中建城開公司黨總支與鄭州經開區經濟發展局黨支部開展黨建共建活動
2026-01-08 08:15 6,548次浏览長春8月8日電 (譚偉旗 李彥國)自去年開始，吉林省在全省範圍內組織開展了電動自行車隱患全鏈條整治、建築保溫材料安全隱患全鏈條整治和人員密集場所動火作業治理等3個領域專項整治，全力遏制相關領域火災多發勢頭。目前，「三個專項整治」相關工作依然在持續推進。 8日，吉林省政府新聞辦召開新聞發布會，介紹有關情況。譚偉旗 攝 記者8日從吉林省政府新聞辦召開的新聞發布會獲悉上述消息。 吉林省消防救援總隊副總隊長靳威介紹，在電動自行車安全隱患全鏈條整治方面，該省明確了14個部門、五大領域安全監管責任，包括規範標識設置、加強銷售企業監督管理、實施登記管理、嚴查非法改裝、強化規劃管控、推進既有小區增設設施、規範充電費用等22項具體任務措施。 整治行動以來，吉林省電動自行車領域的突出風險和火災總量顯著下降；各級整治專班牽頭、統籌和調度的工作效能發揮明顯；車輛停放充電的供需矛盾得到有效緩解；嚴厲打擊了電動自行車非法改裝的違法行為；從嚴查處車輛違規停放和充電行為已形成常態；事故溯源調查和追責力度持續加大。 靳威介紹，按照行動總體部署，電動自行車安全隱患全鏈條整治將持續到今年年底，省級整治工作專班將會同相關部門，指導各地繼續深化推進，完成既定工作目標任務。 今年2月19日，吉林省政府發布《焊接與熱切割動火作業六條禁令》，進一步加強全省範圍內動火作業安全管理；3月17日，吉林省安委會印發《吉林省建築保溫材料安全隱患全鏈條整治行動方案》，針對建築保溫材料實施「一件事」全鏈條治理。 靳威介紹，2025年在全省範圍內開展人員密集場所動火作業和建築保溫材料安全隱患集中整治行動；2026年，持續深化整治工作，並進一步鞏固和擴大整治成果；整治工作的全過程，將緊緊圍繞全省堅決防止發生「較大以上亡人火災事故和有影響的火災事故」的防火工作目標。(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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