40餘位外國駐滬總領館官員及商協會代表走進浙江湖州
2025-12-20 07:31 4,154次浏览光明日報蘭州8月8日電（記者王冰雅、尚傑）8月7日18時起，甘肅省蘭州市榆中縣遭遇短時強降雨，引發山洪災害。截至8日18時50分，災害已造成10人遇難、33人失聯。8日晚，甘肅召開新聞發布會，通報蘭州榆中縣山洪災害受災情況和搶險進展。甘肅省氣象局副局長陶建紅介紹，本次榆中縣大暴雨天氣，降水量較大的地方在榆中縣南部的8個鄉鎮。興隆山、城關、小康營3個氣象觀測站突破2002年建站以來日降水極值，其中，興隆山氣象觀測站在15小時的降雨量達到全年的56%，為榆中縣歷史罕見，破壞性極大。榆中縣城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉、夏官營鎮、新營鎮5個鄉鎮受災嚴重。其中，公路損毀102公裡，橋梁損毀5座，14個行政村道路阻斷；7條供電線路受損，停電影響3個鄉鎮37個村；114個基站中斷，1萬多群眾通信受阻。人飲工程、河道堤防工程受損嚴重，影響2.4萬人正常飲水。此外，農作物受災3620畝，3萬餘人受災，2540餘間房屋受損。災害發生後，甘肅省委、省政府高度重視，迅速啟動應急響應機制，省委主要領導第一時間奔赴受災現場組織開展救援搶險救災工作。目前已投入救援力量2700多人，出動車輛機械980臺次，準備應急物資8530件（套）。武警、消防等力量從S104榆中段城關鎮峽口、新營鎮至馬坡鄉段村級道路、S104阿幹鎮3個方向徒步深入受災最重、交通阻斷的馬坡鄉馬蓮灘村、舊莊溝村等重點受災區域。據甘肅省消防救援總隊副總隊長張生華介紹，目前已累計救出被困群眾443人，搜救工作仍在緊張進行中。人員搜救和道路搶修工作仍在繼續。有關部門正加快搶修剩餘電網線路和通信行動網路基站，力爭8月10日前恢復電力、通信。目前，受降雨影響停運的7條電網線路已修復2條，中斷的67個通信行動網路基站已修復37個。本輪強降水主要集中在南部山區，受災中心區域平均海拔2500米以上，地勢地形複雜、群眾居住分散，加之基礎設施癱瘓，給夜間救援帶來了極大困難。榆中縣委書記崔峰巍介紹，通過徵用酒店、設置集中安置點等方式，累計轉移安置群眾9828人。同時，當地第一時間調配帳篷、棉被、摺疊床等物資3000多套，設立臨時安置點，確保受災群眾有安全住所和基本生活用具，並已調配供應充足的食物和水等生活必需品。醫療救助方面，組織37輛救護車和200餘名醫護人員趕赴一線，在縣醫院、中醫院、縣婦幼保健院儲備床位734張，確保受災群眾得到及時救治和健康檢查。氣象部門預報，未來10天榆中以多云為主，其中9日至10日有分散性陣雨或小雨；12日和14日有陣雨或小雨。甘肅省氣象局提示，8月中下旬，甘肅省仍然處於副熱帶高壓邊緣，隴東南等地區具有高溫高溼氣象條件，為暴雨、強對流多發時段。《光明日報》（2025年08月09日 03版）[ 責編：邢彬 ]
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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