛鈎,讓節約從道德倡導轉為「文明比拼」,有效激勵學生自覺制止餐飲浪費。長沙市實驗小學2024年餐飲剩餘量從每年3萬斤降至1萬斤,每日人均剩餘量僅25克;湖南師大附中雙語實驗學校全校剩飯率同比下降62%,三年累計表彰42個文明班級、280名「光碟之星」。   五、廣西壯族自治區創新打造「三支隊伍」助力制止餐飲浪費行動。   廣西壯族自治區充分藉助區、市、縣、鄉四級志願服務力量,積極宣傳制止餐飲浪費理念。96支「八桂食安」志願服務山歌隊編排《制止餐飲浪費小歌謠》,在民族傳統節日和民族特色活動中傳唱,並在新媒體平臺傳播。98支「桂姐姐」志願服務隊深入中小學食堂,發放倡導崇尚節約美德宣傳資料,講解理性消費、文明用餐的重要意義。108支「外賣騎手」志願服務隊化身「流動宣傳員」,在送餐外包裝上張貼反對食品浪費的宣傳標語,將制止餐飲浪費理念傳播至每一名消費者,讓「小外賣」帶動「大文明」。   六、陝西省安康市出臺反餐飲浪費地方法規。   陝西省安康市發布《安康市反餐飲浪費辦法》,通過設立地方性法規,弘揚勤儉節約傳統美德、倡導綠色消費理念和生活方式,鞏固深化文明建設成果。該辦法實施以來,全市督促17323家餐飲企業開展自查自糾,監督檢查餐飲服務經營者17936家次,依法處罰餐飲浪費違法行為26起,社會公眾節約意識顯著增強,浪費現象得到有效遏制,整體餐飲浪費量較此前明顯下降,制止餐飲浪費工作取得積極成效。

  世界人形機器人運動會將於8月14日開幕,作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱,他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場,原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗,被裁判視作背後惡意衝撞,「它只會看球、場地」。   據悉,參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用,三名首發一名替補,少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。   在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影,實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累,都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。   技術的綜合考試   機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩,而是給技術能力搭了個實戰考場。   加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點:「機器人的運控,就是運動能力、步態這些,下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法,都是機器人能踢球的基礎;上半身則是感知,主要是視覺,能不能看得準,看得準才能踢得準;最後是決策,就是在什麼情況下用什麼樣的動作,怎麼樣去做接下來要做的動作。」   賽場邊各支隊伍的備賽細節,透出相似的技術打磨縮影:來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹,比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數,還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露,他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去,其中包含視覺、動作、策略等細節,都是為實戰而做的準備。   在現場,你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人,二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連,這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦,人類基於這些數據進行調優。當然,在比賽的時候,這些機器人都需要放開繩子,自主發揮。但考試並不一帆風順,呂明向北京商報記者進一步分析稱,如果機器人的視覺不行,那就看不清、定位不好、踢不準;如果決策不行,該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加,強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔,有的因決策失誤放棄防守猛衝前場,最終被踢成大比分的慘敗。   但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」,每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。   為應用試金   或許有人疑惑,興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰,意義何在?答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。   呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋:「你看他有那種橫移的,像螃蟹步,這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐,未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。   呂明還提到,這些機器人很多是一天要踢四場比賽,在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作,摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用,可自我調整的硬體性能,正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。   前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限,也可通過更複雜的算法解決,把環境感知數據練好,未來就能分清水杯、遙控器和毛巾,避免服務場景中的烏龍。   參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露,他們賽前僅用不到兩個月準備,依託的正是廠商提供的開源基礎平臺;呂明也向記者表示,現在其實還很難談比賽質量,更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步,加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程,對機器人有理解,再有興趣去研究,畢竟做運控、做感知、做策略,理論和實踐是很不一樣的。」   每次有進球發生,現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼,看得出他們確實很高興,像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態,正在培育未來的開發者群體。   慢功夫裡的大未來   比賽當中,有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門,然後球就徑直跨過半場,滾進對方球門。   但人形機器人產業的進化,不可能是一蹴而就的爆發,需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。   呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值:「我們會持續做相關的解決方案,掌握的數據越來越多,機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展,比賽只是其中一種形式,也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力,讓它以後能服務更多其他場景。」   這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性,正在編織一張技術網絡:硬體耐用性達標了,機器人才能走進真實場景;算法識別準了,才能理解人類需求;多模塊協同順了,商業化落地才有底氣。   或許十年後,當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時,它們的運動神經和大腦邏輯,最早正是在這場笨拙的足球賽裡,被一群學生和工程師一點點打磨出來的。   眼前跌跌撞撞的機械身影,正在用成功或失敗的動作,攢下人形機器人產業的未來底氣。   北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸

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